遥感大数据在安徽省城市体检中的应用研究.pdf
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1、遥感大数据在安徽省城市体检中的应用研究孙茜茹陈军陈玉芳曹立国(建筑能效控制与评估教育部工程研究中心安徽建筑大学安徽 合肥 宣州区土地收购储备(交易)中心安徽 宣城 陕西师范大学地理科学与旅游学院陕西 西安)摘 要:针对以传统统计数据为基础的城市体检工作量大、更新周期慢、数据获取难的问题提出将遥感大数据应用到绿色城市维度的城市体检指标计算中对 卫星全色波段光学影像采用多规则的面向对象分类法提取城市绿地等地物来解决绿色城市维度具体指标的计算问题 结果表明以凤阳县绿色城市维度典型指标为例计算后得出的蓝绿空间占比为 评价结果为差人均公园绿地面积为 /人评价结果为中其余 项指标中 项优、项良、项中、项差
2、总体优良比例为 表现较差 该方法能实现体检过程的精细化操作使得体检工作更加高效、结果更加准确关键词:遥感大数据应用城市体检蓝绿空间公园绿地凤阳县中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目()安徽省教育厅高校自然科学研究基金资助项目()作者简介:孙茜茹()女安徽合肥人硕士主要从事环境遥感方面的研究工作通信作者:陈军:.():./.:为缓解日趋突出的城市问题 年中共中央国务院关于对北京城市总体规划(年 年)的批复中明确提出建立城市体检评估第 卷 第 期环境监测管理与技术 年 月机制 年住建部开展城市体检前期研究工作指导北京开展城市体检评估 截至 年
3、全国城市体检样本城市数量已达到 个 在此背景下安徽省全面开展城市体检工作对城市问题进行系统、定期的监测和评价 城市体检现已逐渐成为国内进行城市动态维护的重要依据及评价城市管理的新模式其工作组织、指标数据、分析领域与方法都在不断完善 随着现代遥感技术的不断升级高分辨率遥感数据已经在绿色城市的构建和发展过程中得到了广泛的应用特别是在处理城市体检工作过程中遇到的数据处理方式单一、协调共享不及时等问题方面当前我国资源环境形势严峻国内学者为了使绿色城市在改善人居环境方面发挥更大的作用纷纷投入绿色城市方面的研究如许浩等在 软件支持下利用遥感影像探究城市蓝绿空间规模与格局演变陈天等采用监督分类法在 遥感影像
4、上对数据源作解译并提取蓝绿空间进而分析城市热环境高祥伟等利用高分辨遥感影像提取城市公园绿地空间分布信息等 绿色城市发展已成为社会、经济和生态系统良性循环的关键环节而当前城市体检工作亟需解决的问题是如何对绿色城市维度指标体系进行更精确的监测和评估 由于此过程涉及大量地物提取故文中决定采用在人机交互解译的基础上辅以基于多规则的面向对象分类法 苏龙飞等和戴莉莉等均利用该方法开展分类实验进行绿地信息提取的研究也为文中基于规则的面向对象分类提取绿地方法提供了有效的理论指引 今以安徽省凤阳县为例探究遥感大数据在绿色城市维度中具体指标的应用主要利用 软件基于规则的面向对象分类提取城市绿地的方法结合 空间分析
5、以城市蓝绿空间占比和人均公园绿地面积这两个典型指标为例找出凤阳县城市发展过程中的问题提出相应建议为其他城市体检工作提供可参考的数据处理方法 数据与方法 研究区概况凤阳县隶属滁州市位于安徽省东北部该县辖 个镇、个乡东西长 南北宽 总面积 年底常驻人口为 万人 根据凤阳县国土空间总体规划(年)编制工作方案建成区范围含府城镇、临淮关镇、门台子镇总面积 近年来由于凤阳县“城市病”不断加剧特别是在绿色城市维度多个指标都存在较严重的问题例如生态环境未达到国家相关规定要求与其他城市相比有较大差距园林绿化、绿色生活均未达到规划目标绿色设施未能较好落实国家、省相关规定要求等 因此针对绿色城市维度的体检工作势在必
6、行须塑造特色县域改善城市环境完善城市要素 数据来源()光学影像数据 由 年国产高分二号()卫星全色波段光学影像作为凤阳县自然本底和运行体征的遥感影像数据 卫星于 年 月 日成功发射搭载两台高分辨率 全色、多光谱相机光谱范围为全色 多光谱 、该卫星具有快速姿态机动能力、集成度高、噪声低、载荷工作模式灵活、定位精度高等特点()其他数据 涉及的建成区常驻人口数量、已建成小区数量、总居住用地面积等社会经济数据来自凤阳县 年统计年鉴、凤阳县社会经济公报、政府公开数据、社会公众感知数据等 另外城市生态廊道、绿道地理位置数据来自凤阳县城市绿化卫星遥感调查报告、凤阳经济开发区控制性详细规划等 数据处理首先对
7、影像进行大气校正、正射校正、图像融合、图像配准等预处理操作来提高影像分类、光谱属性值的精度 在保证其他地物尽可能少的情况下利用基于规则的面向对象分类法对凤阳县建成区绿地进行提取 将研究区作为分类的基本单元依据绿地的几何信息、纹理形状、光谱特征把相同特征的像元组成对象进而根据对象的特征逐一分类 影像分割是基于规则面向对象分类的核心直接影响结果的精度 城市区域植被分割尺度的经验值范围为 图 为两种不同尺度的绿地提取对比 由图 可见分割尺度、合并尺度 所获 中的“”型厂区被错判为绿地而分割尺度、合并尺度 所获 中的绕“”型厂区绿地可以被准确识别 由于凤阳县建成区植被比较集中须选择较大的分割尺度通过多
8、次试验对比和预览最终确定最优分割第 卷 第 期孙茜茹等.遥感大数据在安徽省城市体检中的应用研究 年 月 图 两种不同尺度的绿地提取对比.尺度为 由于选择单一光谱规则会因同一类绿地的大小、分布、密度不同而导致光谱响应的差异造成部分区域区分度不高亦有可能导致大量与植被光谱类似的建筑物被错判为绿地从而影响绿地信息的提取精度 为进一步提高精度继续进行多尺度分割追加形状、纹理规则来排除城市常见的裸地、水体与阴影的干扰 在整幅影像上运用 工具随机选取均匀分布的训练样本继而进行样本统计后分类 根据分类后提取出的绿地图像可以发现部分与植被分类规则相似的小地物也被归为绿地此时再利用植被指数进一步剔除非绿地多次预
9、览测试后确定研究阈值为 若基于规则面向对象分类后依然存在类对象被错分的情况则对其进行多次更正并划分至正确的类别中最后手动修正剩余错分与漏分的图斑 技术路线与评价方法文中在基于数据预处理后的遥感影像图上再利用基于规则的面向对象分类方法对影像进行绿地、水体及其他地物的信息提取该方法结合了影像对象的空间信息和纹理特征符合城市绿地信息提取所满足的要求 其主要技术路线见图 图 基于遥感大数据的绿色城市指标技术路线.数据处理及指标计算完成后再根据安徽省城市体检技术导则(试行)将凤阳县城市体检工作内容分为 大维度:宜居城市、韧性城市、绿色城市、智慧城市、人文城市 今针对绿色城市维度展开研究该维度体检部分立足
10、于生态环境、园林绿化、绿色建筑、绿色生活、绿色设施 个类别又细分为具有各自评价标准的 项具体指标 例如城市建成区蓝绿空间占比 为优、为良、为中、为差人均公园绿地面积 /人为良、/人 /人为中、/人为差该项不设优 利用蓝绿空间总面积与建成区总面积的比值计算城市建成区蓝绿空间占比利用城市建成区公园绿地面积与城市建成区常住人口的比值计算人均公园绿地面积并对指标进行评价 结果与讨论 城市蓝绿空间占比蓝绿空间是指由河湖水系构成的蓝色空间和由绿地系统构成的绿色空间 通过高分辨率遥感影像数据利用面向对象的分类方法得到凤阳县建成区蓝绿空间分布见图 第 卷 第 期孙茜茹等.遥感大数据在安徽省城市体检中的应用研究
11、 年 月图 凤阳县建成区蓝绿空间分布.经过数据预处理和影像解译后计算得到各地块的面积其中蓝色空间面积为 、绿色空 间 面 积 为 、农用地面积为 、未建设用地面积为 计算得出凤阳县建成区蓝绿空间占比为 评价结果为差可见凤阳县建成区蓝绿空间占比较低特别是蓝色空间面积仅占建成区面积的 因此凤阳县须进一步扩大蓝色空间面积可以通过在凤阳县烈士园林、中都遗址公园、皇城根附近等处增设水系景观建成区东北方向退耕还河还湖开河挖湖等措施来扩大水域面积持之以恒地推进城市绿色发展不断加强园林绿地建设着力改善城市水环境质量逐年提升城市蓝绿空间比例 人均公园绿地面积人均公园绿地面积能反映城市人口与公园绿地建设之间的匹配
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