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面向國土空間資源的遙感解譯方法和應(yīng)用研究進(jìn)展

2021-03-15 02:35
智能城市 2021年3期
關(guān)鍵詞:國土動(dòng)態(tài)監(jiān)測

(上海市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院,上海 200040)

國土空間資源作為國土空間規(guī)劃中重要組成部分,其在空間資源、自然環(huán)境等方面的現(xiàn)狀識別、動(dòng)態(tài)監(jiān)測、評估與預(yù)警一直是規(guī)劃管理部門在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn)。遙感作為對地觀測綜合性技術(shù),能夠全方位、高時(shí)效獲取目標(biāo)區(qū)域的影像數(shù)據(jù),并被廣泛應(yīng)用于國土空間資源領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能為代表的信息技術(shù)的快速發(fā)展,遙感技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取、解譯方法和應(yīng)用實(shí)踐均實(shí)現(xiàn)了跨越式的發(fā)展。這種發(fā)展為城市土地利用調(diào)查與開發(fā)、城市三區(qū)三線劃示等方面規(guī)劃管理領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)、成果應(yīng)用與決策支撐。

1 遙感解譯的主要方法

遙感解譯方法是利用傳感器獲取數(shù)據(jù)、通過科學(xué)的解譯方法獲得有用的地物信息?,F(xiàn)階段遙感解譯方法主要包括目視解譯、人機(jī)交互解譯、基于知識的遙感影像解譯、影像智能解譯(即自動(dòng)解譯)等。

目視解譯方法是基于人的經(jīng)驗(yàn)和知識,綜合利用地物特征和解譯標(biāo)志識別目標(biāo)。人機(jī)交互解譯是人機(jī)交互影像的判讀,以遙感數(shù)字影像為基礎(chǔ)信息源,在相應(yīng)的軟硬環(huán)境工作環(huán)境下,利用計(jì)算機(jī)高速的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和圖像處理軟件negligence對圖像提取和編輯處理功能,是幫助解譯人員進(jìn)行遙感影像解譯的一種方法[1]。

人機(jī)交互解譯方法的主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字條件下的影像數(shù)據(jù)解譯,提供與GIS進(jìn)行復(fù)合地理信息數(shù)據(jù)源綜合判讀的基礎(chǔ)?;谥R的遙感影像解譯,對解譯對象特征知識如光譜、幾何特征等進(jìn)行獲取、表達(dá)、搜索策略、推理機(jī)制的總結(jié),形成模型定量化分析算法,繼而實(shí)現(xiàn)圖像信息自動(dòng)化獲取[2]。

影像智能解譯方法是綜合運(yùn)用人工智能、圖像理解、生理與心理認(rèn)知技術(shù),利用計(jì)算機(jī)模擬人對遙感影像特征包括色彩、形態(tài)、紋理、位置和布局進(jìn)行理解,建立遙感圖解模型,對遙感影像中的信息進(jìn)行分類、提取遙感圖像特征[3]。

2 國土空間資源的遙感解譯方法應(yīng)用研究進(jìn)展

遙感技術(shù)在國土空間資源領(lǐng)域的應(yīng)用,從類型、數(shù)量、質(zhì)量、分布的靜態(tài)數(shù)據(jù)摸查,逐步發(fā)展為變化過程的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)記錄,再到構(gòu)建影響因素模型進(jìn)行變化趨勢研究與預(yù)測,已經(jīng)形成許多應(yīng)用成熟的遙感解譯方法。隨著遙感影像質(zhì)量的提升,學(xué)者們持續(xù)地在更大的時(shí)間和空間范圍內(nèi)應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)認(rèn)識、分析、評估研究對象,通過改進(jìn)遙感解譯方法,優(yōu)化解譯結(jié)果。

2.1 資源現(xiàn)狀分析

運(yùn)用遙感技術(shù)調(diào)查土地資源的數(shù)量及分布狀況,是遙感應(yīng)用中啟用最早、研究最多的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作。自1960年起,土地利用覆蓋分類開始通過遙感影像解譯和地面樣地方式采集數(shù)據(jù)。目前全球已形成7套常用土地覆蓋數(shù)據(jù)集,但未達(dá)成統(tǒng)一分類系統(tǒng),仍存在針對性強(qiáng)、普適性弱、無法進(jìn)行橫向比較的問題[4]。我國于1980年開始應(yīng)用遙感技術(shù),主要用于全國土地調(diào)查,利用航拍照片和正射影像作為工作底圖對土地資源現(xiàn)狀展開分析。發(fā)展至2017年,第三次全國國土調(diào)查已利用亞米級衛(wèi)星數(shù)據(jù)和2 m級衛(wèi)星數(shù)據(jù),結(jié)合內(nèi)業(yè)判讀與實(shí)地調(diào)繪,開展地類分布及利用狀況的調(diào)查,并形成全覆蓋遙感監(jiān)測與快速更新機(jī)制[5]。2019年,宮鵬等[6]運(yùn)用2018年10 m哨兵遙感數(shù)據(jù)和Open Street Map數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)底圖,結(jié)合珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)、騰訊移動(dòng)定位和高德導(dǎo)航興趣點(diǎn)等多源數(shù)據(jù),以隨機(jī)森林算法完成全國范圍內(nèi)地塊尺度的城市土地利用制圖,整體分類精度達(dá)到61%。

2.2 資源監(jiān)測評估

在監(jiān)測評估方面,國土空間資源的時(shí)空變化與質(zhì)量監(jiān)測是主要應(yīng)用方向,如遙感生態(tài)指數(shù)運(yùn)用主成分分析,集成綠度、濕度、熱度和干度4個(gè)維度指標(biāo)[7]。利用該指數(shù)的技術(shù)方法,諸多學(xué)者以間隔年Landsat遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測區(qū)域的資源演變過程,通過各項(xiàng)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度進(jìn)一步分析對生態(tài)質(zhì)量的影響作用。劉智才等[8]運(yùn)用此方法觀測到杭州市在1989年、2000年以及2010年期間生態(tài)質(zhì)量變好的區(qū)域主要集中在老城區(qū),生態(tài)質(zhì)量變差的區(qū)域集中在新建城市副中心,建設(shè)用地的大幅擴(kuò)張是導(dǎo)致研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量下降的最主要因素。楊江燕等[9]觀測到雄安新區(qū)在1995年、2004年以及2015年期間西北和東南部的生態(tài)質(zhì)量總體保持不變,西南部、中部和東北部有較大面積區(qū)域出現(xiàn)生態(tài)環(huán)境惡化,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張和全球氣溫上升對生態(tài)質(zhì)量的影響力度逐漸加大。如上述兩個(gè)案例所示,動(dòng)態(tài)監(jiān)測的案例通常采用比較不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)數(shù)據(jù)來獲取動(dòng)態(tài)信息。這類偽動(dòng)態(tài)信息顯著降低變化分析質(zhì)量,無法區(qū)分突變和漸變,難以判斷變化節(jié)點(diǎn)[4]。同步建立動(dòng)態(tài)庫才能更加有效地保證動(dòng)態(tài)信息的準(zhǔn)確性。杭州市遙感生態(tài)指數(shù)影像如圖1所示,雄安新區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)的空間分布如圖2所示。

圖1 杭州市遙感生態(tài)指數(shù)影像

圖2 雄安新區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)的空間分布

2.3 資源空間規(guī)劃

空間規(guī)劃主要有三個(gè)應(yīng)用方向。(1)通過對觀測對象分類分級,劃定規(guī)劃政策控制線。例如,通過RS、GIS、層次分析法(AHP)等方法,提取高程、土地利用覆蓋、植被覆蓋度三個(gè)評價(jià)因子為基本指標(biāo),構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型,分級賦值,并對主因子進(jìn)行疊加分析,評價(jià)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要的區(qū)域劃定為生態(tài)功能紅線范圍[10]。(2)通過觀測對象的歷史演變進(jìn)程,預(yù)判未來變化趨勢,為規(guī)劃方案提供數(shù)據(jù)支撐。在國家地理國情監(jiān)測中,通過對自然人文地理要素進(jìn)行動(dòng)態(tài)、定量化、空間化檢測,反映各類資源的空間分布及其發(fā)展變化規(guī)律,為空間管控和治理提供科學(xué)依據(jù)[5]。(3)通過分析歷史演變進(jìn)程中的重要影響因子,對因子相關(guān)要素進(jìn)行規(guī)劃干預(yù)。例如雄安新區(qū)規(guī)劃通過定量分析地表覆蓋類型與生態(tài)環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系,預(yù)測即將開展的新區(qū)建設(shè)可能對區(qū)域生態(tài)質(zhì)量與熱環(huán)境產(chǎn)生的影響[11]。

2.4 資源空間管理

集成各項(xiàng)遙感解譯成果,搭建基于遙感影像動(dòng)態(tài)更新和遙感解譯技術(shù)持續(xù)優(yōu)化的應(yīng)用管理平臺。在建設(shè)雄安新區(qū)、打造長江經(jīng)濟(jì)帶等重大戰(zhàn)略中,衛(wèi)星遙感即時(shí)監(jiān)測監(jiān)管服務(wù)平臺的建設(shè)滿足了“早發(fā)現(xiàn)、早制止”的實(shí)時(shí)綜合治理需求和生態(tài)修復(fù)工作的及時(shí)跟蹤需求[8]。在第三次全國國土調(diào)查和各省市國土空間規(guī)劃編制過程中,各層級的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)上報(bào)與校核均在“一張圖”平臺中進(jìn)行,指標(biāo)管控以遙感影像解譯結(jié)果為基礎(chǔ)開展。在不同地域、不同層級的管理應(yīng)用中,同一項(xiàng)遙感解譯方法需根據(jù)地域特征和空間尺度,通過訓(xùn)練和驗(yàn)證樣本采集步驟,優(yōu)化其中的各項(xiàng)技術(shù)參數(shù),才能獲得質(zhì)量較高的解譯結(jié)果。

3 結(jié)語

(1)人工智能遙感解譯技術(shù)是未來遙感影像解譯的必然趨勢。首先是在數(shù)據(jù)獲取和存儲層面,通過引進(jìn)人工智能技術(shù),優(yōu)化傳感器研發(fā)技術(shù),提升數(shù)據(jù)庫分布式計(jì)算效率,改善數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)層次,全方位改進(jìn)數(shù)據(jù)獲取與存儲系統(tǒng),對海量遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和管理。其次是在圖像解譯方法優(yōu)化層面,針對傳統(tǒng)圖像解譯方法專注于地物光譜和幾何特征分析為主的不足,人工智能技術(shù)可以提供基于認(rèn)知科學(xué)、復(fù)雜理論等算法支撐,從更多維度進(jìn)行圖像理解與分析,從更高維度進(jìn)行圖像解譯,提高圖像解譯精度。最后是在應(yīng)用領(lǐng)域的拓展?;讷@取海量數(shù)據(jù)和高精度解譯方法的改進(jìn),讓遙感在更多元領(lǐng)域的應(yīng)用成為可能,不僅可以對宏觀地物動(dòng)態(tài)進(jìn)行更精準(zhǔn)的監(jiān)測與預(yù)判,如氣象預(yù)報(bào)、地質(zhì)災(zāi)害等,也可以在中微觀地物的三維建模與預(yù)測,如建筑物提取、交通流人流識別等方面進(jìn)行精準(zhǔn)支撐。(2)大尺度空間要素動(dòng)態(tài)監(jiān)測與評估是國土空間資源領(lǐng)域遙感應(yīng)用的主要方向。通過對國土空間資源領(lǐng)域遙感應(yīng)用的分析,發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用主要在兩個(gè)層面。首先是對大尺度空間的氣候與國土空間資源變化的監(jiān)測。通過有針對性地對氣象以及山水林田湖等自然要素的動(dòng)態(tài)監(jiān)測,可為天氣預(yù)報(bào)、自然災(zāi)害預(yù)警以及對生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等諸多方面提供影像支撐。其次是人類或總對自然環(huán)境影響監(jiān)測。通過對大型基礎(chǔ)設(shè)施以及城市動(dòng)態(tài)發(fā)展兩個(gè)方面的監(jiān)測,對突發(fā)情況環(huán)境監(jiān)測以及城市發(fā)展與基本農(nóng)田之間的沖突進(jìn)行督察。(3)國土空間規(guī)劃將成為遙感應(yīng)用的新方向。多規(guī)合一及平臺建設(shè)將國土空間資源對遙感應(yīng)用的訴求進(jìn)行了整合,也為遙感技術(shù)為國土空間規(guī)劃進(jìn)行統(tǒng)一應(yīng)用提供了前提。遙感數(shù)據(jù)整合、方法研發(fā)以及專業(yè)應(yīng)用在一個(gè)整體項(xiàng)目下進(jìn)行聯(lián)合應(yīng)用,能進(jìn)一步發(fā)揮遙感應(yīng)用與規(guī)劃應(yīng)用的融合,推動(dòng)遙感在規(guī)劃應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展。

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