基于对地观测技术的城市扩张监测与模拟研究进展

2020-11-27 12:38李方
智能建筑与智慧城市 2020年11期
关键词:观测监测模型

李方

(西南大学人工智能学院)

1 引言

近年来,随着人口的高速增长,城市化进程的加快,城市用地面临着严峻的考验[1]。城市扩张的变化过程较为复杂,掌握城市发展变化规律,构建高效的城市扩张研究模型,不仅可以为城市建设和规划提供决策支撑,还可以为城市高效管理和可持续发展提供理论依据[2]。城市空间扩张监测与模拟已经成为城市发展研究的热点问题[3]。对地观测技术作为研究城市扩张的支撑手段,能有效地获取地球表面地物随时间变化的几何和物理信息,构成天、空、地一体的观测系统,实现资源的合理利用,推进人与自然的和谐发展[4]。

2 基于遥感的城市扩张监测手段的研究进展

遥感技术是对地观测技术的核心,其发展情况将直接影响对地观测技术的发展。目前,多个国家研发了一系列机载对地观测系统,并同步开展一系列综合性的卫星对地观测计划。据美国忧思科学家联盟数据显示,截至2019年1月,全球在轨正常工作卫星的数量为2062颗,其中美国901 颗、中国299 颗、俄罗斯153 颗、日本87 颗、英国63 颗、印度58 颗。图1 为当前各国主要遥感卫星系统情况。

图1 当前全球主要遥感卫星系统

随着对地观测系统的快速发展,遥感影像质量逐步提高,为城市扩张监测提供了有力的支撑手段[5]。从时间尺度分析,主要集中在基于遥感的城市扩张长期动态研究[6]。虽然高分辨率影像不断出现,但鉴于成本和运行时间段的考虑,较少研究采用商业卫星数据,也一般用于小范围地区短期城市扩张动态研究[7]。因此,在大力发展对地观测技术的同时,还需要对获取的海量遥感数据进行融合,以便于全面有效的进行城市扩张监测。

3 基于GIS 的城市扩张模拟方法

3.1 基于CA 模型的模拟

CA 模型具有模拟空间复杂系统演变、兼容性好等优势。很多学者基于CA模型开展了城市扩展模拟研究。Tobler较早提出利用CA 模型展示了地理模拟的优越性,并基于CA 模型模拟美国城市扩张模式,Balzter 等将 Markov 与 CA 结合,成功模拟了植被景观的动态演变过程。另外,Clarke 等在CA 城市模型的基础上开发了SLEUTH 模型。国内地图学专家周成虎等建立了面向对象、两个不同构的CA 模型耦合而成的GeoCA-Urban 模型。

3.2 基于MAS 模型的模拟

MAS 模型采用自下而上的建模思想,通过模拟大量个体的微观特征,总结分析系统整体的宏观规律。Ligtenberg等将MAS 与CA 模型融合,提出了多智能体协同空间决策的模拟模型。国内地理信息科学专家黎夏等提出了在智能体类型基础上,分析不同类型智能体的选择行为,模拟了城市发展场景。

3.3 其他城市扩张模拟模型

除应用较广的CA、MAS 模型外,统计和计量分析手段也借助GIS 技术加入了城市扩张模拟研究中,如逻辑回归模型、CLUE-S 模型、支持向量机模型等。总体而言,国外城市空间扩展模拟预测构建了多个模型,提出了多种研究方法,为国内模拟预测提供了详细的参考。

4 城市扩张监测与模拟重要发展方向

4.1 监测手段的多元化

1)空间尺度方面

①重点发展有人驾驶的航空遥感,对省区级做到全覆盖观测,分辨率≧1m。在光学成像技术基础上,大力发展微波雷达、激光雷达和高光谱的航空遥感技术;

②发展轻小型低空遥感,特别是无人机低空遥感,重点支持市县级和重点工程现场的精细遥感,分辨率≧0.5m,并发展利用倾斜摄影构建的城市景观三维模型。

2)时间尺度方面

①提高单颗卫星的时间分辨率和增加在轨卫星数量,使得对地观测的采样间隔缩短,增大获取高质量数据的可能性;

②进行多源数据融合,提高数据的信息含量;

③结合传感网、互联网、移动通讯、云计算等技术,建立地面传感网,实现陆海空天一体的信息获取网络,大幅度增加数据获取的频率。

4.2 模型模拟的扩展化

①随着CA 研究的深入,再加上现实情景中邻域范围不规则的地理实体以及立体化程度加深的城市空间扩张趋势,原本的CA 模型也曝露出一些问题。在模拟过程中,尽可能降低由于人类决策所引起的精度影响,提高CA 模型性能。此外,从现有应用来看,MAS 也存在微观数据获取困难、行为主体选择合理性、解释和预测能力不足等问题。

②其他模型发展趋势。耦合不同的模型,取长补短,一是能全面地了解城市的内在特征,二是能拓展城市系统的理论研究。近年来出现很多集成多种模型耦合的研究,这也是未来城市空间模拟的重要发展趋势之一。

4.3 适应市场的多元化

“数据密集型计算”是遥感数据处理与分析面临的一个重大挑战。如何在大数据时代高效、智能地处理和分析遥感大数据,满足市场日益增长的需求,是利用对地观测技术研究城市扩张领域的一个重要研究课题。

1)大力发展深度挖掘技术

深度挖掘技术已成为当前对地观测领域一项重要的前沿技术,可以提取大量有用信息。目前高光谱技术、微波雷达和激光雷达等航天航空遥感技术没有大范围应用,原因之一就是数据后端的融合与挖掘环节的关键问题尚待解决。

2)全面建立政府地理信息系统

我国政府十分重视对地观测技术空间信息的应用,与吉威时代、南方测绘、中地数码等均有合作,主要应用在国土资源调查、应急响应、城市规划与管理等。未来应补充政府地理信息系统、数字城市等对地观测数据,并对其加工与应用。

3)积极推动地理信息网络服务

国际上两大服务提供商谷歌Google Earth、微软Virtual Earth,分别提供遥感影像和地图服务、城市景观的三维模型等信息。我国国家测绘局也开通“天地图”并提供地图模式、影像模式和三维模式的三种服务,最高分辨率为0.6m,是目前为止关于中国境内地理信息的最丰富的网站。随着web3.0 的到来,国外的 Openstreetmap、Google Map Maker 在提供基础地图的同时,允许用户上传新的地理数据或更新已有存量数据,获得大量自发地理信息,从而为研究城市扩张提供新的数据服务。

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