大连旅顺港港口区1966年城市动态监测项目报告.docx

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大连旅顺港港口区1966年城市动态监测项目报告

大连旅顺港港口区1966年-2010年城市动态监测

项目报告

李君黎刘淼孟毅

北京拓普视野科技有限公司北京101101

摘要:

北京拓普视野科技有限公司利用1966年KH影像、2010年Geoeye影像,提取旅顺港不同的土地利用类型。

实现对监测范围内区域、街道、重点对象的影像特征的采集和分析,快速获取其空间特征。

并利用GIS软件的叠加分析等功能,及时了解城市的变化情况,掌握城市建设中与规划不符的情况,为规划局的决策提供技术支持,为城市规划监察、城市管理服务。

 

关键字:

KHGeoeye旅顺港动态监测

Astract:

BeijingTopViewScience&TechnologyCo.,LtdusedKHimagefrom1966,Geoeyeimagefrom2010toextractdifferentkindoflandusedofLvshunPort,Collectedthelandusdsituationinformationfromthetwokindsofimages.ThroughdynamicanalysisofthezonebythewayofuseGISsoftware,weobtainedthechangesnear40years.Wemaketheconclusionfromanalyzingthecausesofthesecoastlines,supportedthegovernmentdecisionmaking,inordertosurverythesupervisoryserviceofcitieseaswell.

Keywords:

KHGeoeyeLvshunPortDynamicanalysis

 

0项目背景

研究城市进步的历史轨迹目前已成为政府规划部门研究城市发展规律及制定相关城市规划的新课题,历史影像能再现某地区几十年前的土地利用类型及人工建筑群的情况,无论对于区域性发展的学术研究还是对于实际的规划应用,都具有独特的优势。

当前,城市规划研究的手段逐渐从定性迈向定性和定量的结合,但面临在城市规划人员面前的首要问题是基础数据信息的获取。

用常规的手段获取与分析,耗时费力,效率很低,而遥感技术能为当前和今后的城市规划提供更多、更新的信息。

尤其是跨度长的高分辨率历史影像,可以和近期遥感影像形成鲜明的对比,变化更加清晰明显,事物发展的规律更直观更清晰,它将成为城市规划信息获取的重要来源。

为城市规划用地动态监测提供了一种很好的数据源,利用间隔时间长的遥感影像,通过图像处理自动分类发现和人机交互解译方法,获得区域内的地类变化信息,有助于规划部门检验长期规划的效果是否显著,有助于发现区域长期的发展规律。

我公司根据自己的业务需求,利用1966年KH-7历史遥感影像结合近期的高分遥感影像,将旅顺港港口区作为动态监测示范区(约133.4公顷)实施城市动态监测,实现对监测范围内区域、街道、重点对象的影像特征的采集和分析,快速获取其空间特征。

并利用GIS软件的叠加分析等功能,及时了解城市的变化情况,掌握城市建设中与规划不符的情况,为规划局的决策提供技术支持,为城市规划监察、城市管理服务。

1研究区概况

被称为“天然形胜”的旅顺港(英文名也叫做PortAthur),位于辽宁省大连市旅顺口区中心的白玉山南,地处黄、渤海要冲,为京津重要门户。

与山东庙岛列岛,登州头共扼渤海海峡咽喉,构成我国首都北京及辽宁地区天然屏障,地势险要,历来为军事要港。

旅顺港四周群山环抱,港口东有黄金山,西有老虎尾半岛,其间有狭长水道与外海相通。

港内隐蔽性与防风性良好。

港内水深,设备完好。

可向船只提供油水,并有暖气等辅助设施。

此港为天然的北方不冻良港。

[1]

2动态监测

2.1动态监测的目的及意义

通常的监测目的可分为以下几类:

1、保持土地资源和利用状况数据的现势性。

2、形成系统的动态分析、历史分析和趋势分析。

3、揭示土地利用的变化规律。

4、建立预警系统、为土地执法服务。

5、为政府制定政策提供依据服务。

6、反馈土地管理工作的成效。

旅顺港城市动态监测主要是针对旅顺港的长期发展变化规律得出港口建设是否达到了改革开放以来所预期的效果,以及其客观发展的规律,尤其是港口建设用地的变化和绿化面积的变化是否达到了较好的配比,为政府城市进一步的规划制定政策提供依据。

2.2旅顺港动态监测流程

从项目目的、时间要求和数据情况出发,制定了此次海岸线动态监测的总体技术流程(图1)。

简单可以概括为数据的搜集、影像预处理、土地利用分类、土地利用情况的叠加与统计、统计结果分析。

图1技术流程图

3影像预处理[3]

3.1数据的搜集

本次动态监测使用数据为大连旅顺港1966年3月23日KH-7影像、2010年5月12日Geoeye影像、1:

50000DEM数据和1:

5000地形图。

表1影像类型统计[2]

ID

成像时间

影像类型

波段数

空间分辨率(m)

1

19660323

KH-7

1

2

2

20100512

Geoeye

4

0.5

3.2影像预处理

数据预处理主要包括去霾处理和正射校正。

对2010年Geoeye影像,结合大连旅顺港1:

50000DEM和1:

5000地形图进行数据处理。

进行空间滤波、平滑化来校正各种灰度失真及疵点、灰点、条纹、信号缺失等分布在整个影像上的离散形式的辐射误差。

利用DEM数据和地形图,对Geoeye数据进行正射校正,校正后误差在一个像元左右。

对1966年KH-7影像,采用OrthoMap正射校正模块,选用KFA模型参数,参考校正好的Geoeye影像来进行正射校正。

由于时相跨度较大,地物变化大,我们选择了40个左右的控制点采用多项式校正方法进行校正,校正后误差在3m左右。

3.3影像增强

为使图像特征信息得以加强,具备清晰易于识别的特点,从而提高影像的可解译程度,进一步提高信息分类精度,对纠正后的图像进行线性拉伸、灰度变换等增强处理。

通过线性拉伸方程把原图像较窄的亮度范围拉伸到0-255范围,使图像的亮度范围扩大,提高了图像的对比度和清晰度,突出图像细节部分,有利于土地利用类型的判读。

4土地利用分类

城市动态监测,主要是确定在某一段时间内,城市用地及其发生变化的位置、分布、范围、类型和大小等信息。

因此,遥感影像的分类成为动态监测的正确与否的重要基础。

土地覆盖分类主要基于光谱统计特性生成的阈值以及相关先验知识,但由于遥感影像本身的空间分辨率和异物同谱或者同物异谱的现象存在,仅采用单一的分类方法无法取得较好的分类效果,因此我们同时采用多种分类方法来进行处理。

其步骤主要为:

建立训练区,评价训练区,完成初步分类图,检验分类结果,对错分或分类判别不明的部分,结合使用纹理特征信息先把特定目标提取出来,并将其作为掩膜,采用感兴趣区域(AOI),对分类有误的像素进行重新赋值[4]。

尽管在影像数据预处理和监督分类时做了大量工作,但是分类结果还是不太理想,因此我们对分类成果进行了全面检查审核,然后根据审查出的错漏进行修改,同时又进行了野外验证,检查与验证室内影像分类是否正确,并对少量没有把握的影像分类,进行实地查对。

例如:

不同植物生长季节的不同,导致地表覆被的季节性变化很大;另外,因为有些农作物刚刚收割或者在土壤中还没有出苗,所以耕地的光谱特征差异很大,常常会与植被覆盖度低的草地混分。

所以仅仅从某一影像上来看,很难仅凭借其光谱特征把所有的景观类型划分出来。

但是耕地的田块分割明显,人工耕作的痕迹很容易判别出来。

所以,经过计算机自动分类后再根据野外验证,形成准确的解译标志,然后使用目视解译对划分不准的地类进行重新分类得出更加科学合理的准确地类。

5土地利用成果叠加制图及动态变化分析

5.1土地利用成果制图

根据1966年和2010年两期影像的分类结果进行渲染,添加图例、指北针、图框等要素,按照规范进行地图整饰,即可得到大连旅顺港1966年土地利用图(图2)和大连旅顺港2010年土地利用图(图3)。

图2大连旅顺港1966年土地利用图

图3大连旅顺港2010年土地利用图

5.2生成变化区域图层

将1966年和2010年的两期的分类矢量数据采用Arcgis平台的空间叠加功能,通过地类名称“name”字段叠加到一起形成新的图层,有变化的地类会形成新的图斑并生成变化的地类名称和变化面积等,没有变化的地类将是空白。

5.3变化信息的表达

把1966年、2010年的两期的分类矢量数据和变化图层叠加到一起,设置不同的显示属性,通过图例来表达变化的信息。

如图4所示,红线和红色文字为1966年土地利用,蓝线和蓝色文字为2010年土地利用,绿色图斑为变化的地类,空白区域为无变化的地类。

图41966年和2010年土地利用变化图(局部)

5.4土地利用变化表

1、土地利用类型变化数量统计表[5]

把两期的土地利用现状按类型汇总,计算不同地类的变化面积(末年-初年)和变化率(末年-初年),得到1966年-2010年大连旅顺港的土地利用变化数量统计表,如表2所示。

表21966年-2010年的土地利用变化数量统计表单位:

平方米

地类

1966年

2010年

变化面积

变化率

sea

592772.94

317752.59

-275020.35

-86.6%

road

162427.42

262888.46

100461.04

38.2%

seawall

6442.18

11881.07

5438.89

45.8%

pond

6349.77

12527.93

6178.16

49.3%

playground

28752.19

10877.78

-17874.41

-164.3%

building

45913.73

146453.98

100540.25

68.6%

grass

293145.58

302241.20

9095.62

3.0%

tree

80527.25

101715.15

21187.91

20.8%

wall

184.82

0.00

-184.82

 

industrialland

5082.46

8541.17

3458.71

40.5%

river

47524.28

39788.38

-7735.90

-19.4%

railway

3815.14

0.00

-3815.14

 

constructionland

22323.21

51431.83

29108.62

56.6%

farmland

20752.27

0.00

-20752.27

 

square

18164.83

20079.01

1914.17

9.5%

yard

0

47999.52

47999.52

100.0%

根据1966年-2010年的土地利用变化数量统计表可以生成1966年-2010年的土地利用变化数量直方图(如图5),可以更清晰直观的反应大连旅顺港1966年至2010年以来的土地利用变化情况。

图51966年-2010年的土地利用变化数量直方图

2、土地利用类型转移矩阵表

利用Arcgis平台的分析功能,将1966年和2010年大连旅顺港的土地利用矢量对比生成土地利用类型转移矩阵表,如表3所示。

表31966年-2010年的土地利用类型转移矩阵表(单位:

平方米)

2010地类1966地类

sea

road

seawall

pond

playground

building

grass

tree

industrialland

river

constructionland

yard

square

sea

316379.67

75220.37

3656.73

8831.59

4277.18

20250.62

118243.04

9399.25

8541.17

0.00

22983.27

0.00

4990.05

road

0.00

91999.08

277.22

1346.52

0.00

12303.51

29346.24

22574.03

0.00

0.00

1940.57

528.05

2112.19

seawall

303.63

554.45

2653.44

105.61

0.00

580.85

514.85

0.00

0.00

0.00

1729.36

0.00

0.00

pond

264.02

92.41

264.02

660.06

0.00

0.00

1716.15

3313.50

0.00

0.00

0.00

0.00

39.60

playground

0.00

3617.13

0.00

0.00

3075.88

237.62

5808.52

52.80

0.00

0.00

15960.24

0.00

0.00

building

0.00

8039.52

211.22

0.00

1386.12

22191.20

6560.99

3023.07

0.00

0.00

910.88

2785.45

805.27

grass

0.00

53029.17

1214.51

924.08

2138.59

61015.89

99523.76

35920.43

0.00

1927.37

5821.72

25610.30

6019.74

tree

0.00

14600.51

39.60

145.21

0.00

13887.65

23801.74

23036.07

0.00

0.00

2085.79

2138.59

792.07

wall

0.00

52.80

0.00

0.00

0.00

0.00

39.60

92.41

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

industrialland

805.27

0.00

3564.32

475.24

0.00

13.20

224.42

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

river

0.00

4580.81

0.00

0.00

0.00

0.00

6864.62

0.00

0.00

36078.85

0.00

0.00

0.00

railway

0.00

1161.70

0.00

0.00

0.00

0.00

1570.94

0.00

0.00

1082.50

0.00

0.00

0.00

constructionland

0.00

871.28

0.00

0.00

0.00

8699.58

5597.30

0.00

0.00

699.66

0.00

6455.38

0.00

farmland

0.00

2521.43

0.00

0.00

0.00

5438.89

2178.20

0.00

0.00

0.00

0.00

10481.74

132.01

square

0.00

6547.79

0.00

39.60

0.00

1834.97

250.82

4303.59

0.00

0.00

0.00

0.00

5188.07

6结论

根据以上统计结果可以看出:

1、海洋面积减少了约27.5公顷,说明填海造陆成绩显著。

2、道路和建设用地都增加了约10公顷,表明本地区的港口建设,交通运输等有了飞跃式发展。

3、草地和林地的面积不但没有减少还略有增加,说明地方政府在注重经济建设的同时,也注意到了保护环境,走可持续发展的道路,实现了经济和环境双赢的局面。

4、耕地消失,说明这个地区已经从原来的城乡结合部发展成为完全工业化的城区。

改革开放以来,大连重点发展港口建设,填海造陆,大力发展经济,是造成这一现象的主要原因。

根据统计结果的分析,旅顺港在今后的规划发展中应进一步发挥港口优势和区位优势,充分发挥旅顺港在旅顺的核心地位和龙头作用,把握时代发展脉搏,大力发展港行业、制造业、物流业和旅游业,经济发展与环境保护并重,科学可持续发展。

 

[1]林爱文等.自然地理学[M].武汉:

武汉大学出版社,2008

[2]常军等.黄河三角洲海岸线遥感动态监测.[J].地理信息科学,2004(6)

[3]韦玉春等.遥感数字图像处理教程[M].北京:

科学出版社,2007

[4]梅安新.遥感导论[M].高等教育出版社,2001

[5]徐建华.计量地理学[M].高等教育出版社,2006

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