对遥感在城市更新监测应用中的认知和思考
发布时间：2022-01-17 11:33
对城市更新改造的监测是目前较新的遥感应用领域。鉴于当前城市更新领域有关的遥感监测研究现状,对城市更新中遥感监测的概念、涉及方法以及与业务应用关系等方面进行了介绍,通过简要综述城市遥感监测的研究进展,分析适用于城市更新中的遥感数据类型,给出遥感在城市更新中的应用实例,尝试论证遥感在城市更新改造中的价值和作用,填补该领域遥感应用认知上的空缺,提出遥感在该领域工作可能的发展方向和研究思路。
【文章来源】：遥感技术与应用. 2020,35(04)北大核心CSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
典型的“三旧用地”：旧村庄、旧工厂、旧城镇
总体而言，目前遥感影像分类方法繁多，其精度和效率都不足以满足城市真实场景的应用[21]。近年来兴起的人工智能领域的深度学习已渗透到遥感影像处理与应用的很多方面，例如识别分类、变化检测，反演等，也适用于各种数据类型；基于大量的训练数据，训练深度网络模型，进行预测和识别[21-22]。董蕴雅和张倩重点分析和讨论了以卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network,CNN）为基础的各类深度学习模型在高分遥感影像特征提取方面的应用与创新[23]。当前应用深度学习方法对图像分类识别是一个热点，其惊人的精度正引领遥感影像识别与分类迈入新的台阶；深度学习强烈依赖于训练数据集的规模以及其训练的网络模型的性能[24]。深度学习识别技术对于城市更新工作有望能识别出潜在的各类低效建设用地，图2为利用U-Net深度学习框架训练的网络模型对某规划改造的城中村建筑物单体化的分割及分类，具有很高的精度[25]。利用高分辨率影像结合深度学习方法极大地有助于对城中村建筑物现状评估开展大范围的监测和清查。SAR遥感影像在城市环境中常用于建设用地和建筑物信息的提取。SAR影像的独特优势在其特殊的成像机制，其不受天气条件影响以及对地物的几何形状表征的能力。Weng等[26-27]以光学遥感影像为对比，评估了SAR图像提取城市不透水面的精度。对于单极化的SAR图像而言，建筑物的几何信息提取主要依赖于雷达信号对地物反射能量的差异；高分辨率的SAR图像信号散射特征对建筑物的屋顶和边缘有显著的探测作用，这有助于精确识别建筑物轮廓和边界信息[27-29]（图3）。对多时相SAR数据的叠加分析，随着雷达散射强度的增加，可判定建筑物是否有加高抢建的行为。
热红外遥感直接反映地表物质热辐射特性，城市建筑区域也会由于地表物质、建筑结构、工业区布局等因素而呈现出地表温度的空间格局差异（图4），在一定程度上能说明人口、城市耗能区域的分布[30-31]。Lu等[31]研究了TM影像混合像元分解，分析了城市不透水面与热红外地表温度的关系，侧面说明了地表温度与城市建筑密度的关系，在一定程度上能说明热岛形成与人口密度、社会经济活动等因素有关。Claudia等[33]在《Thermal remote sensing》一书中提到不同建筑格局呈现出的遥感影像热辐射的差异，指导人们在城市建筑设计中降低热岛效应。Adrian等[34]研究了无人机热红外遥感对建筑物的监测，揭示了建筑物在热异常中的一些情况，例如能耗过高，供暖泄漏等。目前已有大量的研究表明在卫星热红外遥感城市地表温度格局中，地表覆盖类型及其空间格局都会影响热岛的形成[35-38]，这说明了城市热岛监测在一定程度上有助于城市人居环境的土地利用规划[39-40]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进U-net网络的新增建设用地提取方法[J]. 梁哲,宁晓刚,张翰超,王浩. 遥感信息. 2020(03)
[2]基于CNN的高分遥感影像深度语义特征提取研究综述[J]. 董蕴雅,张倩. 遥感技术与应用. 2019(01)
[3]耦合多源大数据提取城中村建筑物——以广州市天河区为例[J]. 赵云涵,陈刚强,陈广亮,刘小平,牛宁. 地理与地理信息科学. 2018(05)
[4]无人机倾斜摄影测量技术在城市更新基础数据调查工作中的应用研究[J]. 陈琦,陈航. 智能城市. 2018(11)
[5]城市遥感研究进展[J]. 杜培军,白旭宇,罗洁琼,李二珠,林聪. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[6]无人机航测技术在国土资源管理中的应用[J]. 肖亮明,陈建忠. 测绘地理信息. 2017(05)
[7]基于LiDAR DSM和等值线分析的高楼统计方法研究[J]. 潘桂颖,李佐宇,李颂. 城市勘测. 2017(04)
[8]基于文献计量的国内外城市更新研究对比分析[J]. 黄婷,郑荣宝,张雅琪. 城市规划. 2017(05)
[9]地理学碰上“大数据”:热反应与冷思考[J]. 吴志峰,柴彦威,党安荣,龚建华,高松,乐阳,李栋,柳林,刘行健,刘瑜,龙瀛,陆锋,秦承志,王慧,王鹏,王伟,甄峰. 地理研究. 2015(12)
[10]一种新的面向对象城市建筑物信息提取方法研究[J]. 樊舒迪,胡月明,刘振华. 华南师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
本文编号：3594658
【文章来源】：遥感技术与应用. 2020,35(04)北大核心CSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
典型的“三旧用地”：旧村庄、旧工厂、旧城镇
总体而言，目前遥感影像分类方法繁多，其精度和效率都不足以满足城市真实场景的应用[21]。近年来兴起的人工智能领域的深度学习已渗透到遥感影像处理与应用的很多方面，例如识别分类、变化检测，反演等，也适用于各种数据类型；基于大量的训练数据，训练深度网络模型，进行预测和识别[21-22]。董蕴雅和张倩重点分析和讨论了以卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network,CNN）为基础的各类深度学习模型在高分遥感影像特征提取方面的应用与创新[23]。当前应用深度学习方法对图像分类识别是一个热点，其惊人的精度正引领遥感影像识别与分类迈入新的台阶；深度学习强烈依赖于训练数据集的规模以及其训练的网络模型的性能[24]。深度学习识别技术对于城市更新工作有望能识别出潜在的各类低效建设用地，图2为利用U-Net深度学习框架训练的网络模型对某规划改造的城中村建筑物单体化的分割及分类，具有很高的精度[25]。利用高分辨率影像结合深度学习方法极大地有助于对城中村建筑物现状评估开展大范围的监测和清查。SAR遥感影像在城市环境中常用于建设用地和建筑物信息的提取。SAR影像的独特优势在其特殊的成像机制，其不受天气条件影响以及对地物的几何形状表征的能力。Weng等[26-27]以光学遥感影像为对比，评估了SAR图像提取城市不透水面的精度。对于单极化的SAR图像而言，建筑物的几何信息提取主要依赖于雷达信号对地物反射能量的差异；高分辨率的SAR图像信号散射特征对建筑物的屋顶和边缘有显著的探测作用，这有助于精确识别建筑物轮廓和边界信息[27-29]（图3）。对多时相SAR数据的叠加分析，随着雷达散射强度的增加，可判定建筑物是否有加高抢建的行为。
热红外遥感直接反映地表物质热辐射特性，城市建筑区域也会由于地表物质、建筑结构、工业区布局等因素而呈现出地表温度的空间格局差异（图4），在一定程度上能说明人口、城市耗能区域的分布[30-31]。Lu等[31]研究了TM影像混合像元分解，分析了城市不透水面与热红外地表温度的关系，侧面说明了地表温度与城市建筑密度的关系，在一定程度上能说明热岛形成与人口密度、社会经济活动等因素有关。Claudia等[33]在《Thermal remote sensing》一书中提到不同建筑格局呈现出的遥感影像热辐射的差异，指导人们在城市建筑设计中降低热岛效应。Adrian等[34]研究了无人机热红外遥感对建筑物的监测，揭示了建筑物在热异常中的一些情况，例如能耗过高，供暖泄漏等。目前已有大量的研究表明在卫星热红外遥感城市地表温度格局中，地表覆盖类型及其空间格局都会影响热岛的形成[35-38]，这说明了城市热岛监测在一定程度上有助于城市人居环境的土地利用规划[39-40]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进U-net网络的新增建设用地提取方法[J]. 梁哲,宁晓刚,张翰超,王浩. 遥感信息. 2020(03)
[2]基于CNN的高分遥感影像深度语义特征提取研究综述[J]. 董蕴雅,张倩. 遥感技术与应用. 2019(01)
[3]耦合多源大数据提取城中村建筑物——以广州市天河区为例[J]. 赵云涵,陈刚强,陈广亮,刘小平,牛宁. 地理与地理信息科学. 2018(05)
[4]无人机倾斜摄影测量技术在城市更新基础数据调查工作中的应用研究[J]. 陈琦,陈航. 智能城市. 2018(11)
[5]城市遥感研究进展[J]. 杜培军,白旭宇,罗洁琼,李二珠,林聪. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[6]无人机航测技术在国土资源管理中的应用[J]. 肖亮明,陈建忠. 测绘地理信息. 2017(05)
[7]基于LiDAR DSM和等值线分析的高楼统计方法研究[J]. 潘桂颖,李佐宇,李颂. 城市勘测. 2017(04)
[8]基于文献计量的国内外城市更新研究对比分析[J]. 黄婷,郑荣宝,张雅琪. 城市规划. 2017(05)
[9]地理学碰上“大数据”:热反应与冷思考[J]. 吴志峰,柴彦威,党安荣,龚建华,高松,乐阳,李栋,柳林,刘行健,刘瑜,龙瀛,陆锋,秦承志,王慧,王鹏,王伟,甄峰. 地理研究. 2015(12)
[10]一种新的面向对象城市建筑物信息提取方法研究[J]. 樊舒迪,胡月明,刘振华. 华南师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
本文编号：3594658
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