晏龍旭 涂鴻昌 王 德 張尚武 劉 騮 張雨迪 張揚(yáng)帆 王 勇

0 引言

2015年，中央城市工作會(huì)議要求建立常態(tài)化的城市體檢評估機(jī)制。2021年以來，住建部和自然資源部分別發(fā)布《關(guān)于開展2021年城市體檢工作的通知》 《國土空間規(guī)劃城市體檢評估規(guī)程》，為城市體檢工作制定了較為系統(tǒng)的指標(biāo)體系和評估規(guī)程。政府通過城市體檢識(shí)別問題，有針對性地制定解決方案，能夠促進(jìn)城市精細(xì)化管理及高質(zhì)量建設(shè)發(fā)展[1]。

城市建筑的變化是城市體檢的重要維度之一。一方面，城市建筑輪廓、高度等信息是評估城市建設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一，相比各類城市建設(shè)用地、開發(fā)強(qiáng)度能夠更精細(xì)地反映城市建設(shè)情況和形態(tài)變化；另一方面，將城市建筑輪廓和高度信息結(jié)合計(jì)算建筑面積，再結(jié)合土地使用性質(zhì)、建筑性質(zhì)和人口數(shù)據(jù)，可推導(dǎo)出“城鎮(zhèn)人均住房面積”等指標(biāo)，為城市系統(tǒng)的發(fā)展協(xié)調(diào)程度提供重要參考。此外，城市建筑信息也是城市信息模型（CIM）的核心數(shù)據(jù)，基于其可以分析城市形態(tài)、構(gòu)建城市動(dòng)態(tài)的可視化表達(dá)，為數(shù)字化城市模型和規(guī)劃研究提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

然而在當(dāng)前規(guī)劃工作中，城市體檢工作涉及城市建筑變化的指標(biāo)不多，主要針對具有較大風(fēng)險(xiǎn)的城市建設(shè)情況統(tǒng)計(jì)“城市超高層建筑”等指標(biāo)。其主要原因之一是大范圍城市建筑信息的可獲取問題。傳統(tǒng)的測繪調(diào)查方法速度慢、成本高、周期長、不開放，一般規(guī)劃研究難以大范圍獲取，更難獲得多年份的建筑變化數(shù)據(jù)。也有一些互聯(lián)網(wǎng)地圖提供了重點(diǎn)城市、重點(diǎn)地段的建筑信息，但其信息錯(cuò)誤多、更新周期不確定、空間覆蓋范圍較隨機(jī)，無法滿足大范圍、周期性城市體檢和規(guī)劃研究的需要。因此，在“一年一體檢、五年一評估”的要求下，能夠大范圍、快速、較準(zhǔn)確地識(shí)別分析城市建筑情況是確保城市體檢、國土空間現(xiàn)狀與規(guī)劃評估等工作高效開展的必然之路。

快速發(fā)展的衛(wèi)星遙感技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)為實(shí)現(xiàn)對城市建設(shè)情況的大范圍、快速、精確的跟蹤監(jiān)測提供了新的思路。一些研究已經(jīng)探索采用各類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks）等深度學(xué)習(xí)模型從衛(wèi)星遙感影像中提取建筑物等地表要素[2-6]。但此類研究僅限于模型創(chuàng)新，停留在利用部分開源的建筑物標(biāo)注數(shù)據(jù)集來設(shè)計(jì)、驗(yàn)證新的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)的有效性，很少有研究大規(guī)模地將相關(guān)方法應(yīng)用到具體城市，從實(shí)踐角度探索技術(shù)的合理性和適用性。

本文基于深度學(xué)習(xí)和高精度衛(wèi)星影像的建筑智能識(shí)別技術(shù)（以下簡稱“建筑智能識(shí)別技術(shù)”）在城市體檢中的應(yīng)用。首先梳理由城鄉(xiāng)建設(shè)基本情況、政策落實(shí)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、規(guī)劃實(shí)施評估等3大體檢目標(biāo)構(gòu)成的城市建筑變化體檢評估框架，提出針對上海的探索性評估框架；然后介紹基于深度學(xué)習(xí)和高精度衛(wèi)星影像的建筑識(shí)別與分析方法，并提取2014年、2019年的建筑輪廓和高度信息；最后系統(tǒng)地展示評估結(jié)果，并討論該方法的應(yīng)用潛力和完善方向。

1 建筑變化視角下城市體檢評估框架構(gòu)建

1.1 建筑變化視角下城市體檢評估框架

建筑變化視角下的城市體檢評估目標(biāo)主要有3類（見表1）。第1類是統(tǒng)計(jì)城鄉(xiāng)建設(shè)基本情況，可以按評估需求統(tǒng)計(jì)各層級行政單元的建筑變化情況。針對這類評估，建筑智能識(shí)別技術(shù)主要發(fā)揮速度快、成本低的優(yōu)勢，能夠滿足一定精度下城鄉(xiāng)建設(shè)情況的普查性統(tǒng)計(jì)。第2類是評估政策落實(shí)情況并針對特定指標(biāo)開展風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。例如，針對當(dāng)前國家比較關(guān)注的高層建筑風(fēng)險(xiǎn)情況，以自然資源部、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部相關(guān)文件為依據(jù)，由上級政府統(tǒng)一監(jiān)測下級各單元“超高層建筑數(shù)量”等相關(guān)指標(biāo)變化情況。此時(shí)，建筑智能識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢是能為上級政府提供統(tǒng)一核查途徑，及時(shí)發(fā)現(xiàn)觸碰政策“紅線”的建設(shè)行為，有效避免造假。第3類體檢目標(biāo)是開展規(guī)劃實(shí)施評估，主要可分為3個(gè)層次。宏觀層面評估城市空間發(fā)展戰(zhàn)略的落實(shí)，以社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、總體規(guī)劃等確定的主要政策區(qū)空間范圍為依據(jù)，評估政策進(jìn)度或城市建設(shè)合規(guī)情況。中觀層面評估規(guī)劃確定的各類控制線的落實(shí)情況，如評估具體的城市建筑是否符合總體規(guī)劃確定的禁建區(qū)、生態(tài)紅線、紫線（歷史文化街區(qū)等的保護(hù)范圍界線），或評估建設(shè)行為是否符合控制性詳細(xì)規(guī)劃對建筑高度和容積率的控制。微觀層面評估具體建設(shè)是否符合詳細(xì)規(guī)劃，例如評估城市更新改造前后建筑變化的合規(guī)情況。針對宏觀層面評估，建筑智能識(shí)別技術(shù)已經(jīng)具備相當(dāng)大的可行性；針對中觀和微觀層面評估，建筑智能識(shí)別技術(shù)還需要進(jìn)一步提升建筑高度、建筑形態(tài)的識(shí)別精度。

表1 建筑變化視角下城市體檢評估框架Tab.1 City examination framework under the perspective of buildings

1.2 針對上海建筑變化的探索性體檢

本文以上海為例，嘗試開展基于深度學(xué)習(xí)和高精度衛(wèi)星影像的建筑變化體檢評估。在城鄉(xiāng)建設(shè)基本情況方面，按行政區(qū)、街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)統(tǒng)計(jì)分析上海建筑面積的變化情況。在政策落實(shí)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，由于當(dāng)前城市體檢工作在建筑方面尚無系統(tǒng)的指標(biāo)體系，僅針對自然資源部發(fā)布的《國土空間規(guī)劃城市體檢評估規(guī)程》（報(bào)批稿）、住建部《2021年城市體檢指標(biāo)體系》中與建筑有關(guān)的少量指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。在規(guī)劃實(shí)施評估方面，針對《上海市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》（以下簡稱“上?！濉?guī)劃”）確定的空間發(fā)展戰(zhàn)略和重要政策區(qū)、建設(shè)控制線進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。由于建筑智能識(shí)別技術(shù)在生成建筑形態(tài)方面的精度仍有待驗(yàn)證，本文暫不涉及對控規(guī)等詳細(xì)規(guī)劃的合規(guī)評價(jià)。之所以選擇上?！笆濉币?guī)劃進(jìn)行評價(jià)，一方面是因?yàn)楸疚牟捎玫男l(wèi)星圖拍攝時(shí)間與之基本對應(yīng)，另一方面也是因?yàn)樯虾！笆濉币?guī)劃對城市發(fā)展和空間布局提出了諸多要求，明確了如人口和建設(shè)用地總量控制、空間布局優(yōu)化、推進(jìn)五個(gè)新城發(fā)展等戰(zhàn)略性目標(biāo)，相關(guān)內(nèi)容在《上海市城市總體規(guī)劃（2017—2035年）》（以下簡稱“上海2035”）中體現(xiàn)，產(chǎn)生了較為深遠(yuǎn)的影響。

規(guī)劃實(shí)施評估是本次探索的主要內(nèi)容。在空間發(fā)展戰(zhàn)略維度，上?！笆濉币?guī)劃分別對中心城、五個(gè)新城提出比較明確的發(fā)展方向，強(qiáng)調(diào)發(fā)展新城，并嚴(yán)格控制中心城、中心城周邊鎮(zhèn)的建設(shè)量。在重要政策區(qū)維度，主要對集中建設(shè)區(qū)（即城市開發(fā)邊界）①上?！笆濉币?guī)劃沒有公布“集中建設(shè)區(qū)”的邊界，本文采用與其等同的“城市開發(fā)邊界”（“上海2035”中的說法）。下文除直接引用“十三五”規(guī)劃，均統(tǒng)稱“城市開發(fā)邊界”。內(nèi)、外的工業(yè)用地提出明確要求，并強(qiáng)調(diào)對生態(tài)空間的保護(hù)和拓展。此外，在土地使用層面還對工業(yè)用地和農(nóng)村集體建設(shè)用地的減量化和用途提出要求（見表2）。

表2 建筑變化視角下上?！笆濉币?guī)劃實(shí)施評估要點(diǎn)Tab.2 Key points in implementation evaluation of Shanghai's 13th Five-Year Plan

1.3 空間單元和政策區(qū)選擇

上述政策框架涉及多種空間邊界，既包括中心城、新城等結(jié)構(gòu)性邊界，還涉及集中建設(shè)區(qū)（城市開發(fā)邊界）、生態(tài)紅線和各類土地使用等政策邊界。雖然上?！笆濉币?guī)劃沒有對這些邊界進(jìn)行明確界定，但據(jù)筆者了解，上述邊界在上海的各類規(guī)劃實(shí)施過程中具有較好的連續(xù)性和穩(wěn)定性。因此，本文采用從“上海2035”等規(guī)劃圖集中提取的等價(jià)邊界開展評估分析（見圖1）。中心城仍以外環(huán)為界，新城邊界提取自《上海市新城規(guī)劃建設(shè)導(dǎo)則》，城市開發(fā)邊界、產(chǎn)業(yè)基地、產(chǎn)業(yè)社區(qū)、主城區(qū)生態(tài)空間、生態(tài)走廊等邊界提取自“上海2035”，各類土地使用邊界來自第二次全國土地調(diào)查（以下簡稱“二調(diào)”）。

圖1 “上海2035”的有關(guān)政策區(qū)Fig.1 Relevant policy zones in the "Shanghai 2035"master plan

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 建筑輪廓和高度識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練

基于衛(wèi)星影像的建筑輪廓提取，本質(zhì)上是一個(gè)圖像語義分割（semantic segregation）任務(wù)，指從衛(wèi)星影像上分割提取出建筑基底輪廓的范圍，即對每一個(gè)像素進(jìn)行是（1）或不是（0）建筑基底的二元分類。建筑高度識(shí)別更難一些，是要預(yù)測每一個(gè)建筑基底像素的層高，其結(jié)果是連續(xù)的數(shù)值。本文采取預(yù)訓(xùn)練過的經(jīng)典語義分割深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——DeepLabV3+[7]，并對其模型架構(gòu)進(jìn)行合理微調(diào)以適應(yīng)研究需要。該模型將深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典的編碼—解碼（encoder-decoder）思路與空洞卷積（dilated convolution）結(jié)合，在醫(yī)學(xué)、水文地質(zhì)、遙感等領(lǐng)域的語義分割任務(wù)中均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能[8-11]。本文采用的基礎(chǔ)模型在PASCAL VOC 2012、Cityscapes等通用數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，可以大幅提高專門模型的訓(xùn)練速度。

研究基本思路是（見圖2）：首先，制作一個(gè)針對上海的訓(xùn)練集。將開放地圖網(wǎng)站獲得的上海矢量建筑與多年份衛(wèi)星圖疊合、切片，人工篩選出其中吻合準(zhǔn)確的圖片。這部分訓(xùn)練集既包括建筑基底輪廓，又包括建筑層高信息，因此可以用來訓(xùn)練建筑輪廓提取、建筑高度預(yù)測兩個(gè)模型。同時(shí)采用了一個(gè)名為Inria的開源數(shù)據(jù)集（aerial image labeling dataset）作為補(bǔ)充訓(xùn)練集[12]。將數(shù)據(jù)集混合后，獲得面積超過2 500 km2的訓(xùn)練集、面積約100 km2的測試集。其次，采用上述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練建筑輪廓提取模型，當(dāng)模型效果在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集上取得最優(yōu)時(shí)保存模型，再檢驗(yàn)其在測試集上的效果，取效果最優(yōu)的一個(gè)模型備用。繼而采用遷移學(xué)習(xí)（transfer learning）策略，修改上述模型架構(gòu)，并通過同樣的訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試流程，獲得備用的建筑高度提取模型。最后，將訓(xùn)練的模型應(yīng)用到兩個(gè)年份的、覆蓋全上海的高精度衛(wèi)星影像上，分別提取獲得建筑輪廓、建筑層高提取結(jié)果，然后經(jīng)過矢量化、疊加，即可用于評價(jià)兩個(gè)年份建筑量的變化。

圖2 總體技術(shù)框架Fig.2 Overall technical framework

統(tǒng)計(jì)結(jié)果（見表3）表明，訓(xùn)練獲得的建筑輪廓提取模型，像素預(yù)測精度（precision）高達(dá)92%以上，提取的建筑輪廓交并比（IoU）②IoU（Intersection over Union）表示用真實(shí)建筑與提取建筑的交集面積（intersection）與其并集（union）面積之比，越接近于1表明兩個(gè)建筑越是重疊。高達(dá)0.74，能夠較好地提取建筑輪廓。模型效果已經(jīng)超過了許多遙感領(lǐng)域的研究成果，例如在Inria開源數(shù)據(jù)集的榜單上③https://project.inria.fr/aerialimagelabeling/leaderboard/。，本文訓(xùn)練的模型盡管不針對該項(xiàng)目，但仍能排到前30左右。同時(shí)，本文訓(xùn)練的模型效果也與同類大規(guī)模應(yīng)用案例具有可比性：例如微軟在加拿大采用了300萬張圖片訓(xùn)練獲得了IoU為0.76、準(zhǔn)確度為0.987的效果④https://github.com/microsoft/CanadianBuildingFootprints。，本文采用的訓(xùn)練集規(guī)模僅有微軟的約1%且數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量一般，但在關(guān)鍵指標(biāo)已相當(dāng)接近其成果，因此認(rèn)為具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

表3 模型效果統(tǒng)計(jì)Tab.3 Performance of the models

訓(xùn)練獲得的建筑層高提取模型的層高預(yù)測誤差控制在0.87以下。綜合來看，即使在模型未看過的測試集上，建筑基底面積誤差比率、建筑面積誤差比率分別控制在4%、8%左右。雖然缺少相關(guān)研究予以比較，筆者在經(jīng)驗(yàn)上認(rèn)為，該模型效果已能夠較精確地反映城市建筑基本情況。圖3的三維對比也表明，兩個(gè)模型組合使用效果優(yōu)異，其提取結(jié)果能夠較好地反映城市建筑的三維形態(tài)和空間分布。

圖3 某地區(qū)的實(shí)際建筑和模型提取結(jié)果柵格同比例三維對比Fig.3 3D comparison of actual buildings and extracted buildings

2.2 不同年份建筑量變化的分析方法

由于不同年份衛(wèi)星圖的視角傾角、坐標(biāo)偏差等原因，直接統(tǒng)計(jì)分析不同年份的建筑面積變化將會(huì)帶入系統(tǒng)誤差，給評估結(jié)果帶來嚴(yán)重問題。在遙感領(lǐng)域的相關(guān)研究中，通常根據(jù)衛(wèi)星影像和航空影像進(jìn)行幾何校正來改正影像幾何畸變，得到校正圖像。這一做法對數(shù)據(jù)源質(zhì)量要求高。本文提出簡易的統(tǒng)計(jì)校正方法：首先采用空間疊加將識(shí)別的建筑分為兩類：一類是兩個(gè)年份的建筑輪廓高度重合的建筑，認(rèn)為其實(shí)際上未發(fā)生改變；另一類為建筑輪廓重合度較低的建筑，認(rèn)為其實(shí)際上發(fā)生了拆除、更新、新建等變化。然后統(tǒng)計(jì)未改變建筑的差異比例作為修正系數(shù)，并基于該系數(shù)修正發(fā)生變化的建筑面積統(tǒng)計(jì)量，得到修正后較準(zhǔn)確的建筑量變化統(tǒng)計(jì)。

2.3 研究數(shù)據(jù)

本文采用“谷歌地球”的高精度衛(wèi)星影像，分辨率約為0.25 m/像素，部分郊區(qū)的影像質(zhì)量較低，約0.5 m/像素。研究空間范圍是除崇明區(qū)以外的上海市域?？紤]到崇明區(qū)面積廣闊、建筑密度低，近年來建設(shè)也較少，為減少計(jì)算量將其忽略。研究時(shí)間范圍選擇2014年、2019年兩個(gè)截面。由于谷歌地球在部分郊區(qū)地區(qū)的更新頻率低于每年一次，部分郊區(qū)衛(wèi)星影像的近期時(shí)間截面為2018年。本文所有統(tǒng)計(jì)的總建筑面積、建筑面積變化百分比均以2014年識(shí)別結(jié)果為基數(shù)。

3 上海“十三五”期間建筑存量情況及其變化

3.1 上海建筑存量及其變化的基本情況

從上海全市來看（見表4），2014年保有總建筑面積約14.52億m2，“十三五”期間一共凈增加了1 768萬m2，增長了約1.22%。有7個(gè)行政區(qū)的總建筑面積在“十三五”期間有所增加，其中松江區(qū)、青浦區(qū)分列前2，均增加了5萬m2以上，增幅均超過5.00%。另有5個(gè)行政區(qū)總建筑面積呈現(xiàn)減少的趨勢，其中奉賢區(qū)減少最多，5年間一共減少134萬m2，減少了1.29%?？偟膩碚f，中心城主要行政區(qū)的建筑總量變化幅度多在2.00%以下，而郊區(qū)行政區(qū)的變化比例較大一些，主要以增長為主。

表4 上海各行政區(qū)2014—2019年建筑總量變化Tab.4 Changes of total floor area in 2014-2019 at district level in Shanghai

3.2 當(dāng)前城市體檢關(guān)注的建筑指標(biāo)情況

自然資源部《國土空間規(guī)劃城市體檢評估規(guī)程》中與建筑相關(guān)的指標(biāo)是“超高層建筑數(shù)量”和“城鎮(zhèn)人均住房面積”。識(shí)別結(jié)果表明，2014年上海市域（除崇明區(qū)）有“超高層建筑數(shù)量”（按建筑層高大于等于35層統(tǒng)計(jì)）總計(jì)351棟，其中98.86%（347棟）在中心城范圍內(nèi)，僅有4棟在郊區(qū)；2019年增加了28棟，全部位于中心城范圍內(nèi)。2014年除崇明區(qū)以外的居住用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地上的總建筑面積為7.94億m2，對應(yīng)人均住房建筑面積約33.61 m2/人。由于缺少2019年土地使用數(shù)據(jù)，本文無法推算該指標(biāo)的變化情況。

住建部《2021年城市體檢指標(biāo)體系》中與建筑直接相關(guān)的指標(biāo)是“新建住宅建筑高度超過80米的數(shù)量（棟）”。按25層計(jì)算，2014年除崇明區(qū)以外的居住用地上共有1 897棟建筑超過25層，其中84.30%（1 600棟）在中心城范圍內(nèi)，15.70%（297棟）在郊區(qū)⑤統(tǒng)計(jì)時(shí)，輪廓連續(xù)的建筑視為1棟。例如連續(xù)的25層以上住宅構(gòu)成的板樓，雖然實(shí)際入口有多個(gè)，但只要輪廓連續(xù)，本文就視為1棟。。由于缺少2019年土地使用數(shù)據(jù)，本文無法準(zhǔn)確判斷新增建筑是否是居住建筑，無法推算該指標(biāo)的變化情況，有待進(jìn)一步研究。

3.3 規(guī)劃實(shí)施評估：以上海“十三五”規(guī)劃為例

3.3.1 空間發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施評價(jià)

空間分布上，中心城的總建筑面積仍然呈現(xiàn)少量增長的趨勢，總計(jì)增加了418萬m2，相當(dāng)于全市增長總量的24%。結(jié)合上述行政區(qū)的分析可見，增加的區(qū)域分布廣泛，包括原靜安、原閘北、徐匯、長寧、楊浦等區(qū)，分別增長了1.22%—3.44%不等?？梢姟皣?yán)格控制中心城建筑總量”的目標(biāo)落實(shí)并不太理想。

從五個(gè)新城總體來看，建筑面積一共增加了1 585萬m2，相當(dāng)于全市增長總量的90%。其中松江新城、青浦新城的增量和增幅最為顯著，僅兩個(gè)新城增量就相當(dāng)于全市增量的約60%。其他3個(gè)新城建筑增量雖然落后于中心城，但也都增長了150萬m2以上，基本符合“大力推進(jìn)新城功能建設(shè)”的政策導(dǎo)向。

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析所有街鎮(zhèn)的建筑總量變化（見圖4），全市建筑量的變化大體上呈現(xiàn)“中心城+五個(gè)新城+廊道”的發(fā)展格局。中心城周邊街鎮(zhèn)除了康橋、周浦兩個(gè)特例，建筑面積均顯著減少。雖然建筑面積減少不等于建設(shè)用地減少，但也從側(cè)面印證了“中心城周邊鎮(zhèn)要嚴(yán)格控制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張”的政策落實(shí)較好。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，康橋、周浦的建筑面積增長主要集中在城鎮(zhèn)住宅用地上，建筑增量達(dá)162萬m2，占這兩個(gè)鎮(zhèn)建筑面積總增量的60%以上。中心城周邊街鎮(zhèn)建筑總量大幅下降，減少了約500萬m2，同樣從側(cè)面印證了“中心城周邊鎮(zhèn)要嚴(yán)格控制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張”的政策落實(shí)得比較理想。進(jìn)一步與用地性質(zhì)疊加分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)用地上的建筑總量減少最多，總計(jì)下降了524萬m2；農(nóng)村居民點(diǎn)用地上的建筑總量減少次之，也達(dá)到255萬m2；倉儲(chǔ)類用地減少列第3，減少了232萬m2。

圖4 按鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道統(tǒng)計(jì)的上海2014—2019年建筑變化Fig.4 Changes of total floor area in Shanghai in 2014-2019 at sub-district level

五個(gè)新城內(nèi)部基本呈現(xiàn)增長趨勢，其周邊街鎮(zhèn)則存在（高）增長和（高）下降并存的格局。松江新城、青浦新城周邊街鎮(zhèn)的增量和增幅最大，嘉定新城、南橋新城周邊街鎮(zhèn)的增量次之，與對應(yīng)新城的變化比較一致。南匯新城最為特殊，雖然其新城內(nèi)建筑量獲得一定的增長，但其周邊街鎮(zhèn)降幅很大，下降了283萬m2。與用地性質(zhì)疊加分析發(fā)現(xiàn)，南匯新城周邊街鎮(zhèn)的建筑量減少主要發(fā)生在工業(yè)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、倉儲(chǔ)用地上，分別減少了142萬m2、76萬m2、29萬m2（見表5）。

表5 上海中心城與五個(gè)新城2014—2019年建筑總量變化Tab.5 Changes of total floor area in 2014-2019 by new towns and the central city in Shanghai

對廊道而言，滬杭、滬湖廊道的主要城鎮(zhèn)獲得較普遍的建筑增長，尤其是楓涇、朱涇的建筑增量都超過100萬m2。與用地性質(zhì)疊加分析發(fā)現(xiàn)，楓涇鎮(zhèn)、朱涇鎮(zhèn)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)用地內(nèi)建筑總量增加最多，達(dá)83萬m2，城鎮(zhèn)住宅用地內(nèi)增加82萬m2，工業(yè)用地內(nèi)增加52萬m2。但滬寧走廊則相反，其中白鶴、華新等鎮(zhèn)的建筑總量大幅下降。與用地性質(zhì)疊加分析發(fā)現(xiàn)，白鶴鎮(zhèn)、華新鎮(zhèn)內(nèi)工業(yè)用地內(nèi)建筑總量減少達(dá)162萬m2，草地、耕地、園地、林地、其他農(nóng)用地內(nèi)建筑總量減少12萬m2。

3.3.2 重要政策區(qū)實(shí)施評價(jià)

城市開發(fā)邊界、生態(tài)走廊是上海“十三五”規(guī)劃和“上海2035”規(guī)劃政策中最重要的空間政策之一。從上海全市來看，城市開發(fā)邊界內(nèi)的建筑量增加4 585萬m2，平均增幅為3.82%（見表6）。其中商業(yè)、居住等功能區(qū)內(nèi)的量增加最多，達(dá)3 636萬m2；產(chǎn)業(yè)基地范圍內(nèi)建筑面積增加460萬m2，產(chǎn)業(yè)社區(qū)范圍內(nèi)建筑面積增加489萬m2。從增幅來看，產(chǎn)業(yè)基地和產(chǎn)業(yè)社區(qū)均增加9.00%以上，遠(yuǎn)高于其他功能區(qū)內(nèi)的建筑增幅。另外，5年間“生態(tài)走廊”和“主城區(qū)生態(tài)空間”內(nèi)的建筑面積都減少800萬—1 000萬m2，下降比例高達(dá)7%—10%?？偟膩砜?，城市開發(fā)邊界和生態(tài)走廊、生態(tài)空間相應(yīng)的“集中建設(shè)”“限制建筑”政策獲得較好的落實(shí)。

表6 上海主要政策區(qū)2014—2019年建筑量變化Tab.6 Changes of total floor area in 2014-2019 aggregated by policy zones in Shanghai

3.3.3 土地使用方面的實(shí)施評價(jià)

上?！笆濉币?guī)劃對于農(nóng)村集體建設(shè)用地、工業(yè)用地和林地3種用地類型作出特殊的要求，但是整體落實(shí)情況差異較大。統(tǒng)計(jì)結(jié)果（見表7）表明，農(nóng)村居民點(diǎn)用地上的建筑總量在5年間呈現(xiàn)顯著減少的趨勢，總建筑面積下降約823萬m2，降幅達(dá)到4.5%，體現(xiàn)“穩(wěn)步推進(jìn)減量化和布局優(yōu)化”等政策的有效落實(shí)。相比之下，2014年草地等E類用地上仍保有約1 700多萬m2的建筑物，且在5年間只有少量減少。全市工業(yè)和倉儲(chǔ)用地上的建筑面積減少最多，約1 200萬m2，可見“工業(yè)用地減量化”等政策的總體落實(shí)情況較好。此外可見，上海“十三五”期間的主要新增建筑是在公共建筑用地、商服用地、城鎮(zhèn)住宅等用地上。

表7 按二調(diào)用地類型統(tǒng)計(jì)的上海2014—2019年建筑量變化Tab.7 Changes of total floor area in 2014-2019 aggregated by land use types in Shanghai

為了進(jìn)一步評價(jià)各類用地的更新情況，基于兩個(gè)年份建筑量變化對每一塊用地進(jìn)行如下劃分。對于工業(yè)倉儲(chǔ)類用地：如果建筑量呈現(xiàn)減少超過1 000 m2，且2019年該用地上幾乎不再保留有建筑，則該用地屬于“全部拆除”；如果建筑量增加（減少）1 000 m2以上，則認(rèn)為該用地屬于“增（減）量更新”；如果該用地上的建筑量幾乎沒有發(fā)生變化（增減變化小于1 000 m2），則認(rèn)為該用地“基本不變”。這里采用1 000 m2的閾值是考慮到廠房面積一般較大，避免將模型誤差帶入用地更新類型的劃分。而對農(nóng)村居民點(diǎn)用地采用200 m2（約一幢民宅面積）的閾值。

根據(jù)上述用地狀態(tài)定義評價(jià)（見表8）發(fā)現(xiàn)：城市開發(fā)邊界內(nèi)工業(yè)倉儲(chǔ)用地以“增量更新”的模式為主（用地面積占比50.65%），總建筑面積約增加3 300萬m2；“全部拆除”的用地較少，同時(shí)也有不少用地發(fā)生“減量更新”。城市開發(fā)邊界外工業(yè)倉儲(chǔ)用地以“減量更新”模式為主，“全部拆除”的用地不多，說明對上?！笆濉币?guī)劃提出的“集中建設(shè)區(qū)外現(xiàn)狀工業(yè)用地減量復(fù)墾后優(yōu)先用于造林”政策落實(shí)一般。另外，雖然有35.28%的用地仍在“增量更新”，但總建筑面積增加不多，僅約900萬m2?？傮w來看，工業(yè)和倉儲(chǔ)用地的減量化主要發(fā)生在環(huán)繞外環(huán)約10 km的郊區(qū)城鎮(zhèn)（見圖5），對“聚焦工業(yè)倉儲(chǔ)用地，加快集中建設(shè)區(qū)外現(xiàn)狀工業(yè)用地減量化”政策推進(jìn)效果是較為顯著的。

表8 按建筑量變化推測的上海2014—2019年用地變化Tab.8 Changes of land use in 2014-2019 aggregated by inferred renewal types in Shanghai

圖5 按鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道統(tǒng)計(jì)“全部拆除”的上海工業(yè)倉儲(chǔ)和農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布圖Fig.5 Changes of land use in Shanghai in 2014-2019 at sub-district level

另外，農(nóng)村居民點(diǎn)用地主要在發(fā)生“增量更新”“減量更新”或“基本不變”，僅有12.33%的用地上的建筑“全部拆除”，總拆除建筑面積約700萬m2?？傮w來看，農(nóng)村居民點(diǎn)用地的減量化相對分散地發(fā)生在部分郊區(qū)城鎮(zhèn)（見圖5），對“聚焦農(nóng)村集體建設(shè)用地，穩(wěn)步推進(jìn)減量化和布局優(yōu)化”的政策有較好的落實(shí)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文提出建筑變化視角下城市體檢評估框架主要包括城鄉(xiāng)建設(shè)基本情況、政策落實(shí)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、規(guī)劃實(shí)施評估等3大目標(biāo)。認(rèn)為基于深度學(xué)習(xí)和高精度衛(wèi)星影像的建筑識(shí)別與分析方法可以在城市體檢中發(fā)揮重要作用。以上海為例，提取了2014年、2019年的建筑輪廓和高度信息，并從建筑存量變化基本情況、當(dāng)前城市體檢關(guān)注的重點(diǎn)指標(biāo)、上?！笆濉币?guī)劃實(shí)施情況3個(gè)方面開展評估。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）“十三五”期間上海（除崇明區(qū)）建筑面積增長了約1.22%。（2）超高層建筑數(shù)量增加了28棟，全部位于中心城。（3）上?！笆濉币?guī)劃確定的有關(guān)政策基本獲得了較好的實(shí)施；工業(yè)用地上的建筑面積減少了3.18%，關(guān)于工業(yè)用地減量化和空間布局優(yōu)化的政策實(shí)施效果顯著；五個(gè)新城內(nèi)總建筑面積增加了8.16%、周邊街鎮(zhèn)各有不同變化，推進(jìn)新城、分類推進(jìn)鎮(zhèn)的建設(shè)等政策實(shí)施較好；中心城區(qū)建筑面積總計(jì)增加了418萬m2、城市開發(fā)邊界外僅有15.85%的工業(yè)用地上的建筑全部拆除，中心城區(qū)建筑總量控制、城市開發(fā)邊界外工業(yè)用地減量這兩項(xiàng)政策有待進(jìn)一步落實(shí)。

4.2 討論

本文探索實(shí)現(xiàn)了建筑智能識(shí)別技術(shù)在城市體檢中的大規(guī)模應(yīng)用。該方法能夠?yàn)槌青l(xiāng)建設(shè)基本情況普查、政策落實(shí)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、規(guī)劃實(shí)施評估提供新的數(shù)據(jù)源，也為城市形態(tài)、城市信息模型等研究提供新思路。

另外，本文采用的方法還有待進(jìn)一步完善，主要包括：（1）目前的訓(xùn)練集主要以上海數(shù)據(jù)為主，不一定適合直接應(yīng)用到其他城市；（2）按像素提取的建筑輪廓和高度還需要進(jìn)一步處理才能形成更符合實(shí)際的建筑矢量圖形（不影響建筑面積統(tǒng)計(jì)），處理過程有待優(yōu)化；（3）高精度衛(wèi)星圖計(jì)算量較大，如果該方法要大范圍推廣，還有待訓(xùn)練針對較低精度衛(wèi)星圖的有效模型。