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        基于哨兵二號(hào)影像的哈爾濱市主城區(qū)城市精細(xì)地物提取及分析

        2023-03-06 02:56:34李夢(mèng)圓張韻晗
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年5期
        關(guān)鍵詞:道里區(qū)南崗區(qū)不透水

        李夢(mèng)圓,張韻晗

        (1.哈爾濱師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,哈爾濱 150000;2.哈爾濱市第九中學(xué)校,哈爾濱 150040)

        廣義的不透水面(Impervious Surface Area,ISA)是指天然或人為源,不能通過(guò)水體滲入到土壤中,進(jìn)而對(duì)水循環(huán)產(chǎn)生影響的任何物質(zhì)[1-3]。目前所研究的人工不透水面多指城市中以水泥、瀝青等為原材料的停車場(chǎng)、道路及房屋等滲透率較小的表面。隨著中國(guó)城市化的快速發(fā)展,越來(lái)越多的天然土地被改造成由混凝土、瀝青等材料構(gòu)成的不透水地表,其實(shí)質(zhì)也是人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和服務(wù)在空間上的聚集,以及生產(chǎn)生活方式的轉(zhuǎn)變,這對(duì)城市的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了一定的影響。因此,不透水面作為城市化的重要指標(biāo)之一,越來(lái)越受到重視[4-5]。

        在當(dāng)前的研究中,運(yùn)用各種指數(shù)對(duì)城市不透水面整體進(jìn)行提取分析的實(shí)例較為普遍,如孟艷秋[6]提出歸一化差值不透水面指數(shù)法(NDISI),對(duì)徐州市不透水面時(shí)空演變規(guī)律進(jìn)行了分析;徐瑞等[7]采用一種基于哨兵二號(hào)(Sentinel-2)數(shù)據(jù)的不透水面識(shí)別方法(ISIM-S2),證明了ISIM-S2能更好地分離不透水面與裸土,降低云、水等對(duì)不透水面的影響。但只將不透水面劃分為1類或2類地物進(jìn)行研究,無(wú)法有效提高城市土地精細(xì)分類精度和準(zhǔn)確度,不能在微觀上反映出城市建成區(qū)發(fā)展過(guò)程中的細(xì)微變化[8-10]。在此背景下,通過(guò)精細(xì)分類量化單個(gè)城市區(qū)域內(nèi)不透水面類型,反映城市建成區(qū)的細(xì)微變化,對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義[7]。

        本研究選擇Sentinel-2影像為數(shù)據(jù)源,對(duì)哈爾濱市主城區(qū)精細(xì)不透水面情況進(jìn)行分析,以期為城市管理者及相關(guān)政策制定者提供數(shù)據(jù)支持。

        1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

        1.1 研究區(qū)

        哈爾濱市地處黑龍江省南部,經(jīng)緯度范圍分別為125°42′-130°10′E,44°04′-46°40′N,哈爾濱市是黑龍江省的經(jīng)濟(jì)、政治、文化中心和交通樞紐,全市共轄9個(gè)市轄區(qū),由于非主城區(qū)不透水面占比較少。因此,本研究選取其中6個(gè)主城區(qū)作為研究區(qū),包括南崗區(qū)、松北區(qū)、香坊區(qū)、道里區(qū)、道外區(qū)和平房區(qū)。研究區(qū)概況如圖1所示。

        圖1 研究區(qū)概況

        1.2 數(shù)據(jù)源

        本研究影像數(shù)據(jù)選擇2020年7月哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)的Sentinel 2A數(shù)據(jù),空間分辨率為10 m×10 m,數(shù)據(jù)來(lái)自歐空局哥白尼數(shù)據(jù)中心(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home)。研究區(qū)2020年行政區(qū)劃底圖數(shù)據(jù)從國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心獲取。

        2 研究方法

        2.1 樣本選取

        根據(jù)哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)野外調(diào)查情況,將哈爾濱市主城區(qū)土地利用類型分為不透水面、裸地、水體、植被。其中,不透水面細(xì)分為金屬、藍(lán)鋼、水泥、瀝青、陰影5類[10],如圖2所示。在Sentinel-2影像上選擇每個(gè)像素(1像素10 m×10 m)作為訓(xùn)練樣本,利用XGBoost分類器對(duì)不透水面進(jìn)行精細(xì)分類。

        圖2 不透水面精細(xì)地物分類地物類別

        2.2 精度驗(yàn)證

        通過(guò)將每個(gè)實(shí)際像素的所屬類別與分類結(jié)果圖像中相應(yīng)像素對(duì)應(yīng)的所屬類別進(jìn)行比較,計(jì)算混淆矩陣。結(jié)合Google Earth在2020年7月的歷史高分辨率圖像,在分類結(jié)果影像上選擇每個(gè)像素(1像素10m×10m)的對(duì)象類作為驗(yàn)證樣本,進(jìn)行總體精度、Kappa系數(shù)的計(jì)算。

        2.3 基于人口數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)GDP數(shù)據(jù)的空間化

        人口數(shù)據(jù)可以反映城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布,本文利用人口密度數(shù)據(jù)作為GDP空間分布密度信息,將哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)GDP空間布展到柵格單元上。公式如下

        式中:GDPij為柵格單元GDP值;GDP為所在區(qū)GDP;POPij為柵格單元對(duì)應(yīng)的人口數(shù);POP為所在區(qū)人口總數(shù),該人口總數(shù)為所有柵格單元人口數(shù)求和得到。

        3 結(jié)果與分析

        精細(xì)不透水面總體分類精度為89.32%,Kappa系數(shù)為0.88,結(jié)果表明XGBoost分類器能夠較好地從Sentinel-2影像中提取出精細(xì)不透水面。6個(gè)主城區(qū)整體分類結(jié)果如圖3所示,不透水面精細(xì)分類結(jié)果如圖4所示。

        圖3 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)整體分類結(jié)果

        圖4 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)不透水面精細(xì)分類結(jié)果

        根據(jù)圖4—9所示的分類結(jié)果可以看出,對(duì)于瀝青的分布,主要集中于城市中心的各主要交通干道,其中南崗區(qū)的東北部分布最為集中。對(duì)于水泥的分布,主要集中于香坊區(qū)西部、平房區(qū)北部及道里區(qū)東北部。從道里區(qū)的水泥分布可以看出,西南方向哈爾濱太平國(guó)際機(jī)場(chǎng)的位置、道外區(qū)南部的老式建成區(qū)及松北區(qū)北部的村鎮(zhèn)區(qū)域也有水泥分布。對(duì)于藍(lán)鋼的分布,主要集中于平房區(qū)西部、香坊區(qū)南部的工業(yè)區(qū),以及松北區(qū)東南部的部分城中村區(qū)域。對(duì)于其他金屬的分布,多集中于松北區(qū)南部的工業(yè)區(qū)和一些建筑企業(yè)周圍,平房區(qū)、香坊區(qū)及道里區(qū)的部分工廠區(qū)域也含括了一定的金屬,另外南崗區(qū)的金屬分布較少,多集中于大型體育場(chǎng)館等附近。

        圖5 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)水泥情況分布

        圖6 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)藍(lán)鋼情況分布

        圖7 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)金屬情況分布

        由圖10可知,平房區(qū)藍(lán)鋼占比最多,該區(qū)自2005年開始辟建了平房工業(yè)園區(qū),是6個(gè)主城區(qū)中第二產(chǎn)業(yè)所占比重最大的行政區(qū),工業(yè)占比大、廠房多,因此該區(qū)藍(lán)鋼、金屬所占比重均較大[11]。道里區(qū)和南崗區(qū)瀝青、水泥均占比相對(duì)較多,2個(gè)區(qū)第三產(chǎn)業(yè)所占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重均較大。道里區(qū)是哈爾濱的政治、經(jīng)濟(jì)、文化和旅游中心,景區(qū)、居民區(qū)等建設(shè)離不開水泥材料的施用[12-13]。同時(shí)道里區(qū)也是哈爾濱的重要交通樞紐,內(nèi)有哈爾濱太平國(guó)際機(jī)場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)高速路和老機(jī)場(chǎng)路等,因此瀝青占比也較多。南崗區(qū)所屬的高校、娛樂(lè)消費(fèi)場(chǎng)所多。同時(shí)2018年起,該區(qū)注重城區(qū)建設(shè),實(shí)施碎修碎補(bǔ)城區(qū)破損道路,打造順暢道路交通環(huán)境;實(shí)施破舊樓體維修工程,消除安全隱患,并美化社區(qū)環(huán)境,因此南崗區(qū)瀝青、水泥占比相對(duì)較多[9]。

        圖8 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)瀝青情況分布

        圖9 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)陰影情況分布

        圖10 2020年哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)各類不透水面占比

        4 結(jié)論

        本研究選擇哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)為研究范圍,以Sentinel-2影像為數(shù)據(jù)源,利用XGBoost分類器對(duì)哈爾濱市6個(gè)主城區(qū)城市精細(xì)不透水面信息進(jìn)行提取。分類總體精度為89.32%,Kappa系數(shù)為0.88。結(jié)果表明,南崗區(qū)瀝青占比最多,占65%,藍(lán)鋼占比最少,占3%;道外區(qū)、平房區(qū)水泥占比最多,占25%;平房區(qū)藍(lán)鋼、金屬均占比最多,分別占12%、15%。結(jié)合分類結(jié)果進(jìn)行具體分析可以看出,不同類型的不透水面可以為城市管理提供不同方面的支持[14-15]。研究藍(lán)鋼及其他金屬類別的結(jié)果有益于為哈爾濱市各工業(yè)區(qū)分布及城市經(jīng)濟(jì)研究提供一定的數(shù)據(jù)支持;瀝青一類的分布集中在城市道路,可以為城市道路規(guī)劃及道路建成面積等提供數(shù)據(jù)支持;其他不透水面可為哈爾濱市居民區(qū)空間分布相關(guān)研究提供參考數(shù)據(jù)。

        在中國(guó)快速發(fā)展城鎮(zhèn)化的背景下,通過(guò)精細(xì)分類量化單個(gè)城市區(qū)域內(nèi)地物覆蓋具體類型具有重大研究意義,包括材料的詳細(xì)組成,如瀝青道路、有色金屬和亮暗屋頂?shù)?。同時(shí)根據(jù)材料使用周期及老化速率,對(duì)其分布進(jìn)行研究,對(duì)城市人群生產(chǎn)和生活、城市的整體面貌和形象維護(hù)、城市規(guī)劃、災(zāi)害應(yīng)急管理和城中村改造更具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1,13]。下一步將結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究精細(xì)不透水面變化趨勢(shì),從城市精細(xì)土地覆被豐度、建筑交通密度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及人口多層面分析城市熱環(huán)境的空間異質(zhì)性,所得結(jié)果將更有助于分析城市建成區(qū)內(nèi)部的發(fā)展細(xì)化動(dòng)態(tài)。

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