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郑汴一体化区域城市扩展监测数据制作

2012-10-26河南省测绘发展研究中心

河南科技 2012年7期
关键词:监测数据变迁矢量

河南省测绘发展研究中心 张 莉

郑汴一体化区域城市扩展监测数据制作

河南省测绘发展研究中心 张 莉

监测地理国情是党中央国务院赋予测绘部门的战略使命。城市扩张与历史变迁是地理省情的一个重要组成部分。监测城市扩张与历史变迁的目的就是利用历史地理空间数据,结合相应时期的社会经济数据,从地理空间的角度反映城市综合实力和城市发展变化的情况,分析中心城区监测要素的变化趋势,并形成城市扩张与历史变迁监测报告,通过对城市扩张与历史变迁的实时监测,可为城市的科学发展提供历史史料,也可为城市可持续发展提供动态监测数据。郑汴一体化区域城市扩展监测数据对最近8个年份的数据进行了重新制作,提出了城市扩张和历史变迁地理信息数据应以最新的数据返演历史数据,同时保留最新数据的关键地物特征点、线或面的方法。

一、资料的分析与利用

地理空间数据主要利用现有的1∶10 000数据库,采集要求与相应行业标准相一致。全省大部分重点城市已完成了第1轮1∶10 000基础数据库的更新,所以1∶10 000数据库能够满足监测数据的需求。本项目用到的矢量数据包括第1轮和第2轮的1∶10 000数据库,在影像数据方面,历史年代的数据更新比较慢,2000年以前的影像大多是黑白影像。对一些没有更新数据但有影像的年份,监测要素的获取采取用后来年份的矢量数据套合影像对一些新增的地物进行删减和编辑,并用前推的办法得到。以前年份数据的处理,也可用相同的方法完成,用后推的方法得到比较靠后的年份的矢量数据。绿化要素主要利用2004年以后多波段、高分辨率影像资料,可以进行多光谱的提取和利用。建成区要素、路网要素、土地覆盖要素可利用1∶10 000数据库中的数据和影像获得。

二、技术路线

利用最新的RS和GIS等高新技术对现势性强、分辨率高得多光谱卫星影像信息和库存资料进行解译和信息提取,从而快速地获取地理信息要素监测数据,同时结合城市社会经济与人文要素数据进行综合分析,进而研究城市的扩张速度与历史变化情况,并揭示其发展趋势,为各级领导提供决策服务。

三、监测数据采集工艺流程及技术方法

1.工艺流程。监测数据采集工艺流程如图1所示。

图 1 监测数据采集工艺流程

2.城市扩张与历史变迁的监测要素内容。

(1)地理空间要素。目前已有资料显示,本次城市扩张与历史变迁监测地理空间要素主要包括建成区范围、路网(如快速路、主干道、次干道、支路、铁路等交通网络)、绿化(如公共绿地、城市绿地、绿化覆盖等)和建筑物用地。

(2)社会经济和人文要素。社会经济和人文要素主要包括不同监测年度的城市城镇人口、国民经济生产总值(GDP)和土地数据(如建设用地、未利用地、农用地等)。

3.城市扩张与历史变迁监测要素的采集原则。

(1)城市扩张与历史变迁监测的数学基础。平面坐标系统采用1980年西安坐标系。投影方式为高斯克吕格投影。高程系统为1985年国家高程基准。成图比例尺为1∶10 000。

(2)本次城市扩张与历史变迁监测数据制作的范围。郑州市中心城区主要包括指金水区、惠济区、中原区和二七区。开封市中心城区主要包括鼓楼区、金明区、龙亭区、禹王台区和顺河回族自治区。

(3)城市扩张与历史变迁监测的间隔时间。已有资料分析情况表明,在2000年以前,监测年份为1962年,1971年,1984年和1996年;在2000年以后,监测年份为2001年,2005年,2008年和2011年。对于建成区范围、路网、建筑物用地要素,监测时间间隔为全部时间段,对于绿化要素,监测时间采用2004年以后的监测时间。

(4)城市扩张与历史变迁地理信息数据应以最新数据来反演历史数据,同时保留最新数据的关键地物特征点、线或面(如二七塔、二环、三环、四环、中州大道、京珠高速、开封市龙亭、开封府衙、郑开大道、开封府衙、滨河路、洛阳市龙门石窟、关林庙、开元大道、王城大道、龙门大道、洛河等)以便于对比统计。

(5)在采集城市扩张与历史变迁地理信息数据时,其采集范围应与相应的行业规定范围保持一致。

4.地理空间要素采集技术要求。

(1)道路、建筑物用地监测要素的获取方法。年度监测要素采用已有的1∶10 000地形图数据库数据资料,可直接从1∶10 000地形图数据库中提取监测要素,结构与属性与1∶10 000比例尺地形图数据库保持一致。如果年度监测要素没有1∶10 000地形图数据库数据但有高分辨率遥感影像和该年度以后的1∶10 000地形图,可利用反演法获取年度监测要素并制作遥感影像正射影像图。从DLG中分层提取监测要素与年度DOM套合。通过对比分析,删除影像上没有的监测要素数据,从而获取所需的年度监测要素。利用纠正过的多波段遥感影像在ENVI中进行监督分类来获取年度监测要素。年度监测要素只有1∶10 000比例尺的DRG数据。利用DRG数据采集1∶10 000矢量数据,在图像拼合纠正后使用ArcMap采集监测要素。

(2)绿化监测要素获取技术方法。根据高分辨率影像的红色波段、近红外波段,采用ENVI遥感影像处理软件,实现对建成区内绿化范围界线的自动提取。选择带RPC文件的数据,包括多光谱和全色波段的数据。辅助数据包括DEM数据、控制点数据和控制点选择源。根据现在高分辨率卫星影像的特点,先做全色和多光谱图像的融合,再利用全色图像的RPC文件对融合图像进行正射纠正,得到的融合图像正射纠正结果与全色图像正射纠正结果在相同条件下的精度是一致的。这样能够减少流程并提高效率,并且在进行全色和多光谱的图像融合时,能保证他们之间的精确空间配准。这里使用ENVI中的Pansharpening融合方法,它是专门为高分辨率影像而设计的。

(3)基于控制点完成正射纠正过程。控制点可从参考影像中选择,也可以使用野外测量获取的控制点,每个影像的控制点数量不宜太多(8~12个即可),且要均匀分布。使用快速大气校正工具(QUAC)去除部分大气的影响,在进行面向对象绿地信息提取环节中,提高计算对象的NDVI值和光谱属性值的精度,以保证绿地自动提取结果的准确度。

(4)面向对象绿地信息的提取。利用ENVI的面相对象工具(Feature Extraction)完成此工作,这个工具采用向导式操作,简单易用,并且具有实时预览功能。由于高分辨率影像的数据量普遍较大,为了能快速地获取规则,首先,要选择一部分区域作为研究区来进行对象分割与合并阈值。其次,在基于规则的信息中提取对象阈值。最后,将实验区获取的阈值以及规则应用到整个图像文件中。

(5)绿地矢量结果处理。整个过程是在ArcGIS Desktop中完成的,包括矢量结果检查、编辑、数据拼接、裁剪和属性赋值。Feature Extraction工具可以选择将矢量结果输出为Shapefile格式或者ArcGIS Geodatabase格式,它们都是ArcGIS矢量格式文件。这一步骤中的重要环节是属性赋值,绿地矢量结果包括了面积属性字段,但还需要增加绿地类型字段。如将获取的绿地矢量结果分为公共绿地、城市绿地和绿化覆盖。

(6)地名数据获取技术方法。已有年度监测要素地名数据库的可以从1∶10 000比例尺地名数据库中直接提取要素。没有年度监测要素地名数据库的数据可以按照1∶10 000比例尺地名数据库的建库要求建立当年度地名库。

(7)社会经济和人文要素采集技术要求。根据城市人口年鉴,对不同监测年代的人口进行查询统计,建立各年度人口统计表。根据河南省土地利用现状数据册,对城市中心城区不同监测年代的土地数据按行政区划进行整理,主要整理行政区内建设用地、未利用地和农用地的面积数据。根据郑州市经济发展年鉴,对不同监测年代的经济指标进行查询统计,形成监测年度经济指标统计表。

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