遥感技术在城市规划中的应用综述

遥感技术在城市规划中的应用综述

摘要:遥感技术是一门建立在空间科学、电子技术、光学、计算机技术、信息论等新的技术科学以及地球科学理论基础上的综合性技术，在城市规划方面应用广泛。本文简要介绍了遥感技术发展状况，论述了遥感信息在城市规划中的应用途径和现状，展望了遥感技术在城市建设领域的应用前景。

关键词：遥感技术/城市规划/应用

1引言

遥感通常是应用探测仪器，在不与探测目标直接接触的情况下，从远处把目标的电磁波谱记录下来，通过分析，揭示出物体的特征、性质及变化的综合性探测技术。遥感是20世纪60年代美国创造的技术用语，随着1972年第一颗地球观测卫星Landsat的发射成功而迅速得到普及。近年来，随着地理信息系统技术的发展，遥感技术与之紧密结合，发展更加迅猛[1]。

城市规划是一门古老而又不断发展的学科，它的地位和作用随着社会经济的向前发展而不断提高。自工业革命以后，大量农村人口迁移到城市，城市规模日益扩大。城市问题不断突显，由此催生了对城市规划探索、研究和实践的热潮[2]。

2 遥感技术的发展现状

在遥感技术方面，陆地卫星的空间分辨率最高己达0.5米，所利用的电磁波也从原先的可见光——近红外波段扩展到热红外、微波波段；从原先的二维扩展到能进行三维观测;在应用方面，从原先宏观的区域研究开始转向复杂的城市区域研究。国内外已有很多报道介绍利用遥感技术获取城市规划所需的基础数据，如英国利用遥感与GIS相结合的方法分析布里斯托尔城区的居住密度[3]；法国利用陆地卫星TM数据监测南特市大气质量[4]；泰国利用俄罗斯的卫星数据调查曼谷的难民营分布[5]；我们国家的城市规划部门也利用卫星遥感技术在城市土地利用调查、城市变化监测等方面开展了一些工作[6-8]。

在城市规划过程中，需要掌握很多基础数据，以往这些基础数据的获取需要

通过实地调查柬获得，涉及很多人力物力，并且调查的周期长。遥感技术所具有的宏观性、实时性及动念性等特点，为基础数据的调查提供了一个新的途径，具有广阔的应用前景。当然，遥感技术也有局限，它不可能完全代替地面调查、对应用部门来说，要根据具体的调查内容，分析遥感应用的可行性，并选择合适的应用方案，从而有效地发挥遥感技术地作用。

3 遥感技术在城市规划中的应用现状

目前，遥感技术在城市规划中的应用归纳起来主要有三大方面：城市空间布局信息分析、城市动态变化监测以及规划实施情况检查。

3.1城市空间布局信息分析

从学科的发展和社会实践的角度看，现代城市规划和实践的对象是以城市土地使用为主要内容和基础的城市空间系统，城市规划的核心内容是对城市土地使用的综合研究及在土地使用组合基础上的城市空间形态的规划[9]。

从TM，SPOT和IKONOS三种不同空间分辨率的卫星遥感图像来看，TM图像适合分析绿地、水域、村镇建设用地及新建的居民用地、道路广场用地等。对其他用地的判读内容则精度较差；SPOT图像与TM图像相比在能判读的内容上比并没有本质上的差异，但详细程度和判读精度要提高；IKONOS图像与前面两种图像比较有本质的提高，不同城市用地的特征基本上都能在图像上反映出来，只要判读人员熟悉区域，就能正确地判读出不同类型城市用地的分布[10]。

3.1.1城市道路与交通调查

城市道路交通是一个非常复杂的动态大系统，城市普遍存在着部分路段交通拥挤、车速下降、道路阻塞、事故多发等交通问题。遥感信息技术可以比较容易地反映出道路分布与土地利用、城市道路网的密度、道路的交通密度与分布等，得到城市道路交通的基础资料，用于城市交通发展战略和道路网规划和道路交通现状调查的决策。在影像图上可以统计某一时间的车辆、行人的分布，进而估计交通流量。将两个间隔时间很短、同一地景的图像进行对比，可以测出车辆、行人的运动速度和停车状况[11]。

3.1.2城市人口分布调查

城市人口规模及其分布状况是城市建设和管理的基本依据。近年来随着城

市经济的发展、土地的批租、交通建设、老城区大批居住区改造、置换，城乡结合部的居住新区不断涌现，城市居住人日分布格局发生着深刻的变化。运用遥感技术进行城市人口的估算与城市人口普查与统计相比，周期短、工作量少且费用较省。在大比例尺航空像片上，可以观察到住宅的立面，从而累计住宅单元数，再利用人口和住房的有关统计资料，估算出人口在空间上的大致分布[12]。

3.1.3城市环境调查

此调查包括水体污染、大气污染、固体废弃物等多层次的综合调查。城市环境质量在工业三废的污染之下不断降低，大气、土地、植被、水源、水生生物都受到不同程度的污染，甚至危及城乡居民的身心健康。这项调查为城市环境规划管理与保护、城市综合整治提供了基础资料[13]。

3.2城市变化监测

遥感变化监测是利用遥感的多传感器，多时相的特点，通过不同时间相同地区的遥感数据，进行城市变换信息提取。进行变化信息提取时，要对两个时相的遥感影像作点对点的直接运算，经变化特征的发现、分类处理以及人工辅助判读解译，获取变化的位置、范围，确定变化的类型[14]。

3.2.1分类后比较法

该法是变化检测中常用的定量方法。首先将两组图像分别进行纠正分类,然后将两个分类图利用变化检测矩阵逐像元比较,但该方法会将分类结果的误差引入到变化检测结果中。因此应尽可能提高分类精度.

3.2.2图像代数运算法

首先对已配准图像取差值或比值，可以检测出两个时相图像的相同波段间的变化。以差值法为例，首先选择合适的差值计算波段或波段组合。以TM图像为例，差值计算不仅考虑7个原始波段，还可包括各主分量、NDVI等比值型指数在内的各种“衍生”波段数据，必要时也可以采用波段数据组合的方法。然而，依靠

人为经验进行定性分析判断来选择符合变化信息提取要求的差值计算波段数据，仍是目前普遍采用的方法。确定变化阈值的意义是从差值图像中界定出变化像元。虽然国外有关研究文献给出了TM各波段差值图像的具体变化阈值，但受研究区域、遥感数据特征等具体情况的决定，具体的变化阈值必然发生变化。更值