城市总体规划动态监测研究

张聪

沈阳市规划设计研究院有限公司 辽宁沈阳 110004

从城市的可持续发展的角度考虑，采用遥感和计算机技术等先进的技术手段快速监测和掌控城市建设情况，保证城市的可持续发展，是当前我国城市规划、建设、管理领域的一件迫在眉睫的大事，具有重要的现实意义。

1 遥感影像的预处理

一般来说，对一个城市采用两个不同时期的遥感影像进行动态监测，其数据预处理的工作大致分两步走：

（1）原始影像的配准、校正、融合、镶嵌、色彩处理；

（2）城市规划资料及相关分析资料与正射航片的配准叠合。

1.1 原始数据的配准

影像配准是影像融合的前提和基础，配准的精度直接影响最终正射遥感航片制作的质量，配准是指原始遥感影像的多光谱波段和全色波段的配准，现在高分辨率遥感卫星影像比较昂贵，对于连续监测城市来说费用也是个问题，为经济考虑，我们这里采用建议监测数据的后一期数据只卖全色波段，而多光谱数据采用上一期存档数据。

1.2 数据的融合

影像融合（Merge）就是将同一范围不同分辨率、不同光谱波段或不同时相的多源遥感数据在统一的地理坐标系下，采用融合算法生成一组新的信息的过程。影像融合可分为几个步骤：融合前处理，融合算法的选取、实现，融合后影像处理和结果检查[1-2]。

（1）融合前处理。对纠正、配准后满足精度要求的全色与多光谱数据，融合前还需要对其进行预处理。一方面，提高全色数据的亮度，增强局部反差突出纹理细节，尽可能降低噪声；另一方面，对多光谱数据进行色彩增强，拉大不同地类之间的色彩反差，突出其多光谱彩色信息。

（2）影像融合。融合影像主要用于信息的提取，要求原始数据的处理不得产生光谱扭曲，以利于建立解译标志，减少判读的不确定因素；也可用于背景图制作，要求图像清晰、色彩鲜艳。

（3）融合后影像处理。融合后影像亮度偏低、灰阶较窄，可采用线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明暗度调整等方法进行色调调整。色调调整时应保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便进行变化信息分析。对整个工作区内各景融合影像需进行色调归一调整，以保证整个工作区的影像数据色调协调统一。

（4）融合结果检查。检查融合影像整体亮度、色彩反差是否适度、是否有蒙雾；检查融合影像纹理及色彩信息是否丰富，有无细节损失，层次深度是否足够。

2 城市遥感动态监测的一般步骤

我国大规模城市规划动态监测工作自2003年启动开始。目前，己在五年的时间内共针对9个城市进行了两个年度的监测，对12个城市进行了一个年度的监测，在这五年里，通过借鉴土地资源利用动态监测，以及经过不断的摸索，其工作路线己经成形，但是在个别工作步骤上，由于受到技术条件的限制，还需要不断的去研究提高，目前正在进行逐步的尝试和探索。

2.1 方法

城市规划动态监测工作一般的技术路线是：

（1）数据源的准备：包括城市规划文本资料、城市总体规划图件资料、DEM或地形图数据、两期遥感影像数据等等。

（2）数据预处理：数字正摄遥感影像配准、其他城市规划资料图件的制作等。

（3）分类专题图的制作：以规划资料及其他相关城市数据资料为依据，以近期DOM影像为参照，制作分类专题图。

（4）变换信息提取：不同时间分辨率的多期数字正摄影像对比分析，提取变化图斑。

（5）变化信息属性获取：依据图斑对应DOM纹理、规划资料对图斑赋值，图斑和分类专题图的叠加。

（6）实地核查：对模糊难辨、违规违章以及胡建乱建滥用耕地等建筑实地核查。

（7）后期结果：城市动态监测报告制作和后期事务的处理。

（8）数据库存储归档。

2.2 建筑物的提取

这里我们采用城区IKONOS制作的数字正摄影像来做试验，通过Canny边缘检测算子提取建筑物轮廓边缘，通过轮廓跟踪并使用Splitting方法提取直线得到相应的直线几何图形[3]。采用几何结构元分析方法，提取图形中构成矩形的基本结构元，根据结构元合并的准则，通过相应算法将各种基本结构元合并成矩形结构。

该方法鲁棒性好，运算速度快，提取矩形房屋具有较高的准确率，并且边界定位精度良好，基本能完成矩形房屋目标的自动检测，误检和漏检的情况较少。

图1 建筑物轮廓提取过程图

3 结论与讨论

本研究通过大量的实验进行验证，为了达到城市规划动态监测变化信息提取的自动化、快速化，摒弃了常用的面向像素的分类方法，采用了全新的面向对象的分类方法对遥感影像进行分类分析，并结合面向对象的分类软件ERDAS、PCI、ENVI针对不同的高分辨遥感影像进行了大量试验，并形成以下结论：在监测变化图斑的提取上，目前国内外提出过多种算法，而目前各个算法对于现在的高分辨率遥感影像来说，还不能达到完全计算机监测变化信息的程度，而采用计算机自动提取加人工判读，不仅能提高工作效率，而且能够达到监测精度和监测目的，对于日后大批的城市监测无疑是最有的办法。