基于“面向对象的遥感影像分类”的海绵城市下垫面分析方法

作者:由阳 张洋 朱玲 房亮
单位:中国城市规划设计研究院 中规院 (北京) 规划设计公司
摘要:城市下垫面解析是开展海绵城市规划、设计工作, 评价海绵城市建设效果的重要前提和手段。综述了目前海绵城市下垫面分析方法:现状用地平衡表计算法、GIS二调数据解析法、面向对象遥感影像解析法。提出了各种分析方法的优缺点及适用性。案例分析表明, 面向对象的遥感影像分析法能够较高精度的解析新、老城区海绵城市建筑、道路、绿地、水体和其他下垫面情况, 为海绵城市工作的开展提供基础。
关键词:海绵城市 下垫面 径流系数 遥感影像
作者简介:作者简介: 由阳, 通讯处:100037北京市三里河路9号中国城市规划设计研究院; 朱玲, 通讯处:100037北京市三里河路9号中国城市规划设计研究院;

 

   开展海绵城市规划、设计、建设的前提是对城市、地块、场地的下垫面解析。下垫面解析是用以评价海绵城市建设效果的重要支撑和手段。下垫面系指地表各类覆盖物的组成。影响城区水循环过程的下垫面要素主要包括地质、地貌、植被和人为建筑物这4类。本文所述下垫面主要指城区内的建筑、道路、绿地、水体、其他等要素。

1 目前通用的下垫面解析方法

1.1 现状用地平衡表计算法

   根据《城市规划编制办法实施细则》, 城市总体规划和控制性详细规划等应在对土地利用现状分析的基础上进行方案研究, 因此相关规划中一般都包含有现状用地平衡表, 对规划基准年内各种用地类型的面积和分布进行统计。根据《城市用地分类及规划建设用地标准》 (GB 50137—2011) , 现状用地平衡表一般包括居住用地、公共设施用地、交通设施用地、工业用地、绿地、水域、农林等用地。因此, 在海绵城市相关规划编制过程中, 在获得总规/控规等资料后, 可通过查询现状用地平衡表得知各种用地面积, 根据《海绵城市建设技术指南———低影响开发雨水系统构建 (试行) 》对不同用地类型赋予径流系数, 进行面积加权平均计算, 从而得到城市现状综合径流系数值。以贵安新区中心区为例, 根据《贵安新区中心区城市设计暨控制性详细规划 (2016-2030) 》, 利用现状用地平衡表法计算现状综合径流系数为0.2, 详见表1。

   表1 贵安新区中心区现状建成区综合径流系数   

表1 贵安新区中心区现状建成区综合径流系数

1.2 GIS二调数据解析法

   国土领域信息数据作为我国基础资料信息的重要组成部分, 一直被视为重要的信息资源。依据《土地利用现状分类标准》 (GB/T 21010—2007) , 我国国土资源二次调查对每块土地的地类、位置、范围、面积、权属等情况均进行了普查, 并建立了土地利用数据库和地籍信息系统, 因此可以从二调数据中获得每块土地的地类、面积、分布等信息。利用GIS技术对各国土地类进行面积统计, 得到国土地类面积汇总表。由于国土规划与城市规划在土地分类标准上有所不同, 两者数据往往存在不一致的现象, 难以建立精确的对应关系。因此, 需根据地类含义, 以土地用途相同为依据, 建立国土与规划分类标准之间地类的对应关系[1]。同样依据《海绵城市建设技术指南———低影响开发雨水系统构建 (试行) 》对不同规划用地类型赋予径流系数, 进行面积加权平均计算, 从而得到贵安新区中心区现状综合径流系数值为0.37, 详见表2。

   表2 贵安新区中心区现状建成区综合径流系数   

表2 贵安新区中心区现状建成区综合径流系数

   注:该法与现状用地平衡表法相比, 两者统计资料的基准时间和精细度不同, 由于该方法中水域统计面积 (径流系数1) 比现状用地平衡表中水域统计面积大, 且农林用地统计面积 (径流系数0.15) 比现状用地平衡表中相应统计面积小, 造成该法计算综合径流系数偏大。

2 面向对象的遥感影像分类方法

2.1 方法介绍

   遥感影像中蕴含丰富的光谱信息、空间信息、纹理信息[2], 是探测地物目标最直接、最丰富的载体, 直接从遥感影像中提取专题信息是当前遥感和地理信息系统所面临的一个技术难题[3]。面向对象的遥感影像分类法处理对象是含有很多语义信息的相邻像元影像, 通过提取目标地物的特征或特征组合 (如光谱、大小、长度、阴影、纹理、空间位置等) , 利用模糊分类法达到对目标地物提取的目的[4]。与传统的基于像素的分类相比, 该方法克服了基于像元的逐点分类无法对相同语义特征的像素集合进行识别的缺点, 提高了分类精度, 是一种目前最适合于高分辨率遥感影像的分类方法[5,6]

2.2 方法素材

   德国Definiens imaging公司开发的基于目标信息的遥感信息提取软件eCognition, 它采用决策专家系统支持的模糊分类算法, 突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性, 大大提高了高空间分辨率影像识别精度;

   美国Esri公司开发的ArcGIS软件, 通过其强大的空间数据分析、统计能力, 进行下垫面分类结果统计与计算。

   遥感影像数据以高分辨率、近期拍摄、无云量或云量少于10%、能够详尽、准确地反映下垫面近期现状的影像数据为宜。

2.3 方法步骤

   (1) 遥感影像预处理 (ArcGIS) 。ArcGIS读取高分辨率遥感影像数据, 对影像数据进行几何校正、研究区域镶嵌与裁剪。

   (2) 面向对象分割 (eCognition) 。多尺度分割通过给高分辨空间影像一个特定的尺寸, 指定光谱、形状、纹理等特征, 得到高度优化的分割结果。因此, 多尺度分割参数的选定十分重要, 主要的参数因子有:光谱因子、形状因子、纹理特征、各波段权重、分割尺度等。

   (3) 地物分类特征选取 (eCognition) 。执行多尺度分割后, 影像被分割成若干个同质影像单元, 地物信息提取均基于分割影像。地类特征主要有:均值、标准方差、长度、面积、长宽比、密度、纹理等。根据所提取地物类型特征, 选择适当典型特征, 使对象区别于其他对象的特征建立分类规则, 利于提取。

   (4) 用地分类 (eCognition) 。据下垫面地物类型, 依次针对每一类选择一定量样本, 分类方法选择为classification。

   (5) 人工修正 (ArcGIS) 。对错分与漏分的多边形进行人工的手动修正。

   (6) 面积统计。分类修正完成后, 对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型的面积进行统计。

   (7) 综合径流系数统计。针对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型, 给出不同类型的径流系数, 进行面积加权平均计算海绵城市下垫面综合径流系数。

3 面向对象的遥感影像分类方法应用实例

3.1 老城区下垫面解析

   选取贵州省铜仁市进行海绵城市下垫面解析, 影像数据为google高清遥感影像, 获取时间为2015年2月。

   (1) 采用多尺度分割和光谱差异分割, 其中多尺度分割的参数为尺度:50、形状权重:0.2、紧致度权重:0.5。经分割后形成28 000多个多边形, 多边形与多边形之间无重合、无缝隙, 分割结果如图1所示。

   (2) 针对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型进行分类。地类特征选择计算参数为:Mean R;Mean G;Mean B;Mean dem;Brightness;Area;VI;Roundness;Main direction;Max.diff.;Rectangular Fit;GLCM Correlation;GLCM Homogeneity;Length/Width等, 其中VI为自定义特征:VI= (2×G′-R′-B′) – (1.4×R′-G′) 、G′=G/ (R+G+B) , R′=R/ (R+G+B) , B′=B/ (R+G+B) 。分类完成后对错分与漏分的多边形在Arcgis中进行手动修正。分类及修正结果如图2所示。

图1 图像分割结果 (局部)

   图1 图像分割结果 (局部)

    

图2 分类结果

   图2 分类结果

    

   (3) 分类完成后, 对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型的面积进行统计, 并对不同下垫面类型给出不同径流系数, 经加权平均计算可得, 铜仁市现状建成区综合径流系数为0.61, 详见表3。

3.2 新城区下垫面解析

   贵安新区作为国家级新区, 处于城市化发展建设中。选取贵安新区中心区进行海绵城市下垫面解析。影像数据为google高分遥感影像, 获取时间为2017年4月。

   (1) 采用多尺度分割方法, 分割参数为尺度:60, 状权重:0.2, 紧致度权重:0.5。经分割后, 形成18 000多个多边形。分割结果如图3所示。

   表3 铜仁市现状建成区综合径流系数   

表3 铜仁市现状建成区综合径流系数
图3 图像分割结果 (局部)

   图3 图像分割结果 (局部)

    

   (2) 针对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型进行分类。特征算法为:nearest neighborhood configuration;用到的对象特征有:Mean R;Mean G;Mean B;Mean dem;Brightness;Max.diff.;Length/Width;。分类完成后对错分与漏分的多边形在Arcgis中进行手动修正。分类及修正结果如图4所示。

   (3) 分类完成后, 对建筑、道路、水体、绿地和其他5种下垫面类型的面积进行统计, 并对不同下垫面类型给出不同径流系数, 经加权平均计算可得, 贵安新区中心区现状综合径流系数为0.34, 详见表4。

   表4 贵安新区中心区现状综合径流系数   

表4 贵安新区中心区现状综合径流系数

4 现行方法的比较分析

   现状用地平衡表计算法利用总规/控规等规划中城市现状用地平衡表, 通过赋予各地类不同径流系数, 然后进行各地类面积加权平均计算, 得到城市现状综合径流系数。该方法无需进行面积统计, 利用现有资料, 方法简单, 计算便捷。缺点是总规/控规等规划的编制具有周期性, 规划的基准年一般早于现状, 现状用地平衡表中统计资料有可能早于现状3~5年时间, 在此期间, 随着城市发展建设、不透水等硬化面积加大, 城区尤其是新城区下垫面可能发生显著变化, 导致城市径流系数增大, 从而致使该方法计算的综合径流系数比实际情况偏小, 不能及时、准确反应海绵城市建设中下垫面现状情况。

图4 分类结果

   图4 分类结果

    

   GIS二调数据解析法利用国土二调数据进行海绵城市下垫面分析。二调数据内容详实, 准确度较高, 该方法能够较为准确的反应下垫面情况。然而由于国土资源数据的保密性要求, 使二调数据难于获得, 即使获得后相关数据也不便公开;同时依据《土地调查条例》, 国家每10年进行一次全国土地调查, 也在一定程度上造成数据滞后;这均使得该方法难以及时、准确反映下垫面现状情况。

   高分辨率影像数据及时、详尽准确的记录了各类型地物信息, 能够真实、客观的反映下垫面情况, 通过面向对象的遥感影像分类法对影像数据进行解析, 可得到较高精度的下垫面分类统计信息。由于影像清晰程度、地物景观复杂性等因素影响, 解译结果需要通过后期目视判读和外业调绘将错分漏分对象进行修正, 既增加了人工工作量, 修正结果又严重依赖于作业人员的经验, 不利于缩短工期及提高分类精度。

5 结语

   海绵城市的核心是处理城市快速发展中的城镇化与保持城市生态环境的矛盾问题。城市快速发展过程中, 势必会改变原有地貌、水文等环境, 而海绵城市则是尽可能的降低对区域生态环境的影响[7], 只有准确掌握城市下垫面情况, 才能对“症”下药, 进行海绵城市规划与设计, 保障城市水生态。海绵城市下垫面解析法各有千秋, 对于总规尺度的海绵专项规划, 且总规/控规编制时间不长, 可采用现状用地平衡表法, 该方法计算简单、快捷;国土二调数据在可以获得、且数据能够反映近期土地利用现状的情况下, 同样适用于总规尺度的海绵城市专项规划;对应控规尺度或排水分区尺度的海绵专项规划, 需要对下垫面进行精细解析处理时, 可采用面向对象遥感影像解析法。

    

参考文献[1]廖琦, 苏墨, 罗罡辉, 等.面向规划国土数据融合的深圳市土地利用分类体系研究.中国土地科学, 2014, 28 (5) :58~64

[2]吴波, 林珊珊, 周桂军.面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标.地球信息科学学报, 2013, 15 (4) :567~573

[3]汪权方, 许纪承, 陈媛媛, 等.遥感影像空间分辨率对居民地信息提取的影响.资源科学, 2012, 34 (1) :159~165

[4]仇江啸, 王效科.基于高分辨率遥感影像的面向对象城市土地覆被分类比较研究.遥感技术与应用, 2010, 25 (5) :653~661

[5] Kurtz C, Passat N, Gan9arski P, et al.Extraction of complex patterns from multiresolution remote sensing images:A hierarchical top-down methodology.Pattern Recognition, 2012, 45 (2) :685~706

[6] Whiteside T G, Boggs G S, Maier S W.Comparing objectbased and pixel-based classifications for mapping savannas.International Journal of Applied Earth Observations&Geoinformation, 2011, 13 (6) :884~893

[7]章林伟.海绵城市建设概论.给水排水, 2015, 41 (6) :1~7

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