面向城市精細化治理的多源遙感數據探究

隨著城市化的快速發展，人們越來越注重城市的宜居性、功能性和服務性，也對城市管理工作提出了更高的要求，從而帶動了城市管理方式的轉變。傳統城市管理模式亟須改進和完善，城市管理朝著多元化、多維度的方向發展，因此，需要進一步提高城市精細化治理水平。城市的精細化治理可以依托多源數據，通過制度化、程序化、標準化、數據化和信息化等手段，使各個城市組織管理單元精確、高效、協同，最終做到管理的責任具體化、明確化，實現城市整體高效有序運行。其中，多源遙感數據的融合協同應用是實現城市精細化治理的重要數據支撐與理論依據。

一、遙感數據應用于城市管理的研究進展

城市遙感最早是從遙感影像中獲取城市空間影像，用于觀察和分析城市格局變化。1948年，布蘭奇提出將一般黑白空相片用于城市分析，隨后遙感影像由單一的航空黑白攝影逐漸發展為天然彩色、彩紅外、多波段等影像圖片。1958年對巴黎的航空攝影是航空遙感技術在城市方面應用的首次嘗試。1999年，第一臺中分辨率成像光譜儀（MODIS）隨美國EOS AM-1平臺進入軌道，開始利用中分辨率監測和分析城市變化。隨著衛星遙感技術的發展，越來越多的遙感數據被應用于城市研究和分析中，如MODIS、NOAA/AVHRR、MERIS。從區域城市研究中常用的中分辨率遙感數據，如Landsat TM/ETM+/OLI、ASTER、SPOT、Sentinel，到城市問題精細研究的各種高分辨率遙感影像如WorldView、IKONOS等，都在試圖描述城市的結構和狀態、變化和過程。

我國的城市遙感數據應用開始于20世紀80年代，天津—渤海灣環境遙感實驗以1：10 000的彩紅外航片為依據，對天津市河北區的土地利用狀況進行了調查。之后上海也開始利用遙感影像對城市進行遙感監測。1983年，北京市大規模的航空遙感綜合調查使我國城市遙感應用由試驗階段向生產實用階段邁進了一步。從20世紀80年代開始，我國相繼發射多顆陸地衛星監測國土和資源環境，為城市擴張和環境變化提供了基礎數據。20世紀90年代，遙感數據獲取技術的快速發展為我國城市遙感提供了豐富的數據源。1999年，“資源一號”衛星開始服務，填補了自主遙感衛星數據的空白。20年來，資源系列衛星一直在軌運行（表1），為監測城市的變化與環境提供了持續的數據源。2020年，我國自主研發了具有高時空分辨率、高光譜分辨率、高精度觀測能力的對地觀測系統——高分系列，在未來的一段時間內將為城市精細化治理和應用提供重要的數據來源。

二、多源遙感數據融合與應用

充分整合和利用更多的遙感數據產品，是城市遙感數據資料發展的重要方向，不僅可以降低城市遙感數據選擇的難度，還可以提高數據資料綜合分析能力，便于得出更客觀、更可靠的研究結果。

（一）多源遙感數據融合類型

城市研究中常見的遙感數據融合包括航空遙感和航天遙感數據融合、光譜圖像和遙感專題圖像融合、遙感數據和非遙感數據融合，遙感圖像與地圖融合等。融合類型包括以下四種。（1）基礎信息融合。經過幾何校正和空間配準的遙感數據直接融合，而后根據需要對融合的數據進行特征提取和屬性說明。（2）特征信息融合。先根據確定的目標將各類遙感數據進行特征提取，而后融合這些特征矢量。其優點是實現了可觀的信息壓縮，有利于實時處理，并且提供的特征直接與決策分析相關；其缺點是精度低于基礎信息。（3）異源影像融合。指來自不同傳感器平臺的遙感影像間的融合。異源影像的融合效果除受融合算法本身限制外，還受到傳感器差異引起光譜變化的影響，以及配準精度、時相差異和影像空間分辨率的差異倍數等的影響。（4）同源影像融合。指來自同一傳感器平臺的遙感影像間的融合。同源影像融合具有影像間坐標系統相同、時相相同、大氣影響相同等特點。因此，同源影像融合與異源影像融合相比最顯著的優勢就是受傳感器誤差影響小、無配準誤差和時相誤差。

（二）多源遙感數據融合方法

進行多源數據圖像處理的總體思想是利用圖像的光譜信息、空間信息以及相關的地圖數據，經過信息融合，來確定不同時期的城市需要提取的數據，從宏觀的角度來研究城市某一方面或者多種方面的發展規律。多源遙感數據融合處理的流程如圖1所示。

多源遙感數據融合方法主要有代數運算法、回歸變量代換法、IHS彩色空間變換法、主成分分析法、高通濾波法以及基于Bayesian統計理論的融合法。最近應用較多的融合方法包括：基于圖像多分辨率的小波分析和金字塔形變換融合法，基于不同人工神經網絡的融合算法，以及基于Dempster-Shafer證據理論、模糊理論的針對多源遙感數據的不確定性所提出的融合法等（圖2）。

（三）多源遙感數據融合應用

多源遙感數據融合可以應用于以下領域。（1）城市基礎設施及時更新。將多源遙感影像與現有城市數據進行比較，發現變化，及時更新信息。（2）城市規劃與土地利用。遙感影像可以提供同一地區不同時相的數據，通過對比、分析，可以直觀地了解該地區的發展情況，為土地利用調查、城市規劃、政府部門統籌決策提供基礎數據。（3）城市環境保護監測。利用遙感數據進行污染源的定位和分析，為城市環境治理提供科學依據，比如大氣環境、水環境、土地環境監測等。同時利用遙感技術可以分析環境變化趨勢，為城市的綜合治理和保護提供準確的科學依據。遙感技術與數字城市相結合，既可以保證數字城市具有高度穩定的信息源，又可以對遙感信息進行適時處理、科學管理和綜合分析，達到監測、預報、決策的目的。

三、多源遙感數據城市精細化治理發展趨勢

從粗放型管理形態向精細化治理模式跨越，在推進城市精細化治理進程中，多源遙感數據未來發展也會更加精細和智能。

（一）城市典型要素遙感智能監測

智慧城市背景下多元協同的城市治理的一個重要特點，實現了新興信息技術支持不同城市典型要素間高速、實時、泛在的連接，同時也實現了廣泛的信息傳遞和信息匯聚，數據中蘊含的巨大價值又為城市實現有效精細治理提供了有力支持。由于遙感技術具有獨特優勢，可以獲取城市空間、時間和動態變化的信息，特別是現有遙感技術的發展已經具有高空間、高時間、高光譜、高輻射分辨率等優勢，為數字城市乃至智慧城市的建設提供了不可替代的信息，為開展城市體驗、精細認知城市環境發揮著不可替代的作用。衛星遙感數據產品和技術在未來城市規劃中發揮著不可或缺的作用，例如，可以通過多種衛星數據獲取、分析和監測，對城市典型要素進行智能監控，從而更準確地了解城市的動態變化。

（二）高分辨率多源遙感數據需求

高分辨率遙感具有高空間分辨率、高時間分辨率和高光譜分辨率等特性，在城市管理的各個要素中重點實現對“物”的監測，比如微波遙感、高光譜遙感。高空間分辨率特性能夠讓城市各類管理目標對象更為清晰可辨，為城市實施精細化治理提供高空間分辨率的地理空間信息要素，包括建筑、橋梁、道路、生活區、綠地、水體等。高光譜分辨率特性可以獲取城市中肉眼難以辨識的各類光譜信息，為城市實施精細化治理提供高光譜分辨率的地理空間信息要素，例如地表溫度、植物葉面積指數、生物量、二氧化碳排放量、空氣質量等。高時間分辨率特性，可以為城市精細化治理提供動態發展的實時數據，滿足城市動態監測的需求；可以建立時序性的高分遙感數據庫，為分析判斷城市發展演變的趨勢提供參考依據。

（三）二維向三維空間數據的發展

城市遙感研究已開始從二維向三維空間拓展，如三維城市地表溫度的研究、植被三維結構提取、綠度空間三維分布與配置評價等。此外，數字城市、智慧城市建設這些領域都要求建立城市三維模型，加強對三維城市建筑模式與城市熱島效應之間關系的探討，有利于合理規劃城市建設布局。城市遙感涉及的內容之間相互作用、相互影響。通過地理信息系統（GIS）和遙感技術（RS）對空間影像（航片、衛片）數據進行獲取，結合過程模型等分析、模擬，解析城市現狀、發展的時空特征和演變規律，最終指導城市精細化治理，如基于LiDAR、無人機遙感、傾斜攝影等的三維城市建模、地面沉降分析和城市災害監測等。更進一步，需要將三維空間中各種幾何、物理和社會經濟信息復合，研究三維城市空間中各種自然過程和人為活動的演變趨勢及其資源環境響應，以更好地對城市進行精細化治理。

參考文獻

[1]張飛，邵媛，黃暉，等．近20年城市遙感研究現狀及其發展趨勢[J]．生態學報，2021，41（8）：3255-3276．

[2]孫偉偉，楊剛，陳超，等．中國地球觀測遙感衛星發展現狀及文獻分析[J]．遙感學報，2020，24（5）：479-510．

[3]高永剛，徐涵秋，異源遙感影像融合的輻射分辨率規范化方法[J]．地球信息科學學報，2015，17（6）：713-723．

[4]馮永玖，李鵬朔，童小華，等．城市典型要素遙感智能監測與模擬推演關鍵技術[J]．測繪學報，2022，51（4）：577-586．

[5]張超，劉昭賢．面向城市體檢的遙感影像建筑物智能識別[J]．北京測繪，2023，37（6）：885-891．

[6]王海雯，賈俊青，李北辰，等．基于遙感和行業調查數據的城市土地集約利用水平評估[J]．自然資源遙感，2023，35（2）：149-156．

[7]余柏蒗，王叢笑，宮文康，等．夜間燈光遙感與城市問題研究：數據、方法、應用和展望[J]．遙感學報，2021，25（1）：342-364．

[8]郭理橋，林劍遠，王文英．基于高分遙感數據的城市精細化管理應用[J]．城市發展研究，2012，19（11）：57-63＋69．

（責任編輯：鞠阿蓮）