基于卫星遥感的城市地形变化监测

王伟

摘要:随着城市化进程的加速推进，城市地形的变化日益显著，对城市规划、环境保护和灾害风险管理提出了更高的要求。卫星遥感技术因其全球性、高时空分辨率等优势，成为城市地形变化监测的重要手段。本文综合利用卫星遥感数据，结合地学信息技术，以实现城市地形变化的监测和分析为目标，开展了相关研究。

关键词:卫星遥感；城市地形变化；监测

引言:

随着全球城市化进程的不断加速，城市地形的变化已成为影响城市规划、环境保护和灾害风险管理的重要因素。城市地形变化涉及土地利用、城市扩张、自然灾害等多方面因素，对城市的可持续发展产生深远影响。因此，对城市地形变化进行及时、精确的监测和分析，对城市规划和管理具有重要意义。

1.卫星遥感技术原理与应用

1.1卫星遥感技术原理

卫星遥感技术是一种通过在卫星上搭载各类传感器，利用传感器获取地球表面信息的先进技术，其原理基于卫星对地球表面进行高度精准的观测和测量，借助电磁波的传播和反射原理，以被动或主动的方式获得地表的信息。在被动遥感中，卫星接收来自太阳辐射或地表反射的电磁波，通过分析波长、强度等信息获取地表特征，如地物类型、温度、湿度等。而主动遥感则是卫星主动发射电磁波，通过接收反射回来的信号来获取地表信息，尤其在云层遮挡下，主动遥感能够更好地穿透云层。

1.2卫星遥感技术应用

卫星遥感技术的应用涵盖了广泛的领域，包括地球科学、环境监测、资源调查、气象预测等。在城市地形变化监测方面，卫星遥感技术因其全球性和高时空分辨率等特点而备受青睐。通过搭载各种传感器，卫星能够以连续、广覆盖的方式获取城市地表的信息，包括建筑物、绿化覆盖、水体分布等，这为城市规划、灾害风险评估以及资源管理提供了可靠的数据支持。

2.城市地形变化监测的意义

2.1城市规划的科学依据

城市地形变化监测为城市规划提供了重要的科学依据，随着城市不断发展和扩张，地形的变化直接关系到土地利用、建设活动以及基础设施的发展，通过监测城市地形变化，规划者能够准确了解城市内部土地利用的动态变化，把握城市扩张的趋势和空间布局的变化，这样的科学洞察为制定城市规划提供了基础数据，使规划更具前瞻性和针对性。有效的城市规划不仅可以引导城市健康有序发展，还能优化土地利用结构，提高城市的空间效率和资源利用效益。通过合理规划，城市可以更好地应对人口增长、环境变化和社会发展的挑战，创造更宜居、宜业的城市环境。

2.2促进环境保护与生态平衡

城市地形变化监测不仅是城市规划的科学依据，同时对于促进环境保护与生态平衡具有重要作用。城市化进程中的土地开发、建设活动往往伴随着生态系统的破坏和自然环境的变化，通过地形变化监测，能够及时感知城市地区的土地利用变动，特别是绿地的减少、湿地的退化等现象，有助于提前发现和防范环境问题。监测城市地形变化对于生态平衡的维护至关重要。绿地、水体等自然要素的减少可能导致生态系统的不平衡，影响气候、空气质量、水资源等方面。通过监测这些要素的变化，可以更好地了解城市生态系统的健康状况，采取相应的保护措施，保持城市的生态平衡。另一方面，通过地形变化监测，可以更好地管理自然资源，防范生态灾害，监测地质特征的变化，如滑坡、地裂缝等，有助于提前识别地质灾害的潜在风险，从而采取有效的预警和防控措施，保障居民的生命和财产安全。

3.基于卫星遥感的城市地形变化监测方法

3.1数据获取

首先，选择适当的卫星传感器，不同传感器具有不同的波段、分辨率和探测能力，因此选择要根据监测目的和研究区域的特性而定。光学传感器能够提供可见光和红外波段的图像，适用于地表覆盖的分类和变化检测，合成孔径雷达传感器则对地形高度、建筑物等具有较高的穿透能力，适用于云层覆盖的地区[1]。选择合适的传感器后，需要获取卫星遥感数据，包括单一时期的图像或多时期的时间序列数据，以捕捉城市地形的演变过程，随后进行数据预处理，包括大气校正、几何校正和辐射定标等步骤，大气校正有助于消除大气层对遥感数据的影响，几何校正则用于纠正图像的几何畸变，辐射定标则确保不同时间和传感器的数据具有一致的辐射度量。

3.2特征提取

在城市地形变化监测中，建筑物是一个重要的特征，提取建筑物信息通常采用目标检测和提取技术，结合图像的边缘、颜色、纹理等特征，识别并提取出建筑物的位置和形状，对于监测城市扩张、土地利用变化等具有重要意义。植被覆盖也是城市地形变化的重要特征，采用植被指数等方法，可以估算出植被的分布和状况，从而了解城市生态系统的变化。最后，特征提取还需要考虑时间序列信息，通过多时相的遥感图像，可以获取城市地形在不同时间点上的特征，揭示地表的时空演变过程。时间序列分析有助于监测城市的季节性变化、长期趋势以及异常事件，为更全面的地形变化监测提供了基础。

3.3模型建立

在基于卫星遥感的城市地形变化监测中，模型建立是关键步骤，其目的是通过对遥感数据进行分析和学习，从而揭示城市地形的演变趋势、模式和规律。一种常用的建模方法是采用监督学习算法，其中包括支持向量机、决策树、随机森林等，这些算法通过使用已标记的训练样本进行学习，从而能够对新的遥感图像进行分类。例如，通过训练模型，可以将不同类别的地物（如建筑、植被、水体等）标记在遥感图像上，实现对这些地物的准确识别和分类

[2]。另一种常见的建模方法是基于深度学习的神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），能够通过层层学习特征来提高模型的自动学习能力，适用于复杂的地形变化监测场景。

3.4结果解释

首先，对监测结果的解释需要考虑特定地区和时间范围内的地理背景和社会经济因素，例如，某个区域的建筑物增长可能与城市化进程、经济发展或政策实施等有关，通过对城市地形变化的结果进行地理信息系统（GIS）分析，可以将监测结果与城市的实际情况相结合，更全面地理解变化的原因。其次，在解释结果时，需要谨慎对待可能的误差来源，并在可能的情况下提供误差范围，以增强结果的可信度。结果的解释需要将监测到的地形变化与城市规划和管理的实际需求联系起来，包括对变化趋势的评估，如城市扩张、土地利用结构变化等，以及对可能的影响和风险的分析，通过将监测结果转化为可操作的信息，决策者可以更好地制定城市发展策略，采取相应的措施。

4.结语

综上所述，通过科学的数据获取和分析，能够更好地理解城市地形的演变，为创造更宜居、宜业的城市环境作出贡献，这一技术的不断创新和应用将在未来持续发挥着重要的作用，助力城市建设朝着智慧、可持续的方向不断迈进。

参考文献

[1]杨琪琳,叶芬,戴绪文,等.基于遥感卫星的地形级地理场景更新方法研究[J].国土资源导刊,2023,20(2):11-17.

[2]王肖汉,徐翼洲,张成歆,等.基于EMI观测的珠三角地区对流层NO_(2)柱浓度时空变化特征分析[J].大气与环境光学学报,2021,16(3):197-206.