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基于航空影像的城市用变化检测摘要：本文以北京市五环路内区域为例，介绍了利用航空影像数据对城市用地变化进行监测的全过程，包括了变化信息的提取、分类以及最终提取成果的分析统计等，并最终总结出在城市变化监测工作中利用本方法的优点。关键字：城市用地；变化信息；航空影像；监测 1、前言 在当今城市化进程的大背景下，城市扩张和城市自身的调节改善是一种必然趋势。在这一趋势下，有两种情况不可避免：一是农用地向非农用地的转换、建设用地之间的转换；二是土地供给的有限性和建设用地的无限增长性的矛盾。城市化的脚步需要城市建设给予其动力，然而土地的有限供给又阻碍了这一进程。在经济利益的驱使下城市化进程并不会沿着城市整体规划的方向前进，而是或多或少出现一些修订和偏差。这样以来就需要一种即便捷有效又经济合理的方法来对这一现象进行跟踪检测，及时发现并解决问题，使城市的发展向我们期待的方向进行。利用遥感影象对城市的发展变化进行检测符合了这一要求，它可以在短时间（与实地调查相比）、低成本的情况下对城市的发展变化进行监测，为政府决策和规划部门提供详实可靠的城市建设进程。 利用遥感影像进行城市用地变化监测工作包括变化信息的提取、分类和分析统计等三个部分。 2、变化信息提取 目前遥感影像数据变化信息发现和提取一般依照以下步骤进行，首先采用计算机自动提取技术进行可能的变化区域标定，可采用的方法主要是影像相减法、主成分分析法、光谱特征变异法等，并将差异影像转存出来供作业时参考，另外也可以将可信度高的变化区域用明显的标志标明直接使用。 由于成像时间、太阳高度角、高大地面建筑的投影差、高影像分辨率因素，使得两期影像本身存在较大的差别，在利用航空影像数据进行城市用地变化监测时如果利用计算机自动识别技术会产生如下不良影响：提取的变化信息边界过于粗糙、增加大量伪信息和噪声信息，加大了以后人工编辑处理的工作量；另外还会遗漏大量真正的变化信息。因此在城市用地变化监测中（特别是基于航空影像的城市用地变化监测中）自动技术只能作为一种参考和检查，只能对可能的变化区域进行标定、提示和引导作业员重点关注这些标定区域，在目标区域比较明确的前提下进行人机交互的目视解译法是利用航空影像对城市用地进行变化监测时有效方法。 笔者曾在北京市五环路范围内，利用2001年至2004年的0.5米分辨率的航空影像和部分1.0米分辨率的卫星影像，对北京市近五年来城市建设方面的发展变化进行了遥感监测。在进行变化信息提取时，依顺序从左到右、从上到下对整个工作区域进行自动变化检测和目视检查相结合的检查方式，发现与基准图象明显不一致的用地区域，沿变化区域的边界进行勾绘，并对所勾绘的变化图斑进行相应的属性数据表的制作。此次监测方法的具体实践是在er mapper等软件上实现的，利用人机交互解译法，通过改变标签surface中的transparency值，发现相临两年或者任意两期之间城市建设过程中用地类型发生明显变化的信息，并对其进行逐一勾绘，且以arc/info的coverage格式保存。最后利用mapinfo中的通用转换器将coverage格式文件转换为mapinfo的tab文件，并在mapinfo中结合其它的资料信息对用地变化信息做最终的修改和属性数据的制作。 3、变化信息分类 在现有的用地性质分类标准中，《全国土地分类》主要服务于国土规划、利用与管理等方面，就城市建设方面的用地变化来说这种方法显得过于粗糙，不利于最终变化信息的统计分析；而《城市用地分类与规划建设用地标准》虽然是服务于城市建设，但是它侧重于土地利用规划，对用地各类型划分过于详细，在实地调查，在这个标准中绝大部分的用地类型仅仅依靠影像在室内是无法判读的。因此在项目中，我们以现行的《土地利用动态遥感监测规程》以及《城市用地分类与规划建设用地标准》为依据，以适合利用航空影像对城市用地变化进行监测为目标，进行严密系统的划分，形成了实用性强的分类和代码系统。本体系中将城市用地变化信息共分两级，其中一级类七个，二级类十四个。 4、统计分析 统计分析是将提取的变化信息以另外一种更加直观的表现形式展示出来，它主要是根据勾绘出变化图斑的原有用地性质、现在的用地性质、变化状态、变化程度及部分相关资料采用交叉分析、叠加分析等统计分析手段来进行逐年的变化统计和趋势分析，以及整个监测时段内的变化统计和趋势分析。统计分析的地理单元采用以下几种形式： （1）总体区域：即整个五环路以内范围； （2）环路范围：二环内、二环至三环间、三环至四环间、四环至五环间； （3）行政区划：按照东城区、西城区、崇文区、宣武区、海淀区、朝阳区、大兴区、通州区、房山区等分别进行。由于只有城四区（东城区、西城区、崇文区、宣武区）的行政区划范围全部包括在五环路以内，所以在利用这种形式进行分析统计时，只考虑了城四