杨慧敏
（黄山市自然资源勘测规划院）
我国经济的不断发展，使土地资源利用频繁发生变化，为良好适应这种变化，无疑给国土空间规划提出了更高要求。然而，由于过去长时间以来的国土空间规划工作都采用以手工和定性为主的方法，导致工作效率低下，无法满足用地性质快速变化的需求。而遥感技术的出现和应用，可以从根本上解决这一问题，要想使遥感技术的应用达到理想效果，有必要结合实际情况对技术应用进行深入的分析和探究。
遥感技术指的是根据地物目标对应的各类电磁辐射信号对地球环境及资源分布等情况进行叛认。所有物体均有其自己的电磁波反射或辐射特征。对于航空航天遥感，指的是借助搭载于飞行装置的遥感器对地物目标自身电磁波反射或辐射特征进行感测，同时对特征进行记录，为后续的识别与判断提供参考依据。将遥感器搭载于飞机或高空气球上时，属于航空遥感；
而将遥感器搭载于航天器上时，则属于航天遥感。为完成遥感任务使用的整套仪器设备就是遥感系统。无论航空遥感还是航天遥感，都能在不同高度进行大范围且多谱段的感测，从而获得大量有价值的信息。除此之外，通过航天遥感还可以按照一定周期获取动态地物信息。基于此，这项技术正在我国很多领域得到广泛应用。遥感技术原理如图 1、2 所示。
图1 遥感技术原理
图2 遥感技术原理
国土空间规划工作涉及很多方面，包括交通、环境保护与自然生态等，必须保证自然环境和人文景观良好协调，还要保证古代文明和现代文明实现和谐相处。在科技水平日益提高与经济快速发展的局势下，城市空间愈发复杂，对各类资源提出的需求日益增大，规划管理工作在今后的建设过程中必将起到更重要的作用。为实现现代化，做好全面规划及管理是一项基本需求，当然这也给规划管理提出了新的要求。长时间以来在规划工作中采用的都是定性与手工方法，该方法存在的主要问题精确度较低和客观依据不足，目前已经无法适应复杂的情况。就目前来看，规划管理状况往往不尽如人意，由于信息化水平不高，现有技术手段较为落后，使工作效率始终不高。对此，规划设计师及决策者都迫切的希望找到全新的规划管理途径，以此为精准把控动态空间特征提供帮助，进而给出科学合理的决策。
遥感技术是当前国土资源动态监测有效手段之一，已经开始在规划专业得到深入，并且研究的角度正越来越多样。借助遥感技术能获取包含自然条件与环境状况等在内的各项现状数据，同时辅助完成空间分析，研究所有空间布局信息，进而为后续的决策提供各项参考依据。由此可见，遥感技术是规划及管理工作的有力工具，能解决很多以往面临的问题。大量实践表明，通过对遥感技术的合理应用能大幅提高规划工作效率，为规划真正实现定性和定量充分结合，进而保证决策科学性提供了全新契机。
本次所选实验区分为宏观尺度、中观尺度与微观尺度三种，宏观尺度区的经济、科技与文化都相对发达，然而，在未来的经济社会建设与发展过程中，依然存在很多问题亟待解决，如结构趋同、对基础设施建设进行的规划还未能达到统一，以及生态环境面临着越来越大的压力等。这就需要在当前科学发展观正确指导下，通过统一规划来有效解决。
对数据源选取而言，需要以目标空间尺度及各项指标为依据，确定适宜的遥感平台与基础数据源。从卫星遥感图像角度讲，能否对不同规划的地理特征进行判读，主要取决于图像实际分辨率，目前常见的三种图像中（TM 图像、SPOT图像与QUICKBIRD 图像），往往以TM 图像较为适合。根据TM 图像能清楚的判断出地物形状及大小，进而相对容易的对区域轮廓界线进行提取；
对于SPOT 图像，其可判读内容和TM 图像基本相同，而且还有更高的详细程度与判读精度；
而对于QUICKBIRD 图像，可以反映出详细的用地特征，能在用地分布判读过程中使用，进而对空间用地进行清除的勾绘。
基于此，本次将以遥感为基础的规划分成以下三个层次：其一，基于TM 图像对宏观区域实施动态研究，以此为总体规划提供必要的辅助；
其二，基于SPOT 图像对中观区域实施动态研究，以此为详细规划提供必要的辅助；
其三，基于QUICKBIRD 图像对微观区域实施空间形态研究，以此为改造规划提供必要的辅助。
在遥感图像中提取目标地理特征的常用方法包括有以下几种：1.目视解译；
2.人机交互解译；
3.采用计算机进行自动分类；
4.根据多源信息进行复合解译。在本次规划工作中引入通过图像分类技术的引入，对所有影响要素对应的地理特征进行提取，将其作为规划工作基础数据来源，为数据库更新提供数据支持。
图像分类是指以图像像元对应的数据文件值为基础，使像元被归并成不同的类型与等级，也可采用数据集形式表达。采用计算机进行自动识别和分类的过程中，常用方法为以像元光谱特征为基础的分类，主要包括监督与非监督分类两种。最近几年虽然出现了很多将空间结构和纹理分析充分结合到一起的分类方法，但从实际应用效果看还不够成熟。在此次规划研究工作中，通过对大量研究成果的深入分析和调研，根据研究区各项特点，将主要分类方法确定为光谱响应特征阈值算法及监督与非监督法，同时辅以人工目视解释，通过层次分析使图像形成多个层次，然后先对光谱差异相对较大的类别予以信息提取，得出第一层次对应的各类分类成果，之后再对不同分类成果实施深入分类处理，以此得出下一层次对应的各类分类成果，以此循环，直至将所有类别完全分出。
在实际的图像分类过程中，需针对各种土地覆盖类型借助不同的方法来识别和分类，比如，考虑到林地与水域在光谱特征上存在明显差异，故在光谱响应特征阈值算法的支持下能十分容易对两者进行分离，进而得出首层分类成果；
对第二层次实施识别分类时，可借助无监督方法对林地进行细化分类，如有林地与灌木林地，同时通过人工目视解释对水域进行分类，如河流、水库及湖泊；
此外，对于林地与水域之外的数据，也能借助光谱特征阈值算法将其分成阴影区和非阴影区；
对第三层次进行分类时，需要对确定的非阴影区做好识别，先通过目视判读对区域内的道路与居民进行识别，通过适当的掩膜处理之后以剩余的数据为下一层次对应的数据；
对第三层次进行识别分类时，主要方法为监督分类法。
对目标区域遥感影像进行动态检测时，对于变化信息，主要采取以下几种方法进行提取：
1.光谱特征变异法：该方法一般只需要一个时相的TM 数据与另一个时相的SPOT 数据即可根据融合后得出的光谱特征对土地资源利用类型产生的变化进行检测，在实际的动态检测工作中，该方法能自动发现所有变化特征。
2.影像差值法：该方法通过对时相不同的图像进行辐射校正与几何配准实施差值运算，然后进行阈值过滤，明确图像产生的变化，再通过对收集到的各类变化信息的研究与分类，确定变化属于何种类型，并明确其基本性质。该方法存在以下缺点：采用单一波段无法反映出所有变化信息。除此之外，变化信息往往包含多时相用地类别，需在获得变化信息后进行分类处理，以此确定信息属于何种类型。值得一提的是，比值法的处理方法和差值法大体一致，只是该方法采用了两个波段，能解决单一波段无法反映出所有变化信息的问题，但其它缺点并未改变。
3. 影像分类法：对不同时相的遥感影像进行分类处理后，可得出不同时期对应的分类遥感图，对分类遥感图进行配准和对比，即可得到变化信息。采用这种方法能直接确定变化何种类型，然而，该方法也存在很多缺点，如变化信息中可能存在分类误差，所以该方法的精度会受到分类精度直接影响。
在本次规划工作中，重点是分析发展状况，在充分利用以TM 影像为基础获得变化信息的前提下，分别使用以上三种不同方法，对动态变化特征进行分析，最后采用动态图形或者是分析报表的方式对研究成果予以表达。
在明确空间未来发展趋势的过程中，先将TM 图像不同波段图像作为系统的自变量实施主成分变换，在屏幕上动态显示主成分经压缩处理后形成的图像，然后和原始图像进行对照，再辅以目视判读在主成分分析成果中得出的各类特征相原为样本完成监督分类，促使计算机能够自动识别出与样本有一致特性的各个像元，进而得出分类结果，对遥感图像中有明显变化的部分予以突出显示，最终掌握目标区域空间的未来发展趋势。完成以上工作步骤后还应对分类成果实施必要的编辑和后处理，通过分类图的适当裁切，统计图中包含的所有像元，掌握各项规划指标所有地理特征。基于该方法与通过对土地利用资料进行分析，可将TM 图像分成以下几种类型：良田类、水体类、森林类、果园类、城区类、城市占用荒地类、城市占用水体类、城市占用良田类、城市占用果园类、良田向果园转变类、森林向荒地转变类、建筑中城市用地类和城市建筑用地向城区转变类。
在对中观区域进行动态分析的过程中，选取3 个时相的TM 图像作为参考依据，同时根据SPOT 图像通过放大制图，由此划分出以下几种类型的用地：居住用地类、工业用地类、其他城市用地类、在建工地类、农村居民点类、耕地类、道路类与水域类，对以上各类分别进行数字化处理，形成专题图。通过对遥感影像进行的分类处理，可得出实验区土地资源利用分类图，并且还能获取数字报表及统计图，为对实验区未来发展变化的分析提供参考。
伴随科学技术不断发展和进步，光谱信息正向成像化方向发展、雷达成像正向多极化方向发展、光学探测正向多向化方向发展、地学分析正向智能化方向发展、环境研究正向动态化方向发展，而资源研究正向定量化方向发展，这极大的改善了遥感技术的运行性与实时性，进而促使这项技术向更高的精度与效率目标迈进，具体表现在以下几个方面：其一，遥感影像的获取将更加方便：当前已经研发出很多性能更高的传感器，能很好的适应遥感对数据精度提高的要求，而且更高的分辨率也是现阶段遥感影像获取主流趋势。雷达遥感可以全天候对影像进行获取，并能从某些地物中穿过，这对在规划领域的应用有极大的优势。开发并不断完善温度及发射率分离方法，从而对地面上的能量交换及趋于平衡的过程进行定量估算，弥补我国气候变化分析和研究中存在的不足。采用由观测台站网络构成的综合观测系统，对目标数据进行动态获取和分析，增强了对各类数据的处理能力；
其二，对遥感数据进行的处理与模型都将进一步科学，多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度和多分辨率的充分融合及复合应用，是现阶段遥感技术主流发展方向之一。不确定性的遥感数据模型及人工智能决策支持系统的研发使用也需要得到进一步的分析研究。
1.以上分析了国土空间规划中遥感技术的具体应用方法和途径，基于当前成熟的分类方法对提取到的所有现状信息实施综合分类，以此使规划工作实现半自动化，甚至实现自动化，并解决建设与管理工作中存在的各类复杂问题。
2.通过对遥感技术的应用，从技术应用效果看，以遥感技术为基础获取各空间要素不仅速度快、精度高，而且还有很高的自动化水平，可以为规划管理工作提供良好辅助，进而为决策提供可靠的支持。在规划管理工作中合理应用遥感技术，无论是最终的工作质量还是效率都远远高于采用传统以手工为主的方法。基于此，不难预见，伴随相关研究的日益深入，以及信息技术的普及应用，空间规划必然成为当前遥感技术主要应用领域，也为其它现代空间信息技术应用创造了良好条件，积累宝贵经验。
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