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黄波:一体化影像融合与可持续城市环境

3sNews2014-06-12 15:06:42

摘要: 智慧城市讨论的非常多,不同的人有不同的观点,目前也没有一个统一的定义,它有两个非常关键的因素。一个是以云计算移动互联网为代表的信息技术的支撑。另一方面是培育知识社会环境下开放的城市创新生态。

  6月11日,北京国家会议中心,以“融合 开放 智能”为主题的2014地理信息开发者大会(WGDC2014)在此拉开帷幕。地理信息开发者大会自2012年起开始举办,三年时间里,伴随着中国地理信息产业的快速发展,已经成为地理信息领域最具影响力的技术创新盛会,与跨界融合、国际交流的重要平台。

  在6月12日上午的2014智慧城市峰会分论坛中,香港中文大学、太空与地球信息科学研究所副所长黄波带来了精彩演讲。

  以下为演讲全文:(根据现场速记整理,未经演讲本人审核,如有疏漏,请谅解并及时与3sNews联系)

黄波:一体化影像融合与可持续城市环境

  非常感谢大会提供这样的机会,也非常感谢GCPS前主任和林教授推荐我来做这个演讲。

  智慧城市讨论的非常多,不同的人有不同的观点,目前也没有一个统一的定义,它有两个非常关键的因素。一个是以云计算移动互联网为代表的信息技术的支撑。另一方面是培育知识社会环境下开放的城市创新生态。

  智慧城市是实现城市可持续发展的必要条件,最后目标还是发展可持续城市,可持续发展需要强调经济、社会、环境的平衡发展,今天主要报告一些这方面的探索。

  大家知道,遥感技术在城市中有很多应用,比如空气监测违章建筑监测等。城市发展过程中不仅要遇到很多政策和管理的挑战,也要遇到技术的挑战,还有很多技术的,现在遥感器越来越多,传感器也越来越多,用户需求也越来越多,我们希望通过影像融合技术解决这些问题。

  这样的数据为什么得不到?主要是传感器有四大分辨率,之间相互矛盾。这四大分辨率包括空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和多角度观测。但是,分辨率之间是相互制衡的,如果遥感传感器空间分辨率其他的分辨率就高,光谱分辨率高,时间分辨率高,那么覆盖的覆框比较窄,因为四大分辨率之间的相互矛盾,限制了遥感产品的精度和限制了它的很多应用。

  目前遥感的现状是,我们只能使用得到的数据,而不是真正想要的数据。如果今天数据没有,那么可能用昨天或者去年的数据代替。我们希望通过融合能够生产出用户真正想要的数据。

  怎么解决问题?一方面是发射新的卫星传感器,可能非常昂贵,开发周期长,解决不了空间分辨率和光谱分辨率矛盾的问题,可能能解决时间分辨率的问题,但是空间分辨率和光谱分辨率的矛盾还是无法解决。

  第二个是通过影像的融合,融合成一个集各个特点为一体的产品

  目标:结合全色波段的高空间分辨率与多光谱波段的光谱特性,以形成高空间分辨率的过光谱影像。

  全色锐化的优缺点:

  高空间分辨率

  便于板判读与分类

  我们提出了一体化融合的概念、方法和技术,主要是利用已有高低分辨率的的特性,建立它们之间的关系,生成、时间、光谱其角度可选择的全属性高分辨率影像。遥感传感器硬件技术是没办法达到四高的产品的。

  一体化融合包括时空的融合、空谱的融合和空角的融合。

  时空融合:比如有MADIS的分辨率,高空间分辨率,但是是低时间分辨率,有一对LANDSAT是低空间分辨率和高时间分辨率,它们之间可以融合合成时间和空间都高分辨率的一组影像。

  空角融合:我们希望卫星传感器能多角度的观测,通过时空、空谱和空角的融合达到融合的影像。实现技术就是稀疏表示的技术,不多做节。

  所有时空补角挑战性的问题,很多空间上的变化是一些类别性的变化。比如说,现在处于快速城市化的阶段,很多森林本砍伐变成了建城区,所以类别变化也是一个挑战。不仅是季节性的变化,还有土地类别的变化,都能够通过粗分辨率影像识别出来,然后进行细化,融合到高分辨率的影像产品中。

  融合软件:这是放在AriGis平台作为一个插件实现时空补角一体化的融合。

  利用这个技术我们生成了世界上第一套时空谱角香港高分辨率的影像。也是用的MADIS和Landsat,香港因为气候影响,一年好天气就是三到四月,通过影像融合技术可以获得更高分辨率的影像。通过空谱融合可以形成高光谱和高空间的一组影像。通过融合可以形成多角度高空间分辨率的影像。新一代融合产品可以扩展遥感的应用领域,比如空气污染监测。(图)左边是MADIS这个产品是10公里×10公里的,如果建立公共污染和健康和传染病的关系,在城市里无法建立,因为分辨率太第了。(图)右边是我们融合以后生成的产品,显然细节都出来了。

  进一步的跟地面的监测站的建立关系以后,我们就可以生成覆盖整个香港全境的PM2.5、PM10的数据。我们最近做的工作是进一步跟OMI数据融合,生成了二氧化碳、二氧化硫,O3全覆盖30米覆盖的产品。

  作为城市环境监测,监测城市的热岛,北京地区,左边一列空间分辨率非常定,很多细节不会被发现,这样的数据无法建立这样的关系,我们也通过融合,右边这列,是生成了一套高空间、高时间、每天一景的地面温度的一套产品。

  PM2.5获取手机应用软件:这是我们最近开发的一个手机应用。跟昨天郑宇讲的工作有点相似,不相似的地方就是他们没有用到遥感软件,他们的软件有些地方没有数据,但是遥感产品可以解决这些数据的覆盖问题。

  碳源、碳汇的估计:利用遥感进行估计,随着时间的变化而变化。我们生产数据的进一步应用,是支持可持续城市规划和土地利用的规划。

  下面介绍一下软件的工作,是关于城市土地利用变化建模空间统计分析。这个分析主要的目的时间里这些变化和不同驱动因子随着时间的变化,城市怎么样扩展到底有哪些驱动力,2050年和2020年城市土地利用怎么分配,有什么样的变化?我们开发了一个软件是ChangeAnalyst,可以做这些方面的分析。软件的安装和标准都是一样的。

  实例:香港建成区扩展分析,香港从1991年到2007年的变化,城市建成期也是不断的增长。这个软件主要是想建成区的扩展跟哪些因子有关系,做城市规划之前首先要知道城市扩展范围是什么,范围知道以后再做进一步的规划和设计。我们找出来影响因子,利用ChangeAnalyst进行分析,选出你感兴趣的区域。然后可以做因子的选择,做空间的采样,做逻辑思维的回归,最后做基于时间的内插和预测。

  时间内插案例:香港发展非常有规律,沿着铁路发展,我们预测结果非常好,95.8%。2050年香港扩展的预测,到2050年才能检测预测的效果。

  多元变化实例:多元变化比方说农村用地转成居住用地,商业用地或者工业用地,有多种变化。ChangeAnalyst软件可以做这些变化的建模和预测分析。

  多目标可持续空间规划:我们去年投标广州市南沙新区的一个新型的城市规划,主要利用这个多目标可持续空间规划的技术,利用遥感影像融合的结果做南沙新区的控制性详规。

  可持续空间规划一般会考虑经济、社会、环境发展的平衡。三大领域下,我们可以识别出很多进一步细的因子,比GDP、人员消耗、城市分布模式、交通设施便捷性,当然可以定义很多子目标。优化的方案就是在多目标基础上,能搜寻一套满足各个目标平衡的方案。基于这个算法,也是我们多年开发的一个Pareto为优化的方案。

  案例1、通州新城的规划:考虑到了地质稳定性、垃圾设施不在周围、压缩性、相溶性等都有考虑。

  案例2、山东长清土地利用规划优化方案:显然优化以后各个指标有很大的提高

  案例3:武汉东湖生态的优化,主要考虑减少土地利用的转变,农田要使用化肥,对水质的污染,考虑的目标更加复杂。成生的是可持续生态规划的方案。

  案例4:深圳市土地利用总体利用规划,到202年的,传统的方法做出的规划方案,我们用优化模型建立了一个规划的方案。

  结论:一体化遥感影像融合为解决现有的遥感技术问题提供了有效的工具

  一体化遥感影像融合特别适合于环境监测和土地利用变化的监测,可以变化建模多目标优化结合起来,实现可持续空间优化。谢谢大家。

[责任编辑:杨璐]
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