Analiza zmian powierzchni nieprzepuszczalnych w badaniu suburbanizacji na przykładzie Poznania

Wojciech Łachowski
{"title":"Analiza zmian powierzchni nieprzepuszczalnych w badaniu suburbanizacji na przykładzie Poznania","authors":"Wojciech Łachowski","doi":"10.2478/udi-2020-0010","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstrakt Tereny nieprzepuszczalne to miejsca powstałe głównie w wyniku działalności człowieka, w które nie może infiltrować woda. Do materiałów nieprzepuszczalnych zalicza się m.in. asfalt czy beton, czyli podstawowy budulec miast. W zależności od udziału terenów nieprzepuszczalnych zdefiniować można klasy gęstości tkanki miejskiej. Przykładowo, wartość wskaźnika w przedziale 10–30% świadczy o niskiej gęstości i jest charakterystyczna dla zabudowy jednorodzinnej rozproszonej. Zastosowanie metody analizy zmian tego wskaźnika może być pomocne w określeniu zasięgu suburbanizacji. Aby ocenić przydatność wspomnianej metody, przenalizowałem zmiany w udziale powierzchni nieprzepuszczalnych dla strefy demograficznej suburbanizacji Poznania w latach 1992–2018. W tym celu wykorzystałem otwarte dane satelitarne Landsat. Pobrane zdjęcia poddałem klasyfikacji pikselowej pozwalającej na stworzenie mapy obszarów przepuszczalnych i nieprzepuszczalnych. W pierwszym kroku wyłączyłem z analizy obszary wodne, roślinność oraz większość gleb, używając metody progowania wskaźników spektralnych NDVI (pokazujących kondycję roślinności), NDWI (pozwalających na detekcję obiektów wodnych) oraz DBSI (pozwalających na odróżnienie gleb od powierzchni nieprzepuszczalnych). Pozostałe obszary poddałem klasyfikacji z wykorzystaniem algorytmu maszyny wektorów nośnych (SVM). Wyniki zostały zagregowane do siatki 25 ha heksagonów. Porównanie rezultatów dla dwóch okresów pozwoliło na wskazanie, w których miejscach poziom zainwestowania rósł najszybciej. W tych obszarach występowała suburbanizacja. Dla Poznania powierzchnie nieprzepuszczalne przyrastały najintensywniej na obszarze znajdującym się za jego zachodnią granicą. Przedstawiona metoda okazała się przydatna w określeniu zasięgu występowania procesów suburbanizacyjnych. Wskaźnik nieprzepuszczalności nie może być jednak stosowany jako samodzielny wskaźnik rozlewania się miast, gdyż pokazuje tylko jeden z wymiarów tego zjawiska.","PeriodicalId":115598,"journal":{"name":"Urban Development Issues","volume":"185 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Urban Development Issues","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2478/udi-2020-0010","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Abstrakt Tereny nieprzepuszczalne to miejsca powstałe głównie w wyniku działalności człowieka, w które nie może infiltrować woda. Do materiałów nieprzepuszczalnych zalicza się m.in. asfalt czy beton, czyli podstawowy budulec miast. W zależności od udziału terenów nieprzepuszczalnych zdefiniować można klasy gęstości tkanki miejskiej. Przykładowo, wartość wskaźnika w przedziale 10–30% świadczy o niskiej gęstości i jest charakterystyczna dla zabudowy jednorodzinnej rozproszonej. Zastosowanie metody analizy zmian tego wskaźnika może być pomocne w określeniu zasięgu suburbanizacji. Aby ocenić przydatność wspomnianej metody, przenalizowałem zmiany w udziale powierzchni nieprzepuszczalnych dla strefy demograficznej suburbanizacji Poznania w latach 1992–2018. W tym celu wykorzystałem otwarte dane satelitarne Landsat. Pobrane zdjęcia poddałem klasyfikacji pikselowej pozwalającej na stworzenie mapy obszarów przepuszczalnych i nieprzepuszczalnych. W pierwszym kroku wyłączyłem z analizy obszary wodne, roślinność oraz większość gleb, używając metody progowania wskaźników spektralnych NDVI (pokazujących kondycję roślinności), NDWI (pozwalających na detekcję obiektów wodnych) oraz DBSI (pozwalających na odróżnienie gleb od powierzchni nieprzepuszczalnych). Pozostałe obszary poddałem klasyfikacji z wykorzystaniem algorytmu maszyny wektorów nośnych (SVM). Wyniki zostały zagregowane do siatki 25 ha heksagonów. Porównanie rezultatów dla dwóch okresów pozwoliło na wskazanie, w których miejscach poziom zainwestowania rósł najszybciej. W tych obszarach występowała suburbanizacja. Dla Poznania powierzchnie nieprzepuszczalne przyrastały najintensywniej na obszarze znajdującym się za jego zachodnią granicą. Przedstawiona metoda okazała się przydatna w określeniu zasięgu występowania procesów suburbanizacyjnych. Wskaźnik nieprzepuszczalności nie może być jednak stosowany jako samodzielny wskaźnik rozlewania się miast, gdyż pokazuje tylko jeden z wymiarów tego zjawiska.
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信