El uso de los sensores remotos y la métrica del paisaje para describir las estructuras y cambios en los usos del suelo urbano

El uso de los sensores remotos y la métrica del paisaje para describir las estructuras y cambios en los usos del suelo urbano.

Objetivos

• El primer objetivo del estudio fue la separación de las diferentes clases de uso del suelo urbano sobre la base de la estructura espacial
• utilidad de las medidas del paisaje para el análisis del entorno urbano
• implementación de estas técnicas analíticas operacionalmente para diversas aplicaciones
• Un objetivo importante de la investigación futura será la evaluación adicional de diferentes métricas espaciales, así como la agregación de información métrica (índices espaciales urbanas) para desarrollar mediciones robustas de estructuras morfológicas urbanas

Lugar de estudio

La región urbana de Santa Bárbara, CA

Sensores Usados

1. Indian Remote Sensing (IRS 1C)

• Escáner espectral de imágenes lineales (LISS-III)
• La cámara pancromática (PAN)
• El sensor de campo ancho (WiFS)

1. Landsat

• Thematic Mapper (TM)

1. Ikonos

• sensor pancromático 

Método

2.1 Métricas del paisaje

Las métricas o índices del paisaje se pueden definir como índices cuantitativos para describir las estructuras y el patrón de un paisaje Aplicaciones importantes de métricas del paisaje incluyen la detección de patrón del paisaje, la biodiversidad, y la fragmentación del hábitat  la descripción de los cambios en paisajes y la investigación de los efectos de escala en la descripción de las estructuras del paisaje Sobre la base del trabajo de O'Neill et al (1988), se desarrollaron, modificaron e investigaron varias métricas diferentes. Las métricas más utilizadas son el índice de contagio y la dimensión fractal.

[pic 1]

El índice de contagio mide hasta qué punto los paisajes se agregan o agrupan (O'Neill et al, 1988). Paisajes formados por parches relativamente grandes, menos fragmentados.

Las cubiertas están descritas por un bajo índice de contagio. Si un paisaje está dominado por un número relativamente mayor de parches pequeños o altamente fragmentados, el índice de contagio es alto.

En este estudio, las medidas del paisaje se calcularon utilizando el programa FRAGSTATS (McGarigal y Marks, 1994). Este software de dominio público permite al usuario calcular una variedad de métricas del paisaje. Además de índice de contagio y las métricas de dimensión fractal, otros, menos complejas, métricas del paisaje se derivaron. Estos fueron: por ciento de cubierta (el porcentaje de la zona cubierta por una clase en relación con el área total del paisaje), la densidad de parche, el tamaño del parche desviación estándar, y la densidad de borde.

Se seleccionaron todos los parámetros para su uso en este estudio debido a su contenido de información y su potencial utilidad en el análisis de diferentes dominios de diferentes sitios de prueba. Por ejemplo, parche densidad y métricas borde densidad se calculan en relación a la superficie total del paisaje. Esto fue necesario porque los análisis utilizaron diferentes sitios de prueba con áreas similares, pero no iguales, paisaje. La dimensión fractal como una medida de la fragmentación para cada parche se aplicó como una dimensión fractal derivado métrica denominada área ponderado parche media ( AWMPFD):

[pic 2]                                                                   
Este AWMPFD promedia las dimensiones fractales de todos los parches al ponderar los parches de cubierta terrestre más grandes. Esto mejora la medida de la fragmentación de parche de clase porque

la estructura de los parches más pequeños a menudo se determina más por el tamaño de píxeles de la imagen que por

características de las características naturales o artificiales que se encuentran en el paisaje

2.2Parches urbanos homogéneos.

Las regiones fotomorfas se definen como segmentos de imagen con propiedades similares según su tamaño, forma, tono o color, textura y patrón. En el contexto de la derivación métrica del paisaje, tales regiones se denominan en este estudio parches urbanos homogéneos (HUP) y se definen espacialmente en este estudio como áreas de estructura de uso de suelo urbano homogéneo. Se definen las siguientes reglas generales para los HUP:

(a) Los HUP deben caracterizar un tipo de uso del suelo urbano (por ejemplo, comercial,

residencial) con similar tamaño, densidad y patrón espacial de estructuras construidas.

(b) El tamaño del HUP debe ser suficiente para un análisis métrico del paisaje adecuado. HUPs

debe ser grande con respecto a la resolución de la imagen, pero al menos uno o dos

Bloques en extensión. Áreas homogéneas muy pequeñas (aquellas con solo una o dos estructuras)

Son demasiado pequeños para la caracterización del uso del suelo urbano.

(c) Cuando sea posible, los límites del HUP deben seleccionarse a lo largo de calles y otros

características naturales y antropogénicas relevantes, de modo que grandes parches acumulados permanecen

contiguo.

(d) Áreas de otras coberturas terrestres, como suelo desnudo, agricultura o grandes cuerpos de agua

debe ser excluido.

(e) Para el análisis multitemporal, los datos de detección remota más recientes disponibles deben ser

Utilizado para la segmentación HUP.

El concepto HUP proporciona una gran ventaja a otras investigaciones de la estructura espacial de áreas urbanas utilizando datos de detección remota.

3 Procesamiento de datos y sitios de prueba.

Las áreas de prueba para este estudio fueron seleccionadas en diferentes distritos de Santa Bárbara, Región de California. Las imágenes que cubrían el sitio de estudio eran adquirido de la Biblioteca de Imágenes y Mapas de Santa Bárbara de la Universidad de California (MIL). La MIL archiva una extensa colección de fotografías aéreas históricas,Imágenes satelitales, y otros conjuntos de datos analógicos y digitales. Tres juegos de color infrarrojo. Se identificaron fotografías aéreas para su uso en este estudio. Estas fotografias fueron originalmente adquirida por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio, así como como el Programa Nacional de Fotografía Aérea de los Estados Unidos (NAPP; Light, 1993). Teledetección y cambio de uso del suelo urbano 1447. Se eligieron tres fechas de sets de fotografía aérea con una escala de 1: 130 000: febrero 1978, noviembre de 1988 y mayo de 1998. Este conjunto de datos permitió una análisis que abarca un período de diez años que se ha considerado un marco de tiempo suficiente para el mapeo del cambio de uso del suelo urbano (Jensen y Cowen, 1999). En general, las fotografías aéreas son fuentes de datos bastante económicas que proporcionan la requisitos de resolución espacial y temporal (especialmente el tiempo histórico completo estudios en serie) para investigaciones de crecimiento urbano a escala local (Jensen y Cowen, 1999; Welch, 1982). Estos conjuntos de datos de imágenes analógicas están limitados en su información espectral y Contienen distorsiones radiométricas que generalmente resultan en datos de imagen digitalizados más bajos. Calidad en comparación con los sistemas de imágenes digitales (Light, 1996). Control remoto digital mejorado los datos de detección con alta resolución espacial están ahora disponibles desde el sensor espacial multiespectral de IKONOS y se consideran el comienzo de una nueva era de control remoto aplicación de detección en áreas, especialmente en relación con la calidad y la disponibilidad de los datos. Los datos de IKONOS tienen limitaciones que incluyen los costos de los datos y la resolución temporal teniendo en cuenta la escala de tiempo de los procesos de crecimiento urbano. En consecuencia, este estudio utiliza fotografías aéreas históricas para investigar las estructuras de uso del suelo urbano y Procesos de crecimiento urbano. La escala de las fotografías aéreas (1: 130 000) proporciona configuraciones espaciales más iguales (resolución espacial y extensión espacial) que multiespectrales Los datos de IKONOS muestran el potencial del enfoque propuesto que puede investigarse y mejorarse en futuros estudios que emplean datos de IKONOS. Por lo tanto, las limitaciones de calidad de los datos de las fotografías aéreas deben considerarse en el análisis de imágenes.

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