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自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (4): 255-263    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022354
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明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析
刘涵薇1,2,3(), 陈富龙1,2(), 廖亚奥4
1.中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室,北京 100094
2.可持续发展大数据国际研究中心,北京 100094
3.中国科学院大学,北京 100049
4.中国地质大学(北京),北京 100083
Remote sensing dynamic monitoring and driving factor analysis for the Beijing section of Ming Great Wall
LIU Hanwei1,2,3(), CHEN Fulong1,2(), LIAO Yaao4
1. Key Laboratory Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
2. International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals, Beijing 100094, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4. China University of Geosciences, Beijing 100083, China
全文: PDF(5491 KB)   HTML  
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摘要 

长城文化带经济生态协调发展和文化景观保护是区域社会可持续发展的重要内容。面向大型线性文化遗产一体化监测与评估现实需求,提出了一种集成面向对象变化向量分析和U-net深度学习的遥感动态监测方法; 通过对分类散点噪声的抑制和重点区域环境要素的精准动态刻画,实现了结合社会经济数据与遥感变化检测的文化景观变迁驱动影响因子诠析与信息挖掘。实验以明长城(北京段)为研究对象,使用2015—2020年高分二号(GF-2)2 m分辨率的融合图像,通过多尺度分割、变化向量分析提取、U-net图像分类等方法,对其景观廊道进行地表要素遥感变化检测和土地覆盖变化矩阵定量分析。结果表明: 明长城(北京段)文化带土地覆盖变化率为0.098%,主要表现为裸土、耕地等向林地转化以及人工用地的增加; 同时,文化带生态环境呈正向发展,保护态势整体良好。研究结果可为明长城(北京段)生态环境协调发展和文化景观可持续保护提供技术支持。

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刘涵薇
陈富龙
廖亚奥
关键词 明长城深度学习变化检测土地覆盖变化率时空分析    
Abstract

The coordinated economic and ecological development and the cultural landscape preservation of the Great Wall cultural zone are crucial for regional social sustainability. To meet the need for integrated monitoring and evaluation of large-scale linear cultural heritage, this study proposed a remote sensing dynamic monitoring method that integrates object-oriented change vector analysis and U-net deep learning. Based on the suppression of classified scattered noise and the accurate dynamic description of key regional environmental components, this study achieved the interpretation and information mining of the factors driving cultural landscape changes by combining socio-economic data and remote sensing change detection. Building on the 2-m-resolution GF-2 fused images from 2015 to 2020, the Beijing section of Ming Great Wall was examined through remote sensing change detection of surface elements and quantitative analysis of the land cover change matrix for its landscape corridor using methods including multiresolution segmentation, change vector analysis and extraction, and U-net image classification. The study reveals that the land cover along the Beijing section of Ming Great Wall cultural zone yielded a change rate of 0.098%, primarily manifested in the shift from bare land and farmland to forests and the growth of artificial land. Meanwhile, the ecological environment of the cultural zone exhibited positive development and an overall favorable protection state. The research results will provide technical support for the coordinated economic and ecological development and the sustainable preservation of the cultural landscape along the Beijing section of Ming Great Wall.

Key wordsMing Great Wall    deep learning    change detection    land cover change rate    spatio-temporal analysis
收稿日期: 2022-08-30      出版日期: 2023-12-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家重点研发计划国际合作重点专项“星载雷达干涉非侵入式文化遗产脆弱性监测与评估”(2017YFE0134400);国家重点研发计划项目“不可移动文物自然灾害风险评估与应急处置研究”(2019YFC1520800)
通讯作者: 陈富龙(1980-),男,研究员,研究方向为雷达遥感文化遗产智能感知与保护。Email: chenfl@aircas.ac.cn
作者简介: 刘涵薇(1997-),女,硕士,研究方向为雷达遥感。Email: liuhanwei20@mails.ucas.ac.cn
引用本文:   
刘涵薇, 陈富龙, 廖亚奥. 明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 255-263.
LIU Hanwei, CHEN Fulong, LIAO Yaao. Remote sensing dynamic monitoring and driving factor analysis for the Beijing section of Ming Great Wall. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(4): 255-263.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022354      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I4/255
Fig.1  明长城(北京段)文化带研究范围示意图
Fig.2  明长城文化带遥感动态监测与影响因子驱动分析技术流程图
Fig.3  明长城(北京段)文化带廊道影像分块示意图
量级 极少 少量 中等 大量
训练样本/个 1 227 7 362 49 710 53 020
测试样本/个 461 2 766 18 360 22 640
分类精度/% 50 75 84 86
Tab.1  不同样本量对U-net模型分类精度的影响
Fig.4  不同样本量下U-net模型分类精度变化
Fig.5  深度学习U-net模型训练精度曲线及损失曲线(2015年和2020年)
类别 人工用地 水体 林地 草地 耕地 裸地 总计 U_精度/%
人工用地 42 0 1 0 0 0 43 97.67
水体 0 10 1 0 0 0 11 90.91
林地 2 2 732 0 0 4 740 98.92
草地 0 0 5 4 0 0 9 44.44
耕地 1 0 44 3 73 37 158 46.20
裸地 0 0 0 0 36 3 39 7.69
总计 45 12 783 7 109 44 1 000
P_精度/% 93.33 83.33 93.49 57.14 66.97 6.82 86.40
Kappa=0.66
Tab.2  明长城(北京段)影像U-net分类结果混淆矩阵(2015年)
类别 人工用地 水体 林地 草地 耕地 裸地 总计 U_精度/%
人工用地 37 1 2 0 7 1 48 77.08
水体 0 11 0 0 0 0 11 100.00
林地 0 1 758 0 0 8 767 98.83
草地 0 0 0 1 0 0 1 100.00
耕地 4 0 45 2 62 41 154 40.26
裸地 1 0 1 0 14 3 19 15.79
总计 42 13 806 3 83 53 1 000
P_精度/% 88.10 84.62 94.04 33.33 74.70 5.66 87.20
Kappa=0.65
Tab.3  明长城(北京段)影像U-net分类结果混淆矩阵(2020年)
Fig.6  明长城(北京段)2 km文化带土地覆盖类型变化图
分类器 DTC SVM RF U-net
总体精度/% 65 70 72 86
Kappa 0.53 0.56 0.59 0.79
Tab.4  DTC、SVM、RF与U-net分类精度对比
Fig.7  测试图像与U-net模型分类结果
Fig.8  RF,DTC和SVM分类结果
地类 人工用地 水体 林地 裸土耕地等
人工用地 5 264 019 132 763
水体 6 192 14 034 3 735
林地 244 862 3 239 076
裸土耕地等 547 943 2 776 645
Tab.5  明长城(北京段)文化带2015—2020年土地覆盖变化矩阵
Fig.9  不同变化类别占比情况
Fig.10  土地覆盖变化细节
Fig.11  各产值分布及各年份比率增长趋势
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