ВИЗНАЧЕННЯ МЕЖ ТА ДИНАМІКИ СУЦІЛЬНОЇ ЗАБУДОВИ УРБАНІЗОВАНИХ ТЕРИТОРІЙ ЗА ДАНИМИ ДЗЗ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2413-7154/2020.83.46-52Ключові слова:
дистанційне зондування Землі, урбанізація, забудовані території, мультиспектральні знімки, спектральний індекс, дешифруванняАнотація
У статті сформовано методику визначення ареалів поширення та динаміки суцільної забудови урбанізованих територій за даними дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) та виділено межі та динаміку суцільної забудови Києва і його приміської зони впродовж 1976-2018 років. Широкі можливості для дослідження просторового розвитку урбанізованих територій мають дані (ДЗЗ), як джерела отримання інформації про земну поверхню, зокрема про забудову населених пунктів. Аналіз забудованих територій у різні часові проміжки протягом достатньо довгого часового періоду – дає змогу виявити вектори територіального розвитку урбанізованих регіонів, сучасні ареали суцільної забудови та їх межі. Аналіз подібних досліджень показав, що оптимальними джерелами даних ДЗЗ для визначення площі забудованих територій є мультиспектральні космічні знімки американської космічної програми Landsat. У дослідженні дешифрування космічних знімків та виділення забудованих територій було зроблено з використанням спектральних індексів, як одних з найточніших методів дешифрування даних ДЗЗ. Таким чином, нами було виділено забудовані, незабудовані території та водні об’єкти Києва та приміської зони за 1976, 1985, 2002 та 2018 рр., побудовано відповідні картосхеми та визначено межі забудови. Встановлено, що формувалась суцільна зона міської забудови, що об’єднала Київ та ряд міст та сіл навколо в єдине високоурбанізоване ядро. За 1976-2018 рр. площа суцільної міської забудови Києва зросла більш як у півтора рази, найпотужнішим вектором росту є південно-західний.
Посилання
Assyakur, A. R., Adnyana, I. W. S., Arthana, I. W., & Nuarsa, I. W. (2012). Enhanced built-up and bareness index (EBBI) for mapping built-up and bare land in an urban area. Remote Sensing, 4, 2957–2970.
Bondarenko, E. & Smirnov, Yа. (2014). Geoinformation mapping algorithm of Chernivtsi region land resources on the basis of spatial data infrastructures. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv, Geography, 1(63), 59–64 [in Ukrainian]. [Бондаренко Е., Смірнов Я. Методичні особливості дешифрування даних дистанційного зондування землі для геоінформаційного картографування земельних ресурсів Чернівецької області // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. 2014. №1. С. 53–59.]
Chander, G., & Markham, B. (2003). Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, 2674–2677.
Haas, J. (2016). Remote Sensing of Urbanization and Environmental Impacts. Department of Urban Planning and Environment, Royal Institute of Technology (KTH), Stockholm. Retrieved from: https://www.kth.se/polopoly_fs/1.688332.1550158773!/Remote%20Sensing%20of%20Urbanization%20and%20Environmental%20Impacts.pdf.
Kaimaris, D., & Patias, P. (2016). Identification and area measurement of the built-up area with the built-up index (BUI). International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 5, 1844–1858.
Kawamura, M., Jayamana, S., & Tsujiko, Y. (1996). Relation between social and environmental conditions in Colombo Sri Lanka and the urban index estimated by satellite remote sensing data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 31(Part B7), 321–326.
Landsat 8 (L8) Data Users Handbook (2019). Department of the Interior U.S. Geological Survey: Version 5.0. EROS. Sioux Falls, South Dakota.
Lyalko, V. I., Аpostolov, A. А., Elistratova, L. A., & Khodorovsky A. Ya. (2018). The assessment of the social-economic elaboration of the Ukraine in independent years within the dmsp/ols satellite data about the night lighting. Ukrainian journal of remote sensing, 16, 27–33. [In Ukrainian]. [Лялько В. І., Апостолов О. В., Єлістратова Л. О., Ходоровський А. Я. Оцінка соціально-економічного розвитку областей України зароки незалежності на підставі даних супутника DMSP/OLS про нічне освітлення // Український журнал дистанційного зондування Землі. 2018. № 16. С. 27–33.]
Malchykova, D. S. (2010). GIS/RS-technologies in the study of land use territorial structure of region. Problems of continuous geographic education and mapping, 12, 123–128. [In Ukrainian]. [Мальчикова Д. С. Використання ГІС/ДЗЗ-технологій для вивчення територіальної структури землекористування регіону // Проблеми безперервної географічної освіти і картографії. 2010. Вип. 12. С. 123–128.]
Marushchynets, A. V. (2018). Determining the directions of territorial development of the Kyiv metropolitan region based on the Earth remote sensing data. In: City economy and urban planning. Кyiv: KNEU, 74–78. [In Ukrainian]. [Марущинець А.В. Визначення напрямів територіального розвитку Київського метрополісного регіону за допомогою даних дистанційного зондування Землі / Економіка міста та урбаністика: матеріали Міжнар. наук.-практ. Інтернет-конф. К.: КНЕУ, 2018. С. 74–78.]
Svidzinska, D. V. (2014). Geo-environmental research methods: a geo-information practicum on the basis of an open GIS SAGA. Kyiv. [In Ukrainian]. [Свідзінська Д. В. Методи геоекологічних досліджень: геоінформаційний практикум на основі відкритої ГІС SAGA: навчальний посібник. К.: 2014.]
Tamilenthi, S., Punithavathi, J., Baskaran, R., & Chandra Mohan, K. (2011). Dynamics of urban sprawl, changing direction and mapping: A case study of Salem city, Tamilnadu, India. Scholars Research Library Archives of Applied Science Research, 3(1), 277–286.
Taubenbock, H., Wegmann, M., & Roth, A. (2009). Urbanization in India – Spatiotemporal analysis using remote sensing data. Computers, Environment and Urban Systems, 33(3), 179–188.
U.S. Geological Survey (2020). Access mode: https://www.usgs.gov/
Wang, L., Li, C., Ying, Q., Cheng, X., Wang, X., Li, X., Hu, L., Liang, L., Yu, L., Huang, H., & Gong, P. (2012). China’s urban expansion from 1990 to 2010 determined with satellite remote sensing. Chinese Science Bulletin, 57(22), 2802–2812.
Xu, H. (2006). Modification of Normalized Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing, 27, 3025–3033.
Yin, Z., Zhong, H., Xu, S., Hu, X., Wang, J., & Wu, J. (2011). Monitoring urban expansion and land use /land cover changes of Shanghai metropolitan area during the transitional economy (1979–2009) in China. Environmental Monitoring and Assessment, 177(1), 609–621.
Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583–594.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Андрій МАРУЩИНЕЦЬ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Стаття та будь-який пов’язаний з нею опублікований матеріал поширюється за ліцензією Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0). Автори зберігають авторські права та надають журналу право на публікацію статті.
