人类足迹与城市发展地图的绘制
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣，版权归原作者及刊载媒体所有。
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从太空看向地球，人类活动最明显的标志之一是大城市和城市区域的存在。在过去的两个世纪里，随着经济重心从工业化转向服务业，城市地区发展十分迅速。即使在欠发达国家，城市仍然是人们看到机遇、以及推动全球经济增长的地方。绘制这一变化图是科学家们的一个主要目标，以便为一个高密度人口居住在高密度空间的世界做出规划。
由欧洲航天局(ESA)赞助的名为“城市主题探索平台(TEP)”的在线应用程序创建了“世界人类居住点足迹(world settlement footprint)”，这是首个将光学和雷达卫星结合起来绘制世界人类城市足迹的地图。这项程序使得研究人员和规划者可以使用地图来记录不同国家的城市增长和变化。在这些国家中，随着世界城市化程度的提高，城市规划和基础设施仍然面临巨大挑战。目前世界上约70%的人口生活在城市中，最初的地图是使用Copernicus Sentinel-1雷达卫星和Landsat-8多光谱卫星图像的2014-2015数据绘制的。
TEP工具最有用的地方在于，它利用集成的卫星数据提供基于网络的信息，而那些城市增长率最高的国家往往规划和发展资源最少，访问卫星数据的能力也就有限。这些数据有助于那些资源有限的国家更好地监控和规划如何最好地服务于他们不断发展的城市。数据也会更新并预测未来，在未来，人口估算和城市增长模式可以使研究人员确定城市人口的增长更有可能发生在哪各区域。这对非洲、亚洲和南美地区尤其有用，这些地区是城市增长最快的大陆[1]。该图总体空间分辨率为12米，覆盖了地图区域每个网格点，是目前全球范围内分辨率最高的城市系统地图。德国航空航天中心(DLR)主导了开发新系统和处理数据的大部分工作[2]。
图2：WSF-Evolution显示了上海的城市扩张。图中显示了1985年至2015年以5年为时间间隔的城市增长水平。（图片来源：DLR，GEE，2019）
像城市TEP这样的项目所面临的挑战是，如何以越来越高的分辨率聚合更大的数据集，并不断规划更新。这类地图需要更强的处理能力，并需要迅速向终端用户和分析人员提供数据。
目前，已经创建了一些工具以实现对这些数据的简化处理，其中一个是Timescan，该工具支持多源数据的融合与分析，在测试期间，他们在452,799张Landsat 8多光谱影像上进行了测试，其中影像来源于覆盖全世界范围的两年的数据[3]。
随着使用高性能计算和大数据分析等技术的增长，谷歌公司和城市TEP平台正计划为下一阶段的开发展开合作，其中包括整合大部分Landsat数据档案，以记录从1985-2015年的城市增长。此外，城市TEP还提供了基于云的服务，以便用户在下载和应用分析时可以更好地处理他们感兴趣领域的数据[4]。
虽然目前在全球范围内，地图绘制、城市增长和转型等方面有了长足进步，但科学家们面临的问题是如何处理相关数据。可持续城市一直是规划者和科学家的一个重要研究主题，因此研究人员面临的挑战是整合来自城市TEP和类似工具的数据，以便更好地制定政策和预测，记录可能发生的城市变化，最终的结果可由政府和城市规划者直接运用。这可能意味着将一些指标与世界规模的地图（如城市TEP）相结合，以便制定最佳发展计划，并评估城市地区在人口增长与发展目标（如充分实现教育、医疗保健和基本需求）之间的平衡程度。世界银行在可持续发展目标地图集中还创建了全球范围的数据集。这些数据提供了广泛的趋势信息，也分析展示各国在多大程度上实现了可持续发展目标。这些数据未来有很大潜在可能与城市TEP相结合[5]。
绘制全球范围内城市变化地图在城市规划和政府政策中具有潜在的用途。几十年来，因为城市的发展速度远远超过基础设施建设和发展速度，所以城市可持续性发展一直是社会科学家和政策制定者面临的一个挑战。虽然我们的分析和数据获取能力有所提高，但很少有国家能够更好地处理和完成可持续性目标。这将是今后几年在应用最新数据方面的一项挑战。
参考文献：
[1] For more on Urban TEP, see: https://urban-tep.eu/puma/tool/?id=574795484&lang=en.
[2] For more on the development of the urbanfootprint project, see: Esch, Thomas, Felix Bachofer, Wieke Heldens, AndreasHirner, Mattia Marconcini, Daniela Palacios-Lopez, Achim Roth, et al. “Where WeLive—A Summary of the Achievements and Planned Evolution of the Global UrbanFootprint.” Remote Sensing10, no. 6 (June 7, 2018): 895. https://doi.org/10.3390/rs10060895.
[3] For more on TimeScan, see: Esch, T., S. Üreyen, J. Zeidler, A.Metz–Marconcini, A. Hirner, H. Asamer, M. Tum, et al. “Exploiting Big EarthData from Space – First Experiences with the Timescan Processing Chain.” BigEarth Data2, no. 1 (January 2, 2018): 36–55.https://doi.org/10.1080/20964471.2018.1433790.
[4]For more on Urban TEP and its platform,see: http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Mapping_our_global_human_footprint
[5]For more on the Atlas of SustainableDevelopment Goals, see: http://datatopics.worldbank.org/sdgatlas/
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编辑 / 李梦夏 审核 / 杜一鸣 裴家珍
指导：万剑华教授