Városi területhasználat és felszínborítás vizsgálata távérzékeléses módszerekkel

Átírás

1 Dr. Mucsi László 1 Dr. Kovács Ferenc 2 Henits László 3 Tobak Zalán 4 Boudewijn van Leeuwen 5 Dr. Szatmári József 6 Mészáros Minucer 7 Városi területhasználat és felszínborítás vizsgálata távérzékeléses módszerekkel 1. Bevezetés Egy város életében néhány év rendszerint nem hoz olyan mértékő változást, mely döntıen befolyásolhatja a város térbeli szerkezetét, anyag-, és energiaháztartási folyamatait. Csak a ritkán elıforduló, gyors események (tőzvész, árvíz) határozzák meg évtizedekre a város késıbbi fejlıdését. A belsı szerkezet változása a városfejlesztési tervek megvalósulásától, a beépíthetı területek meglététıl függ. A szerkezet viszonylagos változatlansága mellett megfigyelhetı a területek belsı átalakulása, a funkció változása. A politikai, gazdasági döntések következtében olyan belsı folyamatok indulnak el a városban, melyek elsısorban a környezetre gyakorolt hatásai még nem ismertek. A területhasználat tér- és idıbeli változásának, a beépítettség-változás okozta környezeti hatásoknak az elemzése, vagy a változás okozta hatások értékelése a városökológiai kutatás alapvetı feladata (MEZİSI G. et al. 2007). 2. Célkitőzések, módszerek és felhasznált adatok A naprakész beépítettségi térképek hiánya, a változásokból eredı konfliktusok elemzésének és a kapcsolatok bizonyításának nehézsége problémát okoz. A földhivatali adatbázisok nehezen hozzáférhetıek, a topográfiai térképek frissítése rendkívül költséges. A beépítettség vizsgálatát olyan őrfelvételekre alapozhattuk, melyek vagy jó geometriai felbontásúak vagy közepes felbontással, több hullámhosssz-tartományban, több idıpontból is rendelkezésre álltak. Konkrét célkitőzéseink: 1. A városi felszínborításokról visszaverıdı elektromágneses sugárzás mennyisége, az eltérı geometriai felbontású őrfelvételeken összetett információt hordozó értékként jelenik meg. A területhasználati típusok megkülönböztetése, a hagyományos osztályozás alkalmazásával, nehezen vagy egyáltalán nem valósítható meg. Figyelemmel kell lenni a geometriai felbontás és a városi beépítettség sajátos paramétereinek (mintázat) a kapcsolatára. Elsıdleges célunk, hogy geostatisztikai módszerekkel meghatározzuk a beépítettségi típusok mintázatának jellemzı térbeli paramétereit, melyek ismeretében megállapítható, hogy mely őrfelvételek használhatók a beépítettség őrfelvétel alapú térképezésekor. 2. A városi beépítettségi térképek és általánosabban a városi felszínborítás térbeli és idıbeli változásának elemzésével be kívánjuk mutatni, hogy milyen változások, folyamatok zajlottak Szegeden az 1970-es évek elejétıl napjainkig. A szabad, beépítetlen területek beépítése 1 Dr. Mucsi László SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék, Szeged mucsi@sol.cc.u-szeged.hu 2 Dr. Kovács Ferenc SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék, Szeged feri@earth.geo.u-szeged.hu 3 Henits László SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék, Szeged henitsl@fre .hu 4 Tobak Zalán SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék., Szeged zalan@earth.geo.u-szeged.hu 5 Boudewijn van Leeuwen SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék, Szeged boud@earth.geo.u-szeged.hu 6 Dr. Szatmári József SZTE, Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék, Szeged joe@earth.geo.u-szeged.hu 7 Mészáros Minucer Újvidéki Természettudományi Egyetem, Földrajzi Tanszék, Újvidék, Szerbia 146

2 mellett kisebb figyelmet fordítanak a kutatók a telekszintő változásokra, melyek összetett környezeti hatásaira csak mostanában döbbenek rá a döntéshozók és a lakosság. A város felszínborítási térképezése, és a távérzékelés fizikai törvényszerőségei alapján megállapítható, hogy felszínborítási térképek csak különbözı képfeldolgozási módszerekkel készíthetık. A növénnyel és a mesterséges anyagokkal fedett felszínek inverz korrelációja miatt a városi mesterséges felszínek elkülönítése történhet a növényzet térképezésén keresztül is, pl. az ún. tasseled cap index greeness összetevıjének (BAUER, M. E. et al. 2004) vagy az NDVI (normalizált vegetációs index) (GILLIES, R. R. et al. 2003) alkalmazásával. A leggyakrabban használt vegetációs index az NDVI, mely az IR-R/IR+R hányados alapján számítható ki pixelenként. Értéke 1 és +1 között változhat, a pozitív tartományba esı, nagyobb értékek dúsabb zöldfelület jelenlétére utalnak. Természetesen a legfelsı felszínborítás által reflektált energia mennyisége határozza meg a képelemek értékeit a különbözı hullámhossz-tartományokban. Ezért a nyári idıszakban a lombkorona levélfelülete a reflektáló felület, az általa kitakart egyéb felületek nem láthatók a szenzor számára. A városon belüli zöldfelületek területi eloszlása utal a beépítettség mértékére (1. ábra), és adott területegységre számított statisztikai paraméterek elemzésével az idıbeli változások is kimutathatók (GULYÁS Á. KISS T 2007). Fontos, hogy a képek egy adott pillanatban rögzítik az állapotokat, ezért felületek idıbeli változását folytonosan nem tudjuk elemezni. Az őrfelvételekbıl származtatott adatok közvetlenül a változás tendenciáira, nem a sebességére utalnak. Két felvételezés közötti idıszakban történt változások csak közvetett módon adhatók meg. 1. ábra. Felszínfedettség (területhasználat) Szegeden a CLC2000 szerint 147

3 A MODIS érzékelıvel naponta készülı 500 m-es geometriai felbontású felvételek kitőnı alapot nyújtanak a Maximum Érték Kompozitok (MVC) létrehozásához 8. Ezt az idıfelbontást nagyobb térbeli részletességnél csak több mőszer használatával és költségesebben érhetjük el. A legkorábbi felvétel (Corona-KH-4B, május 20.) legjobb felbontása 2 m közeli, ami lehetıvé tette a beépítési típusok elkülönítését, a beépített terület és a városi határzóna lehatárolását. Az így elkészült térképet lehetett a változásvizsgálat bázisaként tekinteni. Multispektrális őrfelvételek rendelkezésre álltak a Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék adattárában, valamint az ESDI (Earth Science Data Interface) adatbázisában. Arra törekedtünk, hogy a vegetációs idıszakból származó képeket elemezzünk. Sikerült olyan felvételeket találni, melyek az év ugyanazon hónapjában, néhány éves eltéréssel szinte ugyanazon a napon készültek (1. táblázat). 1. táblázat. A vizsgálat során felhasznált őrfelvételek legfontosabb adatai (MUCSI L. 2004) Dátum Mőhold típusa, szenzor neve Sávok száma Felbontás (m) Landsat TM 7 30 (120) Landsat TM 7 30 (120) Landsat ETM Landsat ETM (60, 15) IKONOS (1) Landsat TM 7 30 (120) Terra MODIS ( ) 3. Eredmények 3.1. NDVI értékek vizsgálata MODIS felvételek alapján ( ) Multispektrális monitoring vizsgálattal a városökológiai viszonyok jellemzése mellett egy rövid idıszak alapján feltételeztünk kedvezı és kedvezıtlen folyamatokat. Az idıtartam kevés általános változások megállapítására, de megelızéssel már most odafigyelhetünk egyes folyamatokra. Pontos térbeli és statisztikai elemzésre az idıtartam bıvítésével lesz mód. Az évek, hónapok közötti különbségeket tekintve az index alapján átlagosan azonos képet mutat a növényzet, ám a kedvezıtlen idıjárás miatt egy-két éven belül is nagy különbségek alakulhatnak ki (pl. 2003). Az elırejelzések szerint is fokozódó gyakoriságú csapadék- és hımérsékleti ingadozások miatt célszerő ezen extrém évek következményeinek külön vizsgálata. Térbeli elemzéssel az évszakos növekedés szerint is minısíthetı az egyes városrészek kizöldülésének mértéke (2. ábra). A kis vegetációs indexszel bíró felszínek átfedése alapján között kijelölhetık a növényzeti szempontból veszélyeztetettnek nyilvánítható területek (3. ábra). A veszélyes kategória vonatkozhat vegetációszegény területre (Belváros), de öregedı, illetve aszályérzékeny is lehet a növényzet (Tisza part, Szıreg). Ezek a területek a már említett extrém évek -ben külön kezelési tervet igényelnek. 8 Adott idıszak alatt megkeresik a területrıl készült képbıl a maximális vegetációs értékkel bíró pixeleket, és ezek alapján válogatják ki az eredeti képekbıl az új, kompozit kép cellaértékeit. 148

4 2. ábra. Vegetációs profilok tavasszal és nyáron 3. ábra. A vegetációs ingadozás alapján veszélyben lévı növényzet 3.2. NDVI értékek vizsgálata közepes felbontású őrfelvételek alapján ( ) A beépítettség változásának elemzésekor az 1990-es népszámlálás alapkörzeteibıl összerakott ún. egyesített körzeteket vettük figyelembe. Az NDVI értékek lehetséges legtágabb intervallumát 0,05 szélességő intervallumokra osztva tematikus térképeket állítottunk elı. Az egyes NDVI osztályok pixelszáma alapján elıállt a körzetstatisztika, melyet a terjedelmi korlátok miatt csak egy-két körzetre mutatunk be. 149

5 A Belváros A Belváros viszonylag állandó területi egységet képez, a lakások 74,8 %-a a 70-es évek elıtt épült (KSH 2003). A beépítési mód viszonylagos változatlanságát a Belváros NDVI diagramjai is jól szemléltetik, hiszen az 1986-os, az 1991-es és a 2006-os felvételek grafikonjai egybeesnek (4. ábra). A 30 m-es felbontású őrfelvételekbıl számított NDVI értékek leggyakrabban negatív értékőek, mely utal a beépített felszínek magas arányára a körzeten belül. A magasabb NDVI osztályokban megjelenı csúcsok a zöldfelületeket reprezentálják, de ezek gyakorisági értékei a zöldterületek kis mérete miatt alacsonyabbak. A án és a án készült LANDSAT ETM+ őrfelvételek nehezen hasonlíthatóak össze az 1986-ban, 1991-ben és a 2006-ban készültekkel. Mindkét görbe maximuma 0,25 0,3-del negatív irányba tolódik el, amely különbséget nem lehet a körzeten belüli építkezésekkel magyarázni. A ai felvétel NDVI grafikonja az 1986-os, 1991-es görbékkel mutat egybeesést. Az eltérés oka az eltérı képalkotó szenzorokra vezethetı vissza. A 4 m-es felbontású IKONOS őrfelvétel alapján számított NDVI értékek szélesebb intervallumba esnek. A spektrálisan vegyes pixelek aránya csökken, így a homogén mesterséges felszínek a skála negatív részére tolódnak, míg a növényzettel fedett felszínek NDVI értékei a 0,4 0,75-es intervallumba esnek A lakótelepek Makkosháza A lakótelepeken él a városi lakosság 38,9 %-a (KSH 2003). Emiatt kiemelt figyelmet kell fordítani a zöldfelületek körzeten belüli arányára (5. ábra). 35% 30% 25% százalék 20% 15% % 5% 0% -0, ,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 NDVI érték 4. ábra. NDVI diagram a Belvárosról és egy IKONOS pankromatikus felvétel kivágat 150

6 30% 25% százalék 20% 15% 10% % 0% -0, ,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 NDVI értékek 5. ábra. A Makkosháza NDVI diagramja Az közötti idıszak jól láthatóan a parkosításé. A terület azonban parkokban szegény, a magasabb NDVI osztályok gyenge minıségő növényzetet jelölnek. A görbe egycsúcsú, mivel az épületek mérete és az őrfelvételek térbeli felbontása közel egyenlı, így kevés homogén, csak mesterséges felszínt reprezentáló képelem jön létre, míg a nagyobb zöldfelületekre esı homogén képelemek száma nagyobb lesz. Az ETM+ TM képek NDVI görbe csúcsok közeledtek egymáshoz, vagyis a zöldfelületek aránya nıtt. A 2006-os őrfelvétel értékei utalnak arra, hogy a nyílt, növényzettel fedett felszínek egy részét ellátó funkciójú beépítés foglalja el, ezáltal csökken a zöldterület nagysága. Az IKONOS felvétel NDVI görbéje kétcsúcsú. A felbontás ugyan lehetıvé teszi az épületek és a zöldfelületek szétválasztását, viszont jellegzetes problémaként felmerül a magas épületek melletti árnyékolt felszínek osztályozási nehézsége Kertvárosias lakóterület A kertvárosias lakóterületek a városközponttól távolabb, szétszórtan helyezkednek el. A körzeti NDVI görbe csúcsa magas indexértéknél jelentkezik. Az építési tilalom feloldása és a közmővesítés után a terület felértékelıdött és sok ház épült fel az elmúlt években. A TM felvételek görbéi egycsúcsúak és gyors lefutásúak. A TM és az ETM+ felvételek NDVI görbéinek csúcsai közötti különbség (0,5) arra utal, hogy az új beépítések miatt csökken a zöldfelületek aránya, melyet azután a 2006-os TM felvétel gyakorisági csúcsának negatív irányba történı eltolódása (az 1986-os görbe csúcsához képest) is igazol. Az IKONOS felvétel görbéje kétcsúcsú. A negatív és pozitív NDVI értékek megoszlása 54,26% és 46,74%, a beépítettségi arányt tükrözi. 151

7 30% 25% százalék 20% 15% 10% % 0% -0, ,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 NDVI értékek 6. ábra. Kecskés (Ságvári) telep NDVI diagramja 4. Összefoglalás Az NDVI értékek elemzése alapján elmondható, hogy habár bizonytalanságokat rejt (eltérı szenzor, eltérı képkészítési idıpont, eltérı felbontásból eredı különbségek) a változások tendenciája és a körzetek jellegzetes beépítési típusai elemezhetıek ezzel a módszerrel egy nehezen osztályozható pixelcsoporton, a városban. A körzetekben a beépített területek és a zöldfelületek növekedésére, csökkenésére egyértelmő bizonyítékként szolgáltak az alkalmazott őrfelvételek. A TM, ETM+ képek az idısoros elemzéshez szolgáltattak megbízható adatokat, míg az IKONOS felvétel vizsgálata a városi reflektancia léptékének térbeli változásaira mutatott rá. Irodalom BAUER, M. E. HEINERT, N. J. DOYLE, J. K. YUAN, F. 2004: Impervious surface mapping and change monitoring using Landsat remote sensing. ASPRS annual conference proceedings, May , Denver, Colorado, Bethesda, MD: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing. MEZİSI G. MUCSI L. RAKONCZAI J. GÉCZI R. 2007: A városökológia fogalma, néhány elméleti kérdése In: Mezısi G. (szerk.): Városökológia, Földrajzi Tanulmányok, Vol.1, JatePress, Szeged. pp. 99 MUCSI L. 2004: Mőholdas távérzékelés. Libellus, Szeged, 235p. GILLIES, R. R. BOX, J. B. SYMANZIK, J. RODEMAKER, E. J Effects of urbanization on the aquatic fauna of the Line Creek watershed. Atlanta a satellite perspective, Remote Sensing of Environment, 86, pp GULYÁS Á. KISS T. 2007: Városi élıhelyek és élılények In. Mezısi G. (szerk.): Városökológia, Földrajzi Tanulmányok, Vol.1, JatePress, Szeged. pp KSH 2003: A nagyvárosok belsı tagozódása. Szeged. KSH, Szeged 152