Urban models definition through image processing and morphological features the case study of catalonia spain
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7 TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES. URBAN MODELS DEFINITION THROUGH IMAGE PROCESSING AND MORPHOLOGICAL FEATURES THE CASE STUDY OF CATALONIA, SPAIN. PhD Student Arq. Nicola Colaninno Dr. Arq. Bahaaeddin Alhaddad Dr Arq. Josep Roca Cladera

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Presentation Transcript


Urban models definition through image processing and morphological features the case study of catalonia spain

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

URBAN MODELS DEFINITION THROUGH IMAGE PROCESSING

AND MORPHOLOGICAL FEATURES

THE CASE STUDY OF CATALONIA, SPAIN

PhD Student Arq. Nicola Colaninno

Dr. Arq. Bahaaeddin Alhaddad

Dr Arq. Josep Roca Cladera

Centre of Land Policy and Valuations, CPSV | Polytechnic University of Catalonia, UPC


Urban models definition through image processing and morphological features the case study of catalonia spain

Nicola COLANINNO; Bahaaeddin ALHADDAD; Josep ROCA

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

INDEX

INTRODUCTION

OBJECTIVES

ANALYZED DATA

METHODOLOGY and RESULTS OF REMOTE SENSING

URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION

MORPHOLOGICAL INDICES FOR URBAN FABRICS

METHODOLOGY

AUTOMATIC CLASSIFICATION OF URBAN TEXTURE

MODELS OF LAND OCCUPATION

CONCLUSIONS

BIBLIOGRAPHY

URBAN MODELS DEFINITION THROUGH IMAGE PROCESSING AND MORPHOLOGICAL FEATURES: The case study of Catalonia, Spain


Urban models definition through image processing and morphological features the case study of catalonia spain

Nicola COLANINNO; Bahaaeddin ALHADDAD; Josep ROCA

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

INTRODUCTION

En las últimas décadas, la expansión urbana excesiva, debida a un crecimiento sin control, por falta de coordinación y planificación, y la rapidez en los cambios de dinámicas de crecimiento, tienen un impacto significativo en los patrones espaciales de ocupación del suelo urbano, asociados con el crecimiento sobretodo de las actuales áreas metropolitanas

El aumento de las grandes áreas peri-urbanas, esparcidas sobre el territorio, ha llevado inevitablemente a la cancelación de límites claramente identificables entre las ciudades y las zonas rurales

En los países mediterráneos, los paisajes urbanos “tradicionales” se están convirtiendo rápidamente debido a la intensificación de la edificación, y a fenómenos conocidos como “Sprawl” urbano

En España, en estas ultimas décadas, se ha ido urbanizando grandes cantidades de territorio, mientras que el total de la población apenas ha aumentado. Este efecto ha sido muy importante sobre todo a lo largo de la costa mediterránea, dichas dinámicas en el proceso de crecimiento urbano, están fuertemente solicitando nuevas formas de analizar y cuantificar los fenómenos urbanos de desarrollo

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Nicola COLANINNO; Bahaaeddin ALHADDAD; Josep ROCA

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

OBJECTIVES

  • Este estudio explora y analiza el uso de técnicas y herramientas útiles para proporcionar base de datos sobre fenómenos de crecimiento urbano, a través del uso de imágenes satelitales y sus procesamiento.

  • Se ha trabajado con técnicas de teledetección aplicadas a imágenes Landsat 7 ETM+, y SIG, y con indicadores de características morfológicas, para la definición de modelos urbanos de crecimiento en la Comunidad Autónoma de Cataluña en España, y en particular para:

  • Extraer áreas urbanas a través de la clasificación de imágenes satélite

  • Proporcionar una metodología para la clasificación automática de tejidos urbanos, dependiendo sus caracteres físicas

  • Definir conjuntos urbanos mediante el uso de indicadores, tales como tamaño, forma, densidad, dispersión, fragmentación de las partes componentes de una estructura urbana

  • Distinguir entonces entre tejido CONTINUO, DISCONTINUO, DISPERSO

  • Comparar distintos modelos de ocupación de suelo, a nivel municipal, y por distancias a la línea costera, a lo largo de la Comunidad Autónoma de Cataluña

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Nicola COLANINNO; Bahaaeddin ALHADDAD; Josep ROCA

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

ANALYZED DATA

El primer paso se fija sobre la teledetección de superficies artificializadas, es decir, separar todo lo que es artificial de lo que es natural, como zonas verdes, bosques, etc.

Las fuentes de datos se basarán en imágenes de satélite de Landsat 7 ETM+ juntadas en la colección GLS (Global Lana Survey) 2000, que proporciona imágenes multiespectrales de 30 metros, mas la imagen pancromática de 15 metros.

El archivo GLS – Global Land Survey derivado de las imágenes Landsat 7 ETM, ofrece el mapeo completo de la costa mediterránea en varias etapas temporales: 1975, 1990, 2000 y 2005.

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ANALYZED DATA

Con las imágenes que cubren el territorio de Cataluña se ha construido un mosaico multiespectral de 30 metros “interpretado” a 15 metros de resolución

Finalmente se ha cortado el mosaico dependiendo de los límites administrativos de la comunidad autónoma de Cataluña

  • Mosaico de las imágenes Landsat:

  • Imagen multiespectral compuesta por 7 bandas a resolución 30 metros (color natural)

  • Imagen pancromática con resolución de 15 metros

  • Imagen en falso color del mosaico final después de “interpretar” a 15 metros a través del pancromático

Resultado

1. Ejemplo del resultado del mosaico multiespectral con resolución de 30 metros

2. Y con resolución de 15 metros interpretado dependiendo del pancromático

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Regions of Interest – ROIs

Parallelepiped classification

Minimum distance Classification

Mahalanobis distance Classification

Land Cover Classification

Overlaying first classification results

Primary Result

Nicola COLANINNO; Bahaaeddin ALHADDAD; Josep ROCA

7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

Pixel-based image analysis, drawing upon ENVI 4.2, was used to classify Landsat 7 images.

METHODOLOGY and RESULTS OF REMOTE SENSING

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METHODOLOGY and RESULTS OF REMOTE SENSING

After the initial classification of different land cover uses, a subset of only artificial area was integrated.

False colour image

Primary result of remote sensing

Urban land uses extraction

Final result after cleaning

Applying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) to clean green areas mixing urban land uses

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RESULTS OF REMOTE SENSING

Revisión del resultado y limpieza adicional a través de fotointerpretación basada en imágenes de Google Hearth y pancromático de 15 m de resolución

Final result after cleaning

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CONTINUOUS

DICONTINUOUS

DISPERSE

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URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION

Una vez delineado el espacio urbano, se aplican indicadores morfológicos para cuantificar estructuras urbanas, basado sobra la hipótesis de la existencias de tres tipologías básicas de tejido urbano:

1. Tejido CONTINUO

2. Tejido DISCONTINUO

3. Tejido DISPERSO

Basado en estos tres modelos conceptuales de ocupación del suelo, se pretende clasificar de forma automática un espacio tan amplio como el de una Comunidad Autónoma, a través del uso de análisis estadísticos, cuales análisis cluster, para sacar área homogéneas en función de conceptos tales como la compacidad o la dispersión.

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URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION

MORPHOLOGICAL INDICES FOR URBAN FABRICS

DENSIDAD

Es la ratio entre superficie urbanizada (m2), sobre superficie territorial analizada (m2).

DIMENSION FRACTAL

Es igual a 2 veces el logaritmo del perímetro pi (m) de un parche, dividido por el logaritmo de la área ai (m2) del mismo parche. El resultado expresa el grado de complejidad de una mancha urbana, basado en el concepto de fractal.

DISTANCIA ESTANDAR

Mide el grado de concentración o dispersión de las manchas urbanas, dependiendo de las distancias, entre centroides, ponderadas por el tamaño de la mancha misma (m)

Equals minus the sum, across all patch types, of the proportional abundance of each patch type multiplied by that proportion (McGarigal et al. 2002).

Pi es la ratio entre área de un polígono, y área total de todos los polígonos en el mismo ámbito urbano analizado

FRAGMENTACION (Shannon Diversity)

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DENSIDAD

DIMENSION FRACTAL

DISTANCIA ESTANDAR

FRAGMENTACION

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URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION

METHODOLOGY

Se calculan los indicadores dependiendo de una malla de 100mx100m, intersecada con el resultado final, en shapefile, de la clasificación de suelo urbanizado. Cada celda de la malla tendrá sus valores para los cuatro indicadores.

Una vez computados los cuatro indicadores, para toda las celdas que cubren el tejido urbano de Cataluña, aplicamos análisis cluster para “discriminar” celdas que, dependiendo de las tres categorías de tejidos urbanos antes hipnotizados (Continuo, Discontinuo, Disperso), tengan mismas características de densidad, fractalidad, dispersión, y fragmentación.

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URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION

AUTOMATIC CLASSIFICATION OF URBAN TEXTURE

Este proceso permite dividir un polígono urbano, que por la continuidad de la urbanización estaría juntando distintas topologías de estructuras urbanas, en distintos polígonos dependiendo de sus características morfológicas, tal como observamos pasando de la figura a la izquierda a la de la derecha

Final Result

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MODELS OF LAND OCCUPATION

Si trazamos un corte perpendicular a la línea costera de Cataluña, y medimos a cada kilómetro, paralelo a esta línea, los valores de ocupación de suelo, y lo comparamos con las superficies ocupadas por distintas tipologías de tejidos (Continuo, Discontinuo, y Disperso) conseguimos encontrar aquellas zonas afectadas por tipologías urbanas que mas se alejas de la compacidad.

De hecho es importante destacar que, aunque en los primero 10 Km. de costa, el porcentaje de urbanización resulte muy alto, en esta misma franja la mayoría del tejido urbano tiende a la compacidad. Mientras que mas allá de los primeros 10 Km., las tres curvas tienden a una homogenización, si no que en algunas zonas, mas allá de los 30 Km., el tejido disperso hasta llega a superar los valores de los tejidos mas compactos

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CONTINUOUS

DICONTINUOUS

DISPERSE

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MODELS OF LAND OCCUPATION

Ocupación de SUELO

Por limites municipales

Las mismas conclusiones resultan mirando los valores a nivel municipal: la ocupación de suelo es muy alta hacia la costa y alrededor de Barcelona, probablemente debido a dinámicas económicas, pero sobre todo en la zona de la capital, las tipologías de tejidos compactos dominan el escenario urbano, mientras que sobretodo los tejidos discontinuos afectan mas al resto de la costa catalana

Ocupación de SUELO por limites municipales, y por tipologías

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7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

CONCLUSIONS

En las últimas décadas, ha habido un debate considerable sobre la Región Metropolitana de Barcelona, a cerca del papel que tiene la ordenación del territorio en la generación de cambios de tendencias en el uso del suelo, ya que las grandes transformaciones urbanas ocurridas en toda Cataluña en general, han generados grandes cambios en las reales estructuras metropolitanas

Técnicas de teledetección se han aplicado ampliamente para el mapeo y la clasificación del suelo para “cuantificar” zonas urbanas

En general, las técnicas de teledetección espacial pueden proporcionar datos consistentes que cubren grandes áreas y con buenos niveles de detalle, incluyendo además series temporales. Y junto con los SIG es posible proporcionar útiles herramientas para analizar datos espaciales, y cuantificar posibles modelos de crecimiento

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BIBLIOGRAPHY

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[5]Valerià Paül & Matthew Tonts. (2005), Containing Urban Sprawl: Trends in Land Use and Spatial Planning in the Metropolitan Region of Barcelona. Journal of Environmental Planning and Management. pages 7-35, Volume 48, Issue 1.

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[10]McGarigal, Kevin, and Barbara J. Marks. (1995), FRAGSTATS: Spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. General Technical Report PNW-GTR-351 ed. Portland: U.S. Department of Agriculture, Forest Service; Pacific Northwest Research Station.

[11]Herold, M., Menz, G. & Clarke K. C. (2001): Remote Sensing and Urban Growth Models – Demands and Perspectives, in Juergens, C.: Proceedings of the Symposium on Remote Sensing of Urban Areas, Regensburg, Germany, June 2001, Regensburger Geographische Schriften Heft 35 (on supplement CD Rom).

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[16]Qingming, Z. (2003), A hierarchical object-based approach for urban land-use classification from remote sensing data. ITC Dissertation Nº 103.

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7TH VIRTUAL CITIES AND TERRITORIES

ACKNOWLEDGMENT

The authors of this paper gratefully acknowledge the research funding provided by the Spanish Ministry of Education and Science (SEJ2006-09630), the Spanish Ministry of Science and Innovation (CSO2009-09057), the Spanish Ministry of Development (E08/08), and the Spanish Ministry of Housing. Acknowledgements are also due to the European Union through the INTERREG IIIB Programme (South Western Europe).

For technical support the authors strongly acknowledge Montserrat Moix, Jorge Cerda, Carlos Marmolejo, Malcolm Burns, staff members at Centre of Land Policy and Valuations (CPSV) of the Technical University of Catalonia (UPC) (Barcelona TECH).

THANK YOU FOR YOUR ATTENTION

PhD Student Arq. Nicola Colaninno

Dr. Arq. Bahaaeddin Alhaddad

Dr Arq. Josep Roca Cladera

CPSV, Centre of Land Policy and Valuations of the Department of Architectural Technology I at Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona Tech (UPC), Av. Diagonal 649, 08028 Barcelona, Spain.

[email protected]

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