Pavel Sedlák, Zdeněk Szczyrba, Petr Závodník
Katedra geoinformatiky
Přírodovědecká fakulta
Univerzita Palackého
771 46 Olomouc
E - mail: sedlak@prfnw.upol.cz
Towns of Czech Republic are characterized by high dynamic of changes in spatial structure. This spatial changes were produced especially by changes of principles of society. Transformation of economy from centralist to market had main role. The changes were shown in the area of study town too. Olomouc belongs among the oldest and the biggest towns in the Czech Republic (more than 100 000 inhabitants). The remotely sensed data appears to be the cheapest, fastest and the most efective source for monitoring of rapidly changing urbanised regions. Data processing allows qualitative and quantitative evaluation of this change and fast map production. In that case, the main data source were two scenes from LANDSAT. The first image was from LANDSAT 5 TM from 1990 and the second image was from LANDSAT 7 ETM+ from 2000. With the comparison of classification of two time horizons it was possible to evaluate and classify the trends in dynamic of spatial transformation in Olomouc at the last decenium.
Města České republiky se vyznačují vysokou dynamikou změn prostorové struktury. Jejich proměny byly vyvolány především změnami společenských principů. Hlavní roli sehrála transformace ekonomiky z centrálně řízené na tržní. Změny se projevily i ve studovaném území města Olomouce, jenž patří mezi nejstarší a zároveň i největší města České republiky (přes 100 tisíc obyvatel). Data z dálkového průzkumu Země se ve vztahu plocha/cena jeví jako nejlevnější a nejrychlejší zdroj dat pro monitoring rychle se měnících městských regionů. Jejich digitální podoba zároveň usnadňuje kvalitativní i kvantitativní vyhodnocení těchto změn a poměrně rychlou mapovou produkci. V popisovaném výzkumu byly hlavními zdroji dat dvě scény družicového systému LANDSAT. První snímek byl z LANDSAT 5 TM z roku 1990, druhý snímek pocházel z LANDSAT 7 ETM z roku 2000. Porovnáním výsledků klasifikace dvou časových horizontů bylo možno zhodnotit trendy dynamiky prostorové transformace města Olomouce v posledním decéniu.
Studium procesů v krajině je klíčem pro porozumění její funkce a vývoje. Většina objektů a jevů v krajině podléhá časovým změnám. Tyto změny jsme schopni detekovat na základě multitemporálních dat, to znamená záznamů, které jsou pro dané místo pořizovány opakovaně, což je typické pro obrazová data pořizovaná distančními metodami. Porovnáním několika časových horizontů je možno zhodnotit a klasifikovat trendy dynamiky prostorové transformace krajiny. Analýza časových řad umožňuje posoudit dřívější stav krajiny v porovnání se stavem současným. Indikátorem změn v krajině je zejména využití země (orná půda, zastavěné plochy, atd.) a struktura využití země (velikost, tvar jednotlivých ploch, apod.). Analýza výše zmiňovaných indikátorů získaných z dat dálkového průzkumu Země může poskytnout informace při monitoringu vývoje krajiny v okolí měst a může být přínosem pro další plánování rozvoje.
Olomouc má strategickou polohu v centru Moravy a je tedy přirozeným spádovým centrem a významnou dopravní křižovatkou. Patří mezi nejstarší česká města a je pátým největším městem České republiky (103 tisíc obyvatel). Ve středověku a raném novověku byla hlavním městem Moravy. V dlouhodobém vývoji města (od 10. století) byly pro existenci města katastrofální zejména následky třicetileté války, která snížila stav obyvatelstva z 30 tisíc zhruba na 2 tisíce. Existoval dokonce návrh zbořit město. V pozdější etapě byla Olomouc přeměněna na vojenskou pevnost, což velmi výrazně ovlivnilo topografii města. Kolem města byly vybudovány fortifikační stavby a v okruhu 1,6 km od hradeb odstraněny všechny budovy a na pozemky uvalena stavební uzávěra. Město se nadlouho zastavilo ve svém vývoji a nakonec významem ustoupilo hospodářsky rychleji se rozvíjejícímu Brnu. Teprve postupné rušení pevností počínaje rokem 1866 bylo impulsem pro dynamický urbanistický rozvoj Olomouce. K definitivnímu zrušení pevnostního statutu města a tím k celkovému uvolnění pevnostního předpolí pro novou výstavbu došlo ale až v roce 1888. Ve srovnání s ostatními městy jde o opožděný urbanizační proces období industrializace.
Z hlediska základních fyzickogeografických poměrů leží Olomouc ve střední části Hornomoravského úvalu v široké údolní nivě řeky Moravy. Přírodní a vodní režim je doposud zachován a chráněn v severozápadní části města, která je součástí Chráněné krajinné oblasti Litovelské Pomoraví. Řeka Morava vytváří na území města řadu bočních ramen. V některých místech, kde je mělko položená hladina podzemní vody, dochází k zamokřování městských pozemků a stavební rozvoj v těchto lokalitách je pak podmíněn rozsáhlou antropogenní transformací území. Vedle toho je rozvoj města limitován periodickými záplavami v inundačním území říčního koryta. Patrné to bylo zejména během poslední velké povodně v červenci 1997.
V tomto projektu byla použita data dálkového průzkumu Země ze satelitů LANDSAT 5 a LANDSAT 7. Jedná se o družice prvního civilního programu specializujícího se na získávání digitálních satelitních dat. Pro první časový horizont byla použita data z LANDSAT 5 TM. Thematic Mapper (TM) je multispektrální skenovací systém, který zaznamenává odraženou/vyzařovanou elektromagnetickou energii z viditelné, blízké infračervené, střední infračervené a termální části spektra. Šířka záběru TM je přibližně 185 km z průměrné výšky 705 km (ERDAS 1994). Prostorové rozlišení TM je pro šest pásem 30×30 m a 120×120 m pro pásmo termální (pásmo 6). Radiometrické rozlišení je 8 bitů (Lillesand and Kieffer 2000). Přesný den registrace dat první scény je 25. 10. 1990. Data z LANDSATU 7 ETM+ byla použita pro druhý časový horizont. Tento satelit byl vypuštěn v roce 1999. LANDSAT 7 obíhá na pravidelné dráze synchronní se Sluncem. Základním vybavením tohoto satelitu je skener Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). ETM+ je vylepšený multispektrální skenovací systém jako TM. Odlišností od TM je, že ETM+ skener má panchromatické pásmo s rozlišením 15 m a termální pásmo s rozlišením 60 m. Na palubě satelitu se nachází velice přesná radiometrická kalibrace. Pro šest pásem je prostorové rozlišení je 30×30 m. Scéna druhého časového horizontu je registrována k 10. 9. 2000. Jako další vstupní materiály byly použity digitální topografické mapy, letecké snímky a terénní průzkum, které rozšířily spektrum informací o území.
Obr č. 1 Pohled na širší okolí Olomouce v kombinaci pásem 432
Předzpracování obrazových záznamů (preprocessing) je většinou první fází každého projektu zabývajícího se zpracováním obrazových dat. Je nezbytné podotknout, že všechny operace byly řešeny za použití nástrojů softwarů Idrisi32 Release 2 a extenze pro ArcView GIS 3.1 Image Analysis. Družicové snímky zájmové oblasti byly rektifikovány do požadované projekce za pomocí identických bodů, jejichž polohu bylo možno určit jak na snímku zájmového území tak na pomocném snímku, jenž už měl příslušnou projekci. Za použití nástrojů výše zmiňovaných programů byly vybrány identické body (ground control points), dále byla použita polynomická transformace. Dosažená střední kvadratická chyba (RMS) byla akceptovatelná. Pro převzorkování byla použita metoda nejbližšího souseda. Radiometrická hodnota výsledného pixelu je rovna hodnotě nejbližšího pixelu z původního obrazu. Tato metoda maximálně zachovává původní hodnoty pixelů, takže pokud bude obraz následně klasifikován, je dobré použít tuto metodu (Dobrovolný 1998). Rektifikace byla nezbytná pro použití satelitních dat společně s digitálními topografickými daty. Následně byly scény oříznuty pouze na velikost zájmového území.
Hledané vlastnosti objektů hrají důležitou roli při výběru správné kombinace pásem, jenž jsou použita pro vizualizaci a klasifikaci. V rámci jednoho pásma se rozdílné materiály mohou jevit prakticky stejné, ale výběrem příslušné kombinace pásem, se mohou různé materiály jevit kontrastně na svém podkladu. Pro první seznámení se zpracovávanými snímky byla použita viditelná pásma (RGB 3,2,1), kde bylo možno velice dobře detekovat kulturní prvky krajiny např. komunikace. Kompozice pásem 4,3,2 byla užitečná pro seznámení se s vegetačním krytem dané oblasti. Pro řešení samotného problému byla použita kompozice v nepřirozených barvách 7,5,3. Tato kombinace poskytovala nejvíce informací o hledaných charakteristikách pásem. V barevném modelu RGB bylo tedy červené barvě přiřazeno pásmo 7, zelené 5 a pásmo 3 barvě modré. Pásmo TM-3 poskytuje informace související s vegetací a pásma TM-5 a TM-7 přinášejí informace vztažené k anorganickým materiálům (Andersson 1994).
Trénovací plochy byly sbírány za použití nástrojů Idrisi 32. Z těchto vzorků byly následně vypočítány statistické charakteristiky, jako průměr a směrodatná odchylka. Vytvoření reprezentativních trénovacích ploch bylo krajně obtížné, neboť spektrální charakteristiky většiny půdního pokryvu zájmového území vykazovaly podobné vlastnosti. Následná klasifikace byla provedena na základě rozhodovacího pravidla maximální pravděpodobnosti. Tato metoda používá statistiku vygenerovanou z natrénovaných spektrálních příznaků k rozdělení pixelů do příslušných tříd. Vyzkoušena byla rovněž neřízená klasifikace za použití algoritmu ISODATA. Pro oba časové horizonty bylo vygenerováno osm tříd.
Obr č. 2 Výsledek neřízené klasifikace
Po klasifikaci byly jednotlivé podtřídy spojeny a překódovány do tří hlavních tříd: zastavěné plochy, vegetace a orná půda. Ve výsledku klasifikace bylo hodně izolovaných pixelů nebo malých skupin pixelů, jejichž klasifikace se lišila od klasifikace jejich sousedů. Tyto pixely vytvářely "šum" pro následující interpretaci znaků ve výsledné mapové kompozici. Proto bylo nezbytné tento "šum" odstranit. Pro tento účel byl použit majoritní filtr 5×5. Filtrovací proces zhladil rastrová data tak, že výsledný obraz byl snadněji čitelný.
Porovnáním výsledků klasifikace dvou časových horizontů bylo možné zhodnotit a klasifikovat trendy v dynamice prostorové transformace města. Prostorové změny korespondují se změnami ve využití půdy. Změny byly zaznamenány prostřednictvím nástrojů Idrisi 32 a Image Analysis a rovněž prostřednictvím vizuální interpretace. Metoda DPZ prokazatelně dokládá prostorovou expanzi města na úkor tradiční zemědělské půdy, a to v jižním prostorovém segmentu města ve směru východ - západ. Kumulativní přírůstek změn dosahuje řádu stovek hektarů. Výrazně se na těchto změnách podílí nové průmyslové zóny na východní periférii, nová bytová výstavba (jižní městská periférie) a hypermarkety v západním městském sektoru, tak především nově budovaný dálniční obchvat na jihu města, který determinuje novou krajinnou strukturu Olomouce. Použitá metoda DPZ (klasifikace družicového snímku) nebyla vhodná pro detekci změn vnitřní urbánní struktury města, která je heterogenní z hlediska spektrálního chování, a značná část obrazových elementů představuje "smíšené" povrchy, které snižují přesnost výsledné klasifikace. Nutno také poznamenat, že v případě výše uvedeného postupu automatické klasifikace a automatického porovnání obrazu bylo možno porovnávat daleko menší množství interpretačních znaků, než v případě čistě vizuální interpretace.
Obr č. 3 Výstavba nového silničního tahu je velice dobře detekovatelná
Prostorové změny korespondují se změnami využití krajiny. Výsledky porovnání klasifikací ze dvou časových horizontů potvrzují úbytek orné půdy a nárůst městské zástavby. Hlavní roli zde sehrává proces suburbanizace, který vytváří nový přírůstek urbanizovaných ploch zejména v okrajových částech města (obytná zóna, hypermarkety, průmyslová zóna). Velké změny prodělává rovněž silniční síť, protože musí být přizpůsobena novým podmínkám regionu. Výstavba obchvatu Olomouce vyvolává rozsáhlé antropogenní změny v krajině. Výsledky potvrdily, že klasifikace družicových snímků je užitečným nástrojem a může sloužit jako další zdroj dat při monitoringu dynamiky rozvoje města, zejména v případě měst převyšující svoji rozlohou několikanásobně Olomouc.