Дистанційне лазерне зондування урбанізованого середовища для імплементації Концепції «Розумного Міста»
DOI:
https://doi.org/10.26565/2410-7360-2019-50-08Ключові слова:
лідар, дистанційне лазерне зондування, урбанізоване середовище, геопросторова площина концепції «Розумне Місто», інтерфейс і функціональність веб-застосування ГІС, сценарії застосування програмного забезпечення, система підтримки прийняття рішеньАнотація
У статті розглядається методологічна послідовність впровадження Концепції «Розумного Міста» (КРМ) - від удосконалення і подальшого розвитку її окремих теоретичних положень до визначення заходів щодо її практичної імплементації через ГІС-моделювання і просторовий аналіз міського (урбанізованого) середовища на підставі даних дистанційного лазерного зондування.
На підставі значного літературного огляду розглядаються як запити і виклики щодо досліджень урбанізованих територій, взагалі, так і щодо КРМ, зокрема. Робляться уточнення і узагальнення окремих положень цієї концепції. Урбогеосистемний підхід подається сталою методологією, яка може суттєво додати до успішної реалізації КРМ. З точки зору цього підходу наводиться авторська дефініція категорії «Розумне Місто».
Розроблена і подається методична послідовність робочого процесу «дистанційне зондування – лідар – ГІС» для формалізованого відтворення «розумного міського середовища». Розглядаються ГІС-інтерфейс та функціональність оригінального програмного веб-застосування із обробки лідар-даних. Зокрема, подається домашня веб-сторінка з трьома головними функціональними інструментами: Виокремлення архітектури забудов та іншої інфраструктури міста; Визначення динамічних змін у міських забудовах; Генерація топографічної поверхні міста. У якості тільки кількох із множини можливих прикладів розглядаються п’ять сценаріїв (use cases – англ.) застосування програмного забезпечення для впровадження КРМ. На завершення узагальнюються результати дослідження, робиться наголос на необхідності розробки ключового компоненту системи підтримки прийняття рішень - бази геоданих для «урбанізованого геоінформаційного простору».
Посилання
United Nations. Department of Economic and Social Affairs. (2018). Revision of World Urbanization Prospects. Available at: https://www.un.org/development/desa/publications/2018–revision–of–world–urbanization–prospects.html
Dobbs, R., Smit, S., Remes, J. [and other] (2011). Urban World: Mapping the Economic Power of Cities. McKinsey Global Institute. Available at: https://www.mckinsey.com/featured–insights/urbanization/urban–world–mapping–the–economic–power–of–cities
Weng, Q. (2015). Remote sensing for urbanization in tropical and subtropical regions—Why and what matters? Remote Sensing of Impervious Surfaces in Tropical and Subtropical Areas. Boca Raton / Zhang, H., Lin, H. Zhang, Y., Q. Weng (Editors). FL: CRC Press/Taylor & Francis, 17–22.
GEO Group on Earth Observation. (2019). Earth Observations for the Benefits of Humankind. GEOSS Portal. Available at: http://www.earthobservations.org/index.php
Weng, Q. (2016). Remote Sensing for Sustainability. Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor & Francis, 366.
Group on Earth Observations. (2016). The GEO 2016–2025 Strategic Plan: Implementing GEOSS. Available at: https://www.earthobservatio ns.org/geoss_wp.php
Kostrikov, S., Niemets, L., Sehida, K. [and other] (2018) Geoinformation approach to the urban geographic sys-tem research (case studies of Kharkiv region) [Text] / S. Kostrikov, L. Niemets, K. Sehida [and other]. Kharkiv Na-tional University Bulletin in Geology, Geography, and Ecology, 49, 107–121.
UNEP. (2019). Visions for Change. Recommendations for Effective Policies on Sustainable Lifestyles, 82. Availa-ble at: file:///K:/Texts/Paper_2019/Smart_City_Paper/Sources_Our_Paper/Vision_For_Chnage
Henard, E. (2011). The Cities of the Future. Royal Institute of British Architects. Town Planning Conference. Lon-don, 10–15 October 1910, 345–367.Available at: http://urbanplanning.library.cornell.edu/DOCS/henard.htm
Saarinen, E. (1943). The City: Its Growth, Its Decay, Its Future. New York: Reinhold Publishing Corporation, 236.
Eremia, M., Toma, L., Sanduleac, M. (2017). The Smart City Concept in the 21st Century. Procedia Engineering, 181, 12–19.
Mitchell, W. (2019). IBM, Smarter Cities – Overview. Available at: http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ smarter_cities/overview.
Deakin, M. (2014). Smart Cities. Governing, modeling and analyzing the transition. New York: Routledge, 210.
Kostrikov, S., Bubnov, D., Kostrikova, A. [and other]. (2018). Three Key Processing Functionalities of the EOS LiDAR Tool. Technical Session: LiDAR Data Processing. Proceedings of 39th Asian Conference on Remote Sensing, 15–19 October 2018, Renaissance Kuala Lumpur Hotel, 406.
Nam, T., Pardo, T.A. (2011). Smart City as Urban Innovation: Focusing on management, Policy, and Context. ICEGOV Conference, September 26–28, 2011, Tallinn, Estonia, 185–194.
Giffinger, R. Gudrun, H. (2010). Smart Cities Ranking: An Effective Instrument for the Positioning of Cities?. ACE: Architecture, City and Environment, 4 (12), 7–25.
Hall, R. E. (2000). The vision of a smart city. Proceedings of the 2nd International Life Extension Technology Workshop, Paris, France, September 28. Available at: https://www.osti.gov/servlets/purl/773961/
Hartley, J. (2005). Innovation in governance and public services: Past and present. Public Money & Management, 25(1), 27–34.
Toppeta, D. (2010). The Smart City Vision: How Innovation and ICT Can Build Smart, “Livable”, Sustainable Cities. The Innovation Knowledge Foundation, Available at: http://www.thinkinnovation.org/file/research/23/en/ Toppeta_ Report_005_2010.pdf
Washburn, D., Sindhu, U., Balaouras, S. [and other] (2010). Helping CIOs Understand “Smart City” Initiatives: Defining the Smart City, Its Drivers, and the Role of the CIO. Cambridge, MA: Forrester Research, Inc. Available at: http://public.dhe.ibm.com/partnerworld/pub/smb/smarterpla net/forr_help_cios_und_smart_city_initiatives.pdf
Manson, A. (2015). Smart cities concept and challenges: Bases for the assessment of smart city projects. Proceed-ings of 2015 International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems (SMARTGREENS). Available at: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7297938
Bradford, N. (2004). Place matters and multi–level governance: Perspectives on a new urban policy paradigm. Policy Options, 25(2), 39–45.
Sylvie, D., Doran, M. A. (2013). GeoSmartCity: geomatics contribution to the Smart City [Text] / D. Sylvie, D., Doran M. A. Proceedings of 14th annual International Conference on digital Government research: From e–Government to Smart Government, ACM, 65–71.
Li, Y. (2013). Analysis of the challenges and solutions of building a smart city. Proceedings of 2013 International Conference on Construction and Real Estate Management (ICCREM), ASCE, Reston, VA, 1511–1515.
Krinichansky, K.V. (2013). Sovremennuj rossijskiy gorod v svete tendentsij urbanisticheskogo mira [Contempo-rary Russian city in the light of the urbanistic world trends]. Regional Economics: Theory and Practice, 32 (311), 2–13.
Batty, M., Axhausen, K., Giannotti, F. [and other] (2012). Smart cities of the future. The European Physical Jour-nal, 214, 482–518.
Fu, P. Weng, Q. (2016). A time series analysis of urbanization induced land use and land cover change and its impact on land surface temperature with Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 175, 4, 205–214.
Batty, M. (2008). The size, scale, and shape of cities. Science, 319 (5864), 769–771.
Grimm, N.B. Fraeth, S.H., Golubiewski, N.E. [and other]. (2008). Global change and the ecology of cities. Science, 319(5864), 756–760.
Potere, D., Schneider, A. (2007). A critical look at representations of urban areas in global. GeoJournal, 69 (1), 55–80.
Miyazaki, H., Shao, X., Iwao, K. [and other] (2013). An automated method for global urban area mapping by inte-grating ASTER satellite images and GIS data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 6 (2), 1004–1019.
Wieland, M. Pittore, M. (2016). Large–area settlement pattern recognition from Landsat–8 data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 119, 294–308.
Dong, P., Chen, Q. (2018). LiDAR Remote Sensing and Applications. Boca Raton: CRC Press, 246.
Giannotti, F., Nanni, M., Pedreschi, D. [and other]. (2011). Unveiling the complexity of human mobility by query-ing and mining massive trajectory data. The International Journal on Very Large Data Bases, 20(5), 695–719.
Song, C., Koren, T., Wang, P. [and other]. (2010). Modelling the scaling properties of human mobility. Nature Physics, 6, 818–823.
Song, C. Qu, Z., Blumm, N. [and other]. Limits of predictability in human mobility. Science, 327, 1018–1021.
Felbier, A., Esch, T., Heldens, W. [and other]. (2014). The global urban footprint; processing status and cross comparison to existing human settlement products. IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, 4816–4819.
Lazaroiu, G.C., Roscia, M. (2012). Definition methodology for the smart cities model. Energy, 47, 326–332.
Desfor, G., Keil, R. (2004). Nature and the City: Making Environmnetal Policy in Toronto and Los Angeles. Tuc-son: the University of Arizona Press, 269.
Gil–García, J. R., Pardo, T. A. (2005). E–government success factors: Mapping practical tools to theoretical foun-dations, 22(2), 187– 216.
Eger, J. M. (2009). Smart growth, smart cities, and the crisis at the pump a worldwide phenomenon. I–Ways, 32(1), 47–53.
Sagl, G. Blashker, T. (2015). Contextual sensing: integrating contextual information with human and technical geo–sensor information for Smart Cities, 15, 17013–17035.
Resch, B., Blaschke, T., Mittlboeck, M. (2010). Live geography: Interoperable geo–sensor webs facilitating the vision of digital earth. International Journal of Advanced Network Services, 3, 323–332.
Talari, S., Shafie–khah, M., Siano, P. (2017). A review of Smart Cities based on the Internet Of Things concept. Energies, 421(10), 3–26.
Merbitz, H., Buttstädt, M., Michael, S. (2012). Gis–based identification of spatial variables enhancing heat and poor air quality in urban areas. Applied Geography, 33, 94–106.
Sagl, G., Blaschke, T., Beinat, E. (2012). Ubiquitous geo–sensing for context–aware analysis: Exploring relation-ships between environmental and human dynamics, 12, 9835–9857.
Lukowicz, P., Choudhury, T., Gellersen, H. Beyond context awareness. IEEE Pervasive Computing, 10, 15–17.
Schmidt, A. Beigl, M., Gellersen, H.–W. (1999). There is more to context than location. Computer Graphics, 23, 893–901.
Naphade, M., Banavar, G., Harrison, C. [and other]. (2011). Smarter cities and their innovation challenges, 44 (6), 32–39.
Kostrikov, S., Kulakov, D., Sehida, K. (2014). Programne zabezpechennya GIS dlya LiDAR–technologii dustantsijjnogo zonduvannya v tsilyah analizu urbogeosystem [GIS–software for the urban geosystem analysis with LiDAR–technique]. Proceedings of GIS Forum, 19, 45–52.
Filatov, V.M., Kostrikov, S.V. (2019). Towards the consideration of some aspects of the Smart City concept in the Human Geography perspective. REGION 2019: Human–Geographical aspects. Proceedings of the International Conference for young scientists and post–graduate students. Kharkiv, 108–111.
Kostrikov, S., Chuev, O. (2016). Analiz dvorivnevuh urbogeosystem cherez zasobu GIS [Analysis of the two–level urbogeosystems by GIS–tools]. Bulletin in Geology, Geography, and Ecology, 44, 98–109.
Bezruk, V., Kostrikov, S., Chuev, A. (2016). GIS–analiz funktsii urbogeosistemu z metoyu optimizatsii rozmishennya zakladiv gromadskogo harchuvanny (na prukladi m. Kharkiv [Optimizing allocation of catering institution estab-lishment through the urbogeosystem GIS–analysis (case study of Kharkiv)]. Human Geography Journal, 21 (2), 91–101.
Bourne, L.S., Simmons, J.W. (Editors). (1978). Systems of Cities: Readings on Structure, Growth, and Policy. Oxford: Oxford University Press, 565.
Torregrosa, A. Martin, M. (2014). Smart City concepts, Challengers and Projects. 1st ASCIMER Workshop. EI-BURS, 198–214.
Hancke, G.P., Silva, B., Hancke Jr, G. (2013). The role of advanced sensing in Smart Cities. Sensors, 13, 393–425.
Lazaroiu, G.C., Roscia, M. (2012). Definition methodology for the smart city model, 47, 326–332.
Naphade, M. , Banavar, G., Harrison, G. (2011). Smarter cities and their innovation challenges, 44(6), 32–39.
Potere D., Schneider, A. Shlomol, A. [and other]. (2009). Mapping urban areas on a global scale: Which of the eight maps now available is more accurate. International Journal of Remote Sensing, 30 (24), 6531–6558.
Rathore, M.M., Ahmad, A. Paul, A. [and other]. (2016). Urban planning and building smart cities based on the Internet of Things using Big Data analytics. Computer Networks, 101, 63–80.
Allwinkle S., Cruickshank, P. (2011). Creating smart–er cities: An overview. Journal of Urban Technologies, 18, 1–16.
Kostrikov, S. Pudlo, R. Kostrikova, A. (2018). Three Key EOS LiDAR Tool Functionalities for Urban Studies. Full Paper Proceeding of ACRO'2018, Kuala Lumpur, Malaysia. Technical Session: LiDAR Data Processing, 3, 1676–1685.
Brenner, C. (2005). Building reconstruction from images and laser scanning. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 6(3), 187–198.
Dorninger, P., Pfeifer, N. (2008). A comprehensive automated 3D approach for building extraction, reconstruc-tion, and regularization from airborne laser scanning point clouds, 8(11), 7323–7343.
Haala, N., Kada, M. (2010). An update on automatic 3D building reconstruction // ISPRS Journal of Photogram-metry and Remote Sensing, 65(6), 570–580.
Musialski, P. Wonka, P., Aliaga, D.G. [and other]. (2013). A survey of urban reconstruction. Computer Graphics Forum, 32(6), 146–177.
Wang, R. (2013). 3D building modeling using images and LiDAR: a review. International Journal of Image and Data Fusion, 4(4), 273–292.
Ackermann, F. (1999). Airborne laser scanning – present status and future expectations. Journal of Photogramme-try & Remote Sensing, 54(1), 64–67.
Sampath, A., Shan, J. (2010). Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial LIDAR point clouds. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(3), 1554–1567.
Vosselman, G., Dijkman, S. (2001). 3D building model reconstruction from point clouds and ground plans, 34 (3W4), 37–43.
Yan, W.Y., Shaker, A., El–Ashmawy, N. (2015). Urban land cover classification using airborne LiDAR data: A re-view. Remote Sensing of Environment, 158, 295–310.
Pu, S., Vosselman, G. (2009). Knowledge based reconstruction of building models from terrestrial laser scanning data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64, 575–584.
Orthuber, E. Avbelj, J. (2015). 3D building reconstruction from Lidar point clouds by adaptive dual contouring. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II–W4. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/d99b/d10b290a18a8070466a37f463c0886955f63.pdf
Biljecki, F. Stoter, J., Ledoux, H. [and other]. (2015). Applications of 3D City Models: State of the Art Review. IS-PRS International Journal of Geo–Information, 4, 2842–2889.
Mezentsev, K., Oliynuk, Y., Mezentseva, N. (Editors). (2017). Urbanistuchna Ukraina; v epitsentre prostorovuh zmin [Urbanistic Ukraine: In the Epicentre of Spatial Alterations]. Collective monograph. Kyiv: Fenix, 438.
Akatov, N.B., Tolchin, S.V., Molyanov, P.V. [and other]. (2018). “Smart City” Project: premises of performability and successfulness. PNIPU Bulletin of social–economic sciences, 2, 116–126.
Kostrikov, S., Bubnov, D., Kostrikova, A. [and other]. (2018). ELiT web–application – the software for urban envi-ronment modeling and analysis. GIS Forum–2018. Kharkiv, 56–59.
Brail, R.K. (Editor). (2008). Planning Support Systems for Cities and Regions. Lincoln Institute of Land Policy, Cambridge, MA, 312.
Dwivedi1, M. Uniyal, A., Mohan, R. (2015). New horizons in planning Smart Cities using LiDAR technology, 2(1), 40–50.
Hodgson, M.E. Uniyal, A., Mohan, R. [and other]. (2003). Synergistic use of LiDAR and color aerial photography for mapping urban parcel imperviousness. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69(90), 973–980.
Germaine, K.A., Hung, M.C. (2011). Delineation of impervious surface from multispectral imagery and LiDAR in-corporating knowledge based expert system rules. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 77(1),
–85.
Garcia–Gutierrez, J. L., Goncalves–Seco, L., Riquelme–Santos, J.S. (2011). Automatic environmental quality as-sessment for mixed–land zones using LiDAR and intelligent techniques. Expert Systems with Applications, 38(6), 6805–6813.
Stal, C., Tack, F., De Maeyer, P. [and other]. (2013). Airborne photogrammetry and LiDAR for DSM extraction and 3D change detection over an urban area – a comparative study. International Journal of Remote Sensing, 34(4), 1087–1110.
Teo, T.–A., Shih, T.–Y. (2013). LiDAR–based change detection and change–type determination in urban areas. International Journal of Remote Sensing, 34(3), 968–981.
Khoshelham, K., Nardinocchi, C., Frontoni, E. [and other]. (2010). Performance evaluation of automated ap-proaches to building detection in multi¬source aerial data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65, 123–133.
Dong, L., Shan, J. (2013). A comprehensive review of earthquake–induced building damage detection with remote sensing techniques. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 84, P. 85–99.
Baltsavias, E. P. (2004). Object extraction and revision by image analysis using existing geodata and knowledge: Current status and steps towards operational systems. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58, 129–151.
Vu, T.T., Yamazaki, F., Matsuoka, M. (2009). Multi–scale solution for building extraction from LiDAR and image data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11, 281–289.
Zhang, L., Xu, T., Zhang, J. (2012). Building extraction based on multiscale segmentation. 5th International Con-gress on Image and Signal Processing (CISP), October 16–18, 2012, 657– 661.
Perron, J.T., Kirchner, J.W., Dietrich, W.E. (2009). Formation of evenly spaced ridges and valleys, 460, 502–505.
Glenn, N.F., Streutker, D.R., Chadwick, D.J. [and other]. (2006). Analysis of LiDAR–derived topographic infor-mation for characterizing and differentiating landslide morphology and activity. Geomorphology, 73, 131–148.
Schulz, W.H. (2007). Landslide susceptibility revealed by LIDAR imagery and historical records, Seattle, Washing-ton. Engineering Geology. 89, 67–87.
Dong P. (2012). A framework for automated assessment of post–earthquake building damage using geospatial data. International Journal of Remote Sensing, 33, 81–100.
Zhu, Q., Hu, M., Zhang, Y. (2009). Research and practice in three–dimensional city modeling. Geo–Spatial Infor-mation Science, 12, 18–24.
Giannotti, F., Pedreschi, D. (2008). Mobility, Data Mining and Privacy: Geographic Knowledge Discovery. Springer, Berlin, 412.
Zhang, X., Du, S. (2015). A linear dirichlet mixture model for decomposing scenes: Application to analyzing urban functional zonings. Remote Sensing of Environment, 169, 37–49.
Wen, D., Huang, X., Zhang, L. (2016). A novel automatic change detection method for urban high resolution re-motely sensed imagery based on multiindex scene representation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(1), 609–625.
Kabolizade, M., Ebadi, H., Ahmadi, S. (2010). An improved snake model for automatic extraction of buildings from urban aerial images and LiDAR data. Computers, Environment and Urban System, 34, 435–441.
Susaki, J. (2013). Knowledge–based modeling of buildings in dense urban areas by combining airborne LiDAR data and aerial images, 5, 5944–5963.
Ng, E. (2009). Policies and technical guidelines for urban planning of high–density cities – air ventilation as-sessment (AVA) of Hong Kong. Building and Environment, 44(7), 1478–1488.
##submission.downloads##
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Sergiy Vasylovych Kostrikov
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).