Зарубежный опыт использования данных дистанционного зондирования Земли при изучении развития городов

Данные дистанционного зондирования Земли активно используются при изучении развития городов за рубежом и существенно меньше в России. Целью исследования являлось обобщение зарубежного опыта использования данных дистанционного зондирования Земли в исследовании развития городов в общественной географии и смежных исследованиях. Проанализирован опыт предшественников. Выявлено практически отсутствие использования данных дистанционного зондирования Земли отечественными географами обществоведами в исследовании городов. Выделено два вида использования данных дистанционного зондирования Земли при изучении городов за рубежом: самостоятельная обработка космических снимков конкретных территорий и использование готовых наборов обработанных данных дистанционного зондирования Земли от крупных научно-исследовательских групп. Оба варианта использования данных дистанционного зондирования Земли позволяют сравнивать между собой территории Земли, избегать административные границы и сложности статистического учёта, использовать более длинные временные ряды. Отличия заключаются в глубине получаемой информации и доступности для обычного пользователя. Самостоятельно обработанные данные дистанционного зондирования Земли более информативны, в то время как готовые наборы проще использовать обычным пользователям и при их помощи проще сравнивать различные территории из-за универсальной методики. Из готовых наборов наилучшим качеством, а также частотой использования выделяются данные проекта GlobalHumanSettlementLayer от Еврокомиссии.

Ключевые слова

данные дистанционного зондирования Земли, урбанизация, разрастание городов, субурбанизация, Глобальный Слой Населённых Пунктов, земное покрытие, землепользование

Получено

24.07.2022

Дата публикации

09.09.2022

Кол-во символов

20872

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Лачининский С. С. , Логвинов И. А. Зарубежный опыт использования данных дистанционного зондирования Земли при изучении развития городов // Псковский регионологический журнал – 2022. – Том 18. №3/2022 C. 132-146 [Электронный ресурс]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310021246-3-1 (дата обращения: 03.05.2024). DOI: 10.37490/S221979310021246-3
MLA	Lachininskii, Stanislav, Logvinov, Ilya "Foreign experience in using Earth remote sensing data in studying urban development." Pskov Journal of Regional Studies 3 (2022):132-146. DOI: 10.37490/S221979310021246-3
APA	Lachininskii S., Logvinov I. (2022). Foreign experience in using Earth remote sensing data in studying urban development. Pskov Journal of Regional Studies (3), pp.132-146 DOI: 10.37490/S221979310021246-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»


1	Введение: Динамичные и успешные города являются полифункциональными центрами с диверсифицированной структурой экономики, разнообразием видов деятельности. В крупных городах концентрируется экономическая масса, современные высокотехнологичные сервисы (включая финансовые и высокотехнологичные услуги), наиболее высокотехнологичные отрасли промышленности, креативный класс (ИТ-специалисты; специалисты «креативной экономики»; учёные, студенты и исследователи; управленцы), формируется большая часть добавленной стоимости (особенно в условиях перехода к постиндустриальной и постфордиской экономике) [6].
2	Всё в большей степени такие города определяют современную мировую экономику, создавая сеть взаимосвязанных глобальных (мировых) городов. На 2014 г. 300 крупнейших агломераций производили 32 % ВВП Земли при доле в населении всего в 15 %, что свидетельствуют о высочайшей экономической эффективности городов [26].
3	Города также активно участвуют в преобразовании Земли за счёт экстенсивного агломерационного развития, приводящего к их существенному разрастанию (urban sprawl). Например, по оценке Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), площадь городских агломераций, с численностью населения более 5 млн. чел., увеличилась за 25 лет (c 1990 по 2015 гг.) на 26 % — с 55,4 тыс. км² до 70,2 тыс. км²[12], что равноценно территории Калининградской области. При этом рост городов в большинстве своём, если судить по показателю устойчивого развития 11.3.1 [22], связан со снижением эффективности землепользования: у 45,7 % городов с численностью населения больше 50 тыс. чел. рост площади застройки превышал рост численности населения, а у 16,6 % площадь застройки увеличилась несмотря на снижение численности населения.
4	Данные о пространственном развитии городов также активно используются географами и экономистами при создании моделей пространственной формы городских агломераций [15] и периодизации процессов урбанизации [16]. Исследователи стремятся устанавливать причинно-следственные связи между пространственным развитием и детерминантами социально-экономического развития [18], с дальнейшим использованием этой информации при территориальном планировании.
5	В свою очередь, изучение роста городов крайне актуально в России. Исследуется агломерационное развитие, (продиктованное стратегий пространственного развития [5]), субурбанизация [1; 4] и многие др.
6	Однако данные статистики, на которые опирается большинство российских исследователей, обладают рядом недостатков, снижающих репрезентативность исследований по развитию городов и препятствующих их сравнению друг с другом [6]. Данные недостатки активно нивелируются в современных исследованиях городов и особенно с помощью данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗЗ) зарубежными исследователями. Пласт работ по использованию ДДЗЗ в исследовании городов за рубежом достаточно обширен. Это позволяет комплексно осветить опыт использования передовых методик при изучении городских агломераций, что облегчит их дальнейшее применение.

всего просмотров: 425

Оценка читателей: голосов 0

1. Браде И., Махрова А. Г., Нефдова Т. Г., Трейвиш А. И. Особенности субурбанизации в Московской агломерации в постсоветский период // Известия РАН. Серия географическая. 2015. №. 2. С. 19–29.

2. Бабкин Р. А. Опыт использования данных операторов сотовой связи в зарубежных экономико-географических исследованиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2021. Т. 66. №. 3. С. 416–439. https://doi.org/10.21638/spbu07.2021.301.

3. Грищенко М. Ю., Сарычев Е. Ю., Варенцов М. И. Самсонов Т. Е. Опыт определения площади городской застройки по космическим снимкам для задач метеорологического моделирования (на примере Москвы) // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. №. 2. С. 298–312. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-2-26-298-312

4. Дохов Р. А., Синицын Н. А. Спрол в России: рост и структурная трансформация пригородов Белгорода // Известия РАН. Серия географическая. 2020. Т. 84. №. 2. С. 191–206. https://doi.org/10.31857/S2587556620020053

5. Зубаревич Н. В. Стратегия пространственного развития: приоритеты и инструменты // Вопросы экономики, 2019. №. 1. С. 135–145. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-1-135-145

6. Косарева Н. Б., Полиди Т. Д., Пузанов А. С. Экономическая урбанизация, Москва: Фонд «Институт экономики города, 2018. 418 с.

7. Махрова А. Г., Медведев А. А., Нефедова Т. Г. Садово-дачные поселки горожан в системе сельского расселения // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2016. №. 2. С. 64–74.

8. Медведев А. А., Гунько М. С. Выявление признаков наличного населения по материалам дистанционного зондирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2016. №. 6. С. 85–91.

9. Садов А. В., Зеленков В. В. Аэрокосмический мониторинг городов и городских агломераций // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. №. 6. С. 48–53.

10. A recommendation on the method to delineate cities, urban and rural areas for international statistical comparisons, New York: UN-Habitat, 2020. 33 p.

11. Atlas of the Human Planet 2020, Open geoinformation for research, policy, and action, Luxembourg: European Commission, 2020. 139 p.

12. Cities in the World: A New Perspective on Urbanisation. Paris: OECD Urban Studies, 2020. 171 p.

13. East Asia's Changing Urban Landscape: Measuring a Decade of Spatial Growth. [Электронный ресурс]: URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/10/3/034002 (дата обращения: 28.06.2022).

14. Florczyk A. J. et al. Description of the GHS urban centre database 2015. Luxemburg: Public Release, 2019. 90 p.

15. Fujita M., Ogawa H. Multiple equilibria and structural transition of non-monocentric urban configurations // Regional Science and Urban Economics. 1982. Vol. 12. No. 2. P. 161–196.

16. Geyer H. S., Kontuly T. A theoretical foundation for the concept of differential urbanization // International Regional Science Review. 1993. Vol. 15. No. 2. P. 157–177.

17. Kussul N. et al. SDG indicator 11.3. 1 within horizon-2020 smurbs // Space research in Ukraine. 2018–2020 / Ed. O. Fedorov. Kyiv: Akadem periodyka, 2021. P. 91–95.

18. Li C., Li J., Wu J. What drives urban growth in China? A multi-scale comparative analysis // Applied geography. 2018. Vol. 98. P. 43–51.

19. Li J. et al. Spatiotemporal pattern of urbanization in Shanghai, China between 1989 and 2005 // Landscape ecology. 2013. Vol. 28. No. 8. P. 1545–1565.

20. Li X., Zhang L., Liang C. A GIS-based buffer gradient analysis on spatiotemporal dynamics of urban expansion in Shanghai and its major satellite cities // Procedia Environmental Sciences. 2010. Vol. 2. P. 1139–1156.

21. Melchiorri M. et al. Unveiling 25 years of planetary urbanization with remote sensing: Perspectives from the global human settlement layer // Remote Sensing. 2018. Vol. 10. No. 5. P. 768–775.

22. Melchiorri M et al. Principles and Applications of the Global Human Settlement Layer as Baseline for the Land Use Efficiency Indicator SDG 11.3.1. // ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019. Vol. 8. No. 96.

23. Metroverse — The Growth Lab’s Urban Economy Navigator. [Электронный ресурс]: URL: metroverse.cid.harvard.edu/ (дата обращения: 24.07.2022).

24. Moreno-Monroy A. I., Schiavina M., Veneri P. Metropolitan areas in the world. Delineation and population trends //Journal of Urban Economics. 2020. 22 p.

25. Nieves J. J. et al. Predicting near-future built-settlement expansion using relative changes in small area populations // Remote Sensing. 2020. Vol. 12. No. 10. P. 1545–1555.

26. Parilla J. et al. Global metro monitor 2014, Washington, DC: Brookings Institution, 2015. 44 p.

27. Perez J., Fusco G., Moriconi-Ebrard F. Identification and quantification of urban space in India: Defining urban macro-structures // Urban Studies. 2019. Vol. 56. No. 10. P. 1988–2004.

28. Science Direct: Modifiable Areal Unit Problem. [Электронный ресурс]: URL: www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/modifiable-areal-unit-problem (дата обращения 24.07.2022).

29. Shivaji S. Demographia World Urban Areas-Built Up Urban Areas or World Agglomerations. Paris: Demographia World Urban Areas, 2020. 94 p.

30. Validation of the Global Human Settlement Layer and NASA Population Data for Ukraine // 2021 11th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). IEEE, 2021. Vol. 1. P. 288–291.

31. Wang J., Maduako I. N. Spatio-temporal urban growth dynamics of Lagos Metropolitan Region of Nigeria based on Hybrid methods for LULC modeling and prediction // European Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 51. No. 1. P. 251–265.

32. Wang L., Zhao P. From dispersed to clustered: New trend of spatial restructuring in China's metropolitan region of Yangtze River Delta // Habitat International. 2018. Vol. 80. P. 70–80.