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
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
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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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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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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:
1.
2.
3.
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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METHODOLOGY and RESULTS OF REMOTE SENSING
Pixel-based image analysis, drawing upon ENVI 4.2,
was used to classify Landsat 7 images.
Land Cover Classification
Regions of Interest – ROIs
Parallelepiped
classification
Minimum distance
Classification
Mahalanobis distance
Classification
Overlaying first
classification results
Primary Result
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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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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.
CONTINUOUS
DICONTINUOUS
DISPERSE
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URBAN TEXTURE TYPES and AUTOMATIC CLASSIFICATION
MORPHOLOGICAL INDICES FOR URBAN FABRICS
DENSIDAD
Density
Es la ratio entre superficie urbanizada (m2), sobre superficie territorial
analizada (m2).
UrbanAREA

LandAREA
DIMENSION FRACTAL
FD 
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.
2 ln 0,25 p i 
ln a i
DISTANCIA ESTANDAR
SD
w







n
a
i 1
i

2 
(x i - X )  

 
At
 
 
n
a
i 1
i
2 
(yi - Y ) 


At


FRAGMENTACION (Shannon Diversity)
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).
n
SHDI  - 1  P i ln P i 
i 1
Pi es la ratio entre área de un polígono, y área total de todos los polígonos en el
mismo ámbito urbano analizado
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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.
DENSIDAD
DIMENSION FRACTAL DISTANCIA ESTANDAR FRAGMENTACION
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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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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
CONTINUOUS
DICONTINUOUS
DISPERSE
Ocupación de SUELO por limites municipales, y por tipologías
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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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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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