Pobierz Detekcja historycznych przemian pokrycia terenu z zastosowaniem elemntów logiki rozmytej i więcej Publikacje w PDF z Geodesia e Cartografia tylko na Docsity!
ŹRÓDŁA KARTOGRAFICZNE W BADANIACH KRAJOBRAZU KULTUROWEGO Prace Komisji Krajobrazu Kulturowego Nr 16 Komisja Krajobrazu Kulturowego PTG, Sosnowiec, 2012, 84-
Maria ZACHWATOWICZ
Uniwersytet Warszawski Wydział Biologii Warszawa, Polska e-mail: [email protected]
DETEKCJA HISTORYCZNYCH PRZEMIAN POKRYCIA TERENU
Z ZASTOSOWANIEM ELEMENTÓW LOGIKI ROZMYTEJ
DETECTION OF HISTORICAL LAND COVER CHANGES
WITH THE USE OF FUZZY LOGIC
Słowa kluczowe: archiwalne mapy topograficzne, Niecka Nidziańska, zmiany pokrycia terenu, zbiory rozmyte, wskaźniki Kappa, analizy ilościowe
Key words: archival topographic maps, Nida Basin, land cover changes, fuzzy sets, Kappa statistics, quantitative analyses
Streszczenie Opracowanie dotyczy problematyki propagacji błędów z danych źródłowych w procesie porównania archiwalnych map topograficznych. Celem pracy była poprawa skuteczności detekcji historycznych zmian pokrycia terenu. Wykorzystanie potencjału zbiorów rozmytych, w powiązaniu z prostą algebrę map pozwoliło na rozróżnienie zmian pokrycia terenu cechujących się wysokim prawdopodobieństwem zaistnienia od artefaktów będących efektem przesunięć, zniekształceń lub nieostrej klasyfikacji. Walidację wyników przeprowadzono przy użyciu wskaźników podobieństwa Kappa. Omówiono zalety i ograniczenia zastosowanej procedury oraz wskazano kierunki dalszych badań.
Abstract This paper regards a problem of error propagation when comparing archival topographic maps. The study aimed at improving the quantitative detection of historical land cover changes. By linking a fuzzy reason- ing and a simple map algebra, the uncertainty stemming from dissimilar quality of the archival maps was re- duced, which allowed to distinguish between the land cover changes of a high probability and the artefacts stem- ming from distortions and inaccuracies of the source data. The results were validated with the use of Kappa sta- tistics. At last, the pros and limitations of the presented procedure were discussed and the further research needs specified.
WPROWADZENIE
Archiwalne mapy topograficzne stanowią cenne źródło informacji o wieloletnich zmianach pokrycia terenu. Studia retrospektywne prowadzone przy ich wykorzy- staniu pozwalają dostrzec nie tylko chronologiczny, ale i przestrzenny wymiar przemian (Antrop, 1997; Brandt, 1999; Zonneveld, 1995; Naveh & Lieberman, 1994; Plit, 2006). Najczęściej stosowanym sposobem porównywania rastrowych obrazów pokrycia terenu o zdefiniowanych kategoriach legendy analiza metodą cell-by-cell („komórka po komórce”). Mapy są nakładane, każdej komórce obrazu rastrowego przypisywa- na jest konkretna kategoria legendy, po czym następuje porównanie odpowiadają- cych sobie komórek na obrazach z dwóch momentów czasowych. W ten sposób określa się, które komórki zmieniły stan w danym przedziale czasowym (przeszły z jednej kategorii do innej), a które nie. Wynik takiej analizy można zobrazować na mapie oraz zapisać w macierzy przejść, która opisuje ilościowe różnice między po- szczególnymi kategoriami legendy (np. zmiany pokrycia terenu między dwoma momentami w czasie). Omówiona metoda opiera się na założeniu, że porównywane warstwy rastrowe wiernie odwzorowują rzeczywistość. Wiadomym jest jednak, że mapy (zwłaszcza archiwalne) obarczone są rozmaitymi zniekształceniami, od tych powstałych na eta- pie kreślenia (potencjalne różnice w pomiarach terenowych, odmienne zasady re- dakcji map), po efekty związane z warunkami przechowywania arkuszy i ich prze- kształcania do formatów cyfrowych (odkształcenia papieru, skanowanie). Wspo- mniane artefakty są tylko częściowo eliminowane na etapie rektyfikacji, a kolejne przesunięcia i zniekształcenia powstawać mogą w fazie wektoryzacji oraz transfor- macji między układami współrzędnych. W efekcie zbiory danych uzyskiwane z po- równania archiwalnych map topograficznych poprzez proste ich nałożenie mogą być więc obarczone licznymi nieścisłościami. Zmiany kategorii pokrycia terenu wykry- wane będą zarówno tam gdzie zmiana rzeczywiście zaistniała, jak i tam gdzie różni- ce wynikają z różnej kartometryczności materiałów wejściowych. Prowadzi to do „przeszacowania” obfitości zmian oraz błędów w określaniu wielkości przemian w czasie. Poprawę skuteczności porównania map archiwalnych uzyskać można korzysta- jąc z potencjału logiki rozmytej (Zadeh, 1965), zgodnie z którą przynależność obiektu do zbioru może być częściowa:
A = {( x , μ A ( x )); x ∈ X }, gdzie: μ A : X →[ 0 , 1 ],
gdzie: A – zbiór rozmyty, X – przestrzeń rozważań, x – element należący do przestrzeni rozważań X,
μ A – funkcja przynależności.
Możliwe są następujące przypadki: μA(x) = 1 (pełna przynależność elementu x do zbioru rozmytego A, tzn. x ∈ A), μA(x) = 0 (brak przynależności elementu x do zbioru rozmytego A, tzn. x ∉ A), 0 < μA(x) < 1 (częściowa przynależność elementu x do zbioru rozmytego A).
Płaskowyżu Jędrzejowskiego, Garbu Wodzisławskiego, Doliny Nidy, Niecki Solec- kiej, Garbu Pińczowskiego i Niecki Połanieckiej. Niecka Nidziańska jest jednym z najstarszych regionów osadniczo- gospodarczych na ziemiach polskich. Najdawniejsze ślady pobytu człowieka sięgają paleolitu. Współcześnie teren odznacza się mozaikową strukturą pokrycia terenu o tradycyjnie rolniczym charakterze.
METODY
Dobór materiałów źródłowych Podstawę analizy przemian struktury krajobrazu stanowiły archiwalne i współczesne mapy topograficzne. Jako podstawową skalę rozważań przyjęto 1: 000 oraz Państwowy Układ Współrzędnych Geodezyjnych (PUWG) 1992. Detekcja zmian pokrycia terenu obejmowała okres ponad 150 lat i odbywała się przez porów- nywanie materiałów kartograficznych z różnych okresów. Wybrano arkusze map z następujących lat i serii: 1839 (Topograficzna Karta Królestwa Polskiego 1:126 000), 1915 (Karte des Westlichen Russlands 1:100 000), 1938 (WIG – mapa taktyczna Polski 1:100 000), 1974 (Wojskowa mapa topograficzna 1:50 000), 2000 (Mapa topograficzna 1:50 000, Główny Urząd Geodezji i Kartografii).
Przetworzenie materiałów źródłowych Materiały przeznaczone do analizy zarejestrowano w Państwowym Układzie Współrzędnych Geodezyjnych 1992, z zastosowaniem terenowych punktów kontrol- nych (ang. GCP - Ground Control Points) i wielomianów transformacji II i III stopnia. Warstwę referencyjną stanowiła mapa topograficzna GUGiK 1:50 000. Do kalibracji map wykorzystywano kilkadziesiąt punktów kontrolnych na ar- kusz. Punkty kontrolne rozmieszczano równomiernie, wybierając miejsca charakte- rystyczne (najczęściej skrzyżowania dróg), możliwe do identyfikacji na obu mapach (referencyjnej i wpasowywanej). W przypadku Topograficznej Karty Królestwa Polskie- go zastosowano w sumie 110 punktów kontrolnych, dla Karte des Westlichen Russlands
- 50 punktów kontrolnych, dla map WIG – 114, dla map Sztabu WP – 34 punkty. Do opisu zniekształceń map wykorzystano wartości błędu wpasowania poszcze- gólnych punktów kontrolnych (ang. residual error) oraz ich wartość średnią – błąd średniokwadratowy RMSE (ang. Root Mean Square Error). Błąd średniokwadratowy dla Topograficznej Karty Królestwa Polskiego wynosił 170 m, dla Karte des Westli- chen Russlands – 15 m, dla map WIG – 12 m, dla map Sztabu WP mniej niż 5 m. To- pograficzna Karta Królestwa Polskiego cechuje się znacznym błędem wpasowania, jednak zważywszy, że europejskie krajobrazy rolnicze uzyskały maksymalne zróżni- cowanie w okresie preindustrialnym (Antrop, 1997) ważne było uwzględnienie jej w dalszych analizach. Przepróbkowanie przeprowadzono metodą najbliższego sąsiedztwa (ang. nearest neighbour). Następnie wykonano manualną wektoryzację ekranową wybranych ty- pów pokrycia terenu.
Korzystano z kluczy znaków opracowanych przez Lewakowskiego (1920) i Gąsiewicza (1930). Ze względu na różnice w zakresach treści i sposobach konstrukcji legend map archiwalnych i współczesnych uwzględniono tylko trzy główne elementy po- wierzchniowe: „lasy”, „łąki”, „inne”. Potrzebna była również harmonizacja map – ze wszystkich warstw usunięto poligony o powierzchniach mniejszych niż 1 ha i włączono je do poligonów, z którymi sąsiadowały najdłuższym bokiem (1ha to po- wierzchnia najmniejszego poligonu jaki udało się zwektoryzować na mapach o najniższej szczegółowości – Topograficznej Karcie Królestwa Polskiego i Karte des Westlichen Russlands). Końcowym etapem przetworzenia danych była automatycz- na konwersja map wektorowych do formatu rastrowego (20m).
Metody detekcji zmian pokrycia terenu Obrazy rastrowe wygenerowane z archiwalnych map topograficznych poddano rozmywaniu, a następnie porównywano wektory przynależności przypisane komór- kom odpowiadającym sobie na mapach cyfrowych z dwóch momentów czasowych. Zastosowano, omówiony we wstępie, algorytm Fuzzy set (dostępny w aplikacji Map Comparison Kit, Visser & Nijs, 2006) i parametry rekomendowane przez Hagena (2003). W aspekcie kolejności analizy warstw z poszczególnych momentów czasowych autorka zaproponowała sposób, który można nazwać aktualizacją retrospektywno- kaskadową (Zachwatowicz, 2011). Analizę rozpoczęto od pary map z lat 1974-2000, za referencyjny uznając obraz z 2000 r. Uzyskano wynikową mapę podobieństwa mię- dzy komórkami porównywanych obrazów rastrowych, obrazującą poziom prawdo- podobieństwa z jakim poszczególne komórki nie zmieniły kategorii pokrycia terenu. Komórkom o wysokich wartościach podobieństwa przyporządkowano atrybut: „brak zmian”, zaś komórkom o wartościach niskich, atrybut: „zmiany zaistniały”. Próg ustalono na podstawie histogramów rozkładu wartości prawdopodobieństwa zmian (por. Hagen 2003) oraz wizualnej interpretacji obrazu (por. także Giętkowski & Zachwatowicz 2010). Następnie przystąpiono do usuwania zmian uznanych za pozorne. W tym celu nałożono na siebie trzy warstwy: mapę cyfrową z roku 1974, mapę cyfrową z roku 2000 oraz mapę zmian uzyskaną w wyniku zastosowania metody Fuzzy set. Za po- mocą prostej algebry map (Arc GIS 9.1, Spatial Analyst), zmiany uznane za pozorne (komórki z atrybutem „brak zmian”) dołączono do odpowiednich, trwałych katego- rii pokrycia terenu na obrazie z roku 1974 (mapa z roku 2000 uznana została za refe- rencyjną, a więc nie mogła podlegać korekcie). Ze skorygowanych map pokrycia te- renu uzyskano skorygowaną macierz przejść. Analogicznie porównywano parę obrazów 1938-1974, przy czym jako referencyj- ną przyjęto skorygowaną w poprzednim kroku wersję mapy z 1974 r. Znów korekcie uległa macierz przejść oraz obraz pokrycia terenu z roku 1938. W porównaniu pary map 1915 i 1938 jako referencyjną zastosowano poprawioną mapę z roku 1938, zaś w ostatniej fazie za punkt odniesienia posłużyła skorygowana mapa z 1915 r.
Powierzchniowo, najwięcej artefaktów (czyli zmian uznanych za pozorne) ujaw- niło się między mapami z lat 1839-1915. Eliminacji uległy przede wszystkim elemen- ty ujawniające się na krawędziach płatów, mające postać długich i wąskich zespołów pikseli. Dotyczy to zwłaszcza granic zwartych powierzchni leśnych, jak również są- siedztwa doliny rzecznej i otaczających ją pól uprawnych (ryc. 1). Wartości wskaźników Kappa uległy zmianom, świadczącym o zwiększeniu zgodności par map (tab. 1).
Tab. 1. Wartości wskaźników Kappa przed oraz po korekcie obrazów pokrycia terenu Tab. 1. Kappa values ‘before’ and ‘after’ the correction of land cover layers
1839-1915 1915-1938 1938-1974 1974- przed before
po after
przed before
po after
przed before
po after
przed before
po after Kappa 0.62 0.66 0.78 0.82 0.84 0.87 0.89 0. Kappa location 0.68 0.72 0.86 0.90 0.89 0.92 0.95 0. Kappa histo 0.92 0.92 0.91 0.91 0.94 0.95 0.94 0.
Wyraźne podwyższenie wartości wskaźnika Kappa location wskazuje, że dane uległy korekcie zwłaszcza w aspekcie przestrzennym. Rozkład częstości klas pokrycia tere- nu nie uległ większym zmianom, o czym świadczą nieznaczne różnice w wartościach wskaźnika Kappa histo. Wskaźniki Kappa ujawniły również, że największym ogólnym podobieństwem cechowała się para map z lat 1974 i 2000, zaś najmniejszym mapy z lat 1839 i 1915.
Tab. 2. Bilans korekty macierzy przejść (%) Tab. 2. Transition matrixes’ balance of correction (%)
1839 - 1915 las/forest łąka/meadow inne/others las/forest +2.81 - 0.79 - 2. łąka/meadow - 0.47 +3.70 - 3. inne/others - 0.54 - 0.90 +1. 1915 - 1938 las/forest +2.15 - 0.27 - 1. łąka/meadow - 0.23 +2.82 - 2. inne/others - 0 .46 - 0.94 +1. 1938 - 1974 las/forest +2.34 - 0.15 - 2. łąka/meadow - 0.58 +3.76 - 3. inne/others - 0.45 - 0.69 +1. 1974 - 2000 las/forest +1.88 - 0.40 - 1. łąka/meadow - 0.49 +2.60 - 2. inne/others - 0.82 - 0.72 +1.
Zastosowanie elementów logiki rozmytej i prostej algebry map pozwoliło na wy- odrębnienie oraz korektę przynajmniej niektórych zniekształceń map źródłowych już na etapie przygotowywania macierzy przejść (por. tab. 2). Należy jednak mieć na uwadze, że nie wszystkie błędy położenia zostały wyeliminowane, dlatego uzyskane macierze przejść powinny być rozumiane jako „macierze prawdopodobieństwa przejść”.
DYSKUSJA I WNIOSKI
Największe trudności w prowadzeniu historycznych badań o charakterze ilo- ściowym sprawiają: przestrzenna i czasowa nieregularność zdjęć topograficznych terenu oraz różna ich jakość, niejednolitość skal, a także rozbieżności klasyfikacyjne legend. Częstym zabiegiem jest więc uzależnienie skali analizy od dostępności mate- riałów źródłowych, uwzględnienie jedynie głównych kategorii pokrycia terenu oraz harmonizowanie map pod względem najmniejszej mapowanej jednostki. Działania te nie rozwiązują jednak problemu zniekształceń, których nie udało się usunąć na etapie rektyfikacji lub przesunięć powstałych w wyniku nieostrej klasyfikacji. W przypadku dobrze rozpoznanych obszarów testowych o małych powierzch- niach analizowanych w relatywnie dużej skali błędy położenia skorygować można na zasadzie eksperckiej, na etapie wektoryzacji. Tworzenie każdej kolejnej warstwy polega wtedy na rejestrowaniu zmian na warstwie utworzonej dla poprzedniego momentu czasowego. Modyfikowane są więc granice tylko tych wydzieleń, które w danym okresie ulegały zmianom (tzw. backward editing, m.in. Privat, 1996; Bender i. in., 2005). Jest to jednak sposób nie tylko niezwykle pracochłonny, ale przede wszystkim wymagający specyficznej wiedzy eksperckiej. Dlatego w przypadku ana- lizy o zasięgu historycznym, prowadzonej na powierzchni setek kilometrów kwadra- towych potrzebna była metoda o wyższym stopniu zautomatyzowania i powtarzal- ności. W ostatniej dekadzie, dla tego samego obszaru prowadzone były badania wyko- rzystujące klasyczną analizę kartograficzną z różnymi wariantami metody zasięgów (Plit, 1990, 1994). Podejście to cechuje się dużym potencjałem interpretacyjnym w sytuacji, gdy za cel stawiamy sobie wskazanie głównych kierunków przemian po- krycia terenu w czasie oraz ich ocenę jakościową, uchwycenie prawidłowości w rozmieszczeniu zjawisk, ich intensywności czy częstości. Interpretator dokonuje wtedy analizy eksperckiej, posiłkując się informacją zaczerpniętą rozmaitych archi- walnych danych źródłowych (statystyk i spisów ludności, opisów historycznych, listów, pamiętników, dawnych fotografii, etc.). Gdy jednak celem badan jest ilościo- wa ocena przemian struktury krajobrazu, modelowanie i prognozowanie zmian – pożądane jest zastosowanie procedur zapobiegających propagacji błędów z danych źródłowych na jak najwcześniejszym etapie analiz. Prezentowane opracowanie pokazuje korzyści płynące ze stosowania metod i narzędzi badań ilościowych do analizy danych archiwalnych. Dzięki wykorzysta- niu potencjału zbiorów rozmytych odróżniono zmiany pokrycia terenu cechujące się
hamowania propagacji błędów z danych źródłowych, co ma kluczowe znaczenie dla skuteczności ilościowego porównywania map z różnych okresów i efektywności modelowania przemian struktury krajobrazu.
Badania współfinansowane ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego (grant N N306 217537 „Ograniczenie wpływu zniekształceń archiwalnych map topograficznych na wyniki modelowania przemian struktury krajobrazu”) oraz z Europejskiego Funduszu Społecznego i Budże- tu Państwa w ramach Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego – Działanie 2.6 „Regionalne Strategie Innowacyjne i transfer wiedzy” – projekt własny Województwa Mazowiec- kiego „Mazowieckie Stypendium Doktoranckie”.
LITERATURA
Antrop M., 1997: A concept of traditional landscapes as a base for landscape evalua- tion and planning. The example of Flanders Region. Landscape and Urban Plan- ning 38: 105-107. Bender O., Boehmer H.J., Jens D., Schumacher K.P., 2005: Using GIS to analyse long- term cultural landscape change in Southern Germany. Landscape and Urban Planning 70: 111-125. Brandt J., 1999: Geography as Landscape Ecology. Danish Journal of Geography 1: 21-32. Cohen J., 1960: A coefficient of agreement for nominal scales, Educational and Psy- chological Measurement 20, 1: 37-46. Gąsiewicz S., 1930: Znaki topograficzne map polskich 1:25 000 i 1:100 000, niemiec- kich 1:25 000 i 1:100 000, B. Ros. Zach. 1:100 000, austriackich 1: 75 000, rosyjskich 1:84 000.. Główna Księgarnia Wojskowa, Warszawa. Giętkowski T., Zachwatowicz M., (niepubl.). Sprawozdanie merytoryczne z przebie- gu projektu badawczego pt. „Ograniczenie wpływu zniekształceń archiwalnych map topograficznych na wyniki modelowania przemian struktury krajobrazu”, Projekt finansowany ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego (grant N N306 217537). Giętkowski T., Zachwatowicz M., 2010: Przemiany krajobrazu – czy można uniknąć złudzeń? [w:] Richling A., Fuhrmann M. (red.). Geograficzne spotkania w dro- dze. Krok trzeci – Warszawa, Wydawnictwo WGiSR, Warszawa. Hagen A., 2002: Multi-method assessment of map similarity, Proceedings of the 5th AGILE Conference on Geographic Information Science: 171-182. Hagen A., 2003: Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps. In- ternational Journal of Geographical Information Science 17(3): 235-249. Kondracki J., 2001: Geografia regionalna Polski. PWN Warszawa. Lewakowski J., 1920: Klucz znaków przyjętych dla map austriackich 1:75 000 i 1: 000, pruskich 1:00 000 i 1:200 000, rosyjskich 1:84 000 i 1:126 000. Nakładem Księ- garni J. Czerneckiego, Warszawa-Kraków.
Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Hind. D.W., 2006: GIS Teoria i praktyka, PWN, Warszawa. Naveh Z., Liberman A., 1994: Landscape Ecology, Theory and Application. Springer Verlag, New York. Plit J., 1990: Metoda zasięgów w analizie historycznych przemian środowiska przy- rodniczego, Przegląd Geograficzny 62 (1-2): 137-149. Plit J., 1994: Transformacja środowiska w świetle analizy historycznej [w:] Kostro- wicki A.S., Solon J. (red.), 1994. Studium geobotaniczno-krajobrazowe okolic Piń- czowa, Instytut Geografii i Przestrzennego Zagospodarowania PAN Warszawa. Plit J., 2006: Analiza historyczna jako źródło informacji o środowisku przyrodniczym. Problemy Ekologii Krajobrazu 16: 217-226. Pontius Jr. R.G., 2000: Quantification error versus location error in comparison of cat- egorical maps. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 66: 1011-1016. Privat C., 1996: Einsatz von Geo-Informationsyssystemen bei kulturlandschaftlichen Fragestellungen. Beitraege zur Landesentwlicklung 51: 54-60. Visser H., Nijs T. de, 2006: The Map Comparison Kit. Environmental Modelling Software 21(3): 346-358. Zachwatowicz M., 2011: The potential of fuzzy logic for quantitative land cover change analysis basing on historical topographic maps. Miscellanea Geographica XV: 231-240. Zadeh L.A., 1965: Fuzzy sets. Information and Control 8: 338-353. Zonneveld I.S., 1995: Land Ecology. SPB Academic Publishing, Amsterdam.
Materiały kartograficzne
Karte des Westlichen Russlands 1:100 000, 1915, Königlich Preußischen Landesauf- nahme, arkusze: G39, G40. Mapa taktyczna Polski 1:100 000, 1937-38, Wojskowy Instytut Geograficzny, arkusze: Pas 46 Słup 31, Pas 47 Słup 31. Mapa topograficzna 1:50 000, 2000, Główny Urząd Geodezji i Kartografii, arkusze: M-34-53-B, M-34-53-D, M-34-54-A, M-34-54-C. Topograficzna Karta Królestwa Polskiego 1: 126 000, 1839, Kwatermistrzostwo Szta- bu Generalnego Wojska Polskiego, arkusze: K3S7, K3S8, K4S7, K4S8. Wojskowa mapa topograficzna 1:50 000 wydanie pierwsze PRL, Służba Topograficz- na Wojska Polskiego, arkusze: M-34-53-D, M-34-53-B, M-34-54-A, M-34-54-C.
