遥感已经彻底改变了我们测量和理解地球的方式。我们现在可以跟踪全球森林砍伐，预测季末作物产量而且几乎实时识别野火．但在城市地区探索它的可能性才刚刚开始。常规土地覆盖图美国将地球表面分为“森林”、“水域”或“苔原”等类别，而通常把城市地区归为单一类别，如“城市”或“建成区”。这对于一般的城市范围的绘制是有用的，但是没有捕捉到城市区域的复杂性。映射的土地使用然而，它可以揭示一个城市的模式，从道路网络到住房供应，再到商业和工业空间的分布——以及它们所代表的就业机会——等等。

绘制随时间变化的城市土地使用地图可以显示出发生变化的内容、地点和时间:城市在哪里扩张或收缩;发展或重建地区的发展模式和密度如何?以及哪些类型的土地使用正在被取代。例如，这些信息可以突出空间不平等和城市的其他关键问题。住房与人口增长同步了吗?基础设施是否与发展保持同步?如果没有，哪里需要基础设施?经济增长是否正在侵占对城市福祉至关重要的湿地或农田?对于城市规划者、官员和居民来说，这样的紧迫问题比比皆是。可靠的土地使用数据可以帮助提供答案。

在国家地理学会的支持下，世界资源研究所已经开发出方法和基础设施绘制任意城市的城市土地使用地图，为城市管理资源和提高生活质量提供了一个新的工具。对墨西哥和印度这两个国家的城市的研究结果说明了这些新的城市土地利用地图的新颖之处以及它们如何使城市受益。

映射生活模式

现在，世界上一半以上的人口居住在城市，但我们对城市地区还有很多不了解的地方。对于新兴经济体中快速发展的城市来说尤其如此，这些城市的扩张和再开发速度往往超过了行政管理能力。从城市尺度到社区尺度，几乎没有关于城市如何安排、它们如何发展和变化，以及如何为城市居民和地球的福祉而改善它们的严谨的、全球一致的数据。

到目前为止，详细的全球城市土地使用地图根本不存在。许多现有的产品显示土地封面在大陆或全球尺度上，在空间上是粗糙的。另外，真正的土地利用遥感产品是基于昂贵、相对稀缺的高分辨率卫星图像，因此仅限于个别城市甚至地区。其他土地使用地图则是由城市规划者通过详细的实地数据收集来绘制的土地清册．

为了解决这一信息差距，我们使用了来自城市扩张地图集、遥感图像、机器学习技术和云计算工具——包括Python库、Keras和笛卡尔实验室平台-建立电脑视觉模型，以分类和绘制土地用途。

我们新的城市地图系统是不同的:生成的地图以详细的土地分类为特色使用以5米的分辨率绘制，只需要中分辨率的卫星图像，这些图像可以公开获取地球的整个表面，并不断更新。

多亏了欧洲航天局的Sentinel和美国宇航局的Landsat卫星星座的图像档案，我们可以追溯绘制多年前的城市土地使用地图。因为每个数据集每个月至少捕捉全球几次，我们的方法可以不断应用到新的图像，创建一个最新的和越来越丰富的数据集，可以提供关于世界各地城市是如何发展和变化的见解。输出是公开的因此，城市规划者和其他从业者可以开始在研究中使用它们，并立即为决策提供信息。

来自海德拉巴和墨西哥城的见解

利用这些模型，我们绘制了墨西哥和印度多个城市的土地利用地图。这两个城市化进程迅速的国家在城市土地利用和发展历史上存在重大差异。尽管印度有一些全球最大的城市，但印度仍然主要是农村，只有34%居住在城市地区的人口。相比之下,80％墨西哥的城市人口占总人口的一半。

将WRI的土地利用地图(5米空间分辨率)和ESA CCI的土地覆盖地图(300米分辨率)进行并列比较，显示出该新数据集的详细程度有所提高。在欧洲航天局的土地覆盖地图上，印度的海得拉巴和墨西哥的墨西哥城看起来都像是跨越景观的巨大“城市”斑点:它们缺乏边界的定义，也很少提供城市内部景观的细节。在城市类别中，没有关于主要居住和主要商业活动的区域、交通走廊的位置或基础设施的存在的信息。所有这些因素对于理解一个城市所面临的具体的、地方性的城市化挑战都是至关重要的。

通过该模型开发的分辨率更高的地图在这些“斑点”中区分细节，揭示了在较粗的比例尺上看不见的模式和细节。例如，墨西哥城最大的非住宅区域位于大都会区的北部，那里有常见的工业用途和仓库。为低收入人群提供服务的住房类型(非正式的、原子式的和住宅项目)在北部的这些非住宅区附近以及城市外围也很常见。正式住房在市中心和南部占主导地位。的墨西哥城著名的扩展区大都市区域和土地使用的相对空间隔离导致通勤时间长，尤其是那些生活在边缘地区的人，这是首都的一个重要因素证据确凿的空气污染．

相比之下，海得拉巴的非住宅区域主要集中在外围，其中许多是过去几十年在城市边缘激增的信息技术办公园区。这也意味着郊区的就业和住房增长,强调城市提供服务的能力．

两市的非正式聚落格局也有明显差异。在墨西哥城，其大都市人口平均增长了每年2.5%自1990年以来，快速增长既催生了非正式住宅区，也催生了“原子式住区”——没有明确细分的、增量增长的地区。这些地区既代表了为容纳新居民而规划的发展(在奇马尔瓦坎及其周边城市，东南部有大片的“非正式分区”)，也代表了由于住房建设跟不上或满足居住需求而出现的无计划增长(通常主要在城市外围和México山谷周围的山麓发现原子式定居点)。许多这些地区缺乏其他定居点所享有的基本基础设施，例如可靠的水、卫生、电力和公共交通。生活在这些地区的人也有更多难以获得关键的城市服务比如工作、教育、食品、娱乐和医疗保健。传统的土地覆盖图没有反映土地利用类型的这些差别，也没有反映相关的特征和问题。

海得拉巴则不同:它的非规划定居点分布在城市的核心、外围和周围的村庄，其中许多是长期建立的。点缀在城市周边地区的非正式住宅区和非住宅住宅区是许多南亚和东南亚城市的典型特征。这些“desakota“这些地区有城市特色，但也高度依赖农业。其中许多地区已经被不断发展的城市纳入其中，变成了“城中村”，随着城市的发展，可能会有更多的地区紧随其后，形成一个更加庞大的超大城市。随着这些互不相连的小点逐渐发展成更加统一和连片的城市，监测土地使用变化提供了预测和管理这些挑战的机会。

影响

像这样的细粒度土地利用地图有很多方法可以利用，因为研究人员可以比较城市内的模式和城市与城市之间、国家与国家之间的差异。这些土地使用数据可以与其他数据集结合，例如关于家庭、便利设施和服务、土地价值、经济活动、危害和脆弱性的社会经济学数据，从而得出新的见解。

基于这些发现，决策者、民间社会和私营部门可以在实地做出改变，以改善人民的生活，包括根据证据更好地瞄准稀缺资源。随着时间的推移，这些数据可以用来衡量的有效性联合国可持续发展目标以及其他开发指标。

我们继续发展和改进我们的方法和目标，等待必要的资源，最终每年为世界上每个城市制作相同的地图。有了这些高保真度的土地使用数据，研究人员可以更好地了解城市地区是如何随着时间发展的，城市外围的土地使用是如何变化的，以及哪种类型的定居点受洪水或滑坡等自然灾害的影响最大。这些只是一些可能的应用，但这些数据的潜力甚至更大——只有将这些地图和方法交到用户手中才能完全实现。

访问技术报告，开放源码脚本和由此产生的地图(印度，墨西哥，墨西哥的道路)．如果您是有兴趣使用笛卡尔实验室平台的学术或非营利性研究人员，请访问笛卡尔实验室的科学计划页面有关申请过程的更多信息。