夜间灯光影像探究北京市城市发展空间特征

北京市作为中国首都,城市化发展迅猛导致诸多"城市病"问题出现。为避免城市用地的盲目扩张,给北京市未来城市用地合理规划和区域可持续发展提供科学参考,利用1992—2013年DMSP-OLS夜间灯光数据提取北京市建成区,从城市扩展的时空尺度、城市重心识别及其转移规律、城市空间形态变化及城市内部发展差异等方面对城市发展的空间特征进行研究。结果表明,近20年来北京市建成区面积不断增大,且从中心城区向外环状圈层式扩展。1992—2013年,建成区面积扩大了878km~2,21年内扩大为原来的3倍,且向东北方向扩展面积最大。城市扩展主要集中在1996—2007年,扩展面积占总研究时段的92%。整个研究时段,北京市重心向东偏北28°方向移动,城市重心从东城区转移到朝阳区,转移距离为5 000.71m。各市辖区的发展水平逐年提高,发展水平差距逐年减小;北京市空间形态在外延式和内涵式扩展之间交替变化。     

基于TerraSAR-X和Landsat影像的城镇用地提取——以常州市为例

城市扩张作为一个重要的社会和经济现象,正以前所未有的速度和规模在世界各地不断推进。但是盲目的城镇扩张会对社会、生态及经济等产生一定的影响。因此准确高效地提取城镇用地,为城镇规划等提供决策依据变得尤为重要。以常州市为例,对基于单极化Terra SAR-X影像提取建成区方法进行了改进和完善,结合光学卫星影像辅助提取城镇范围,以提高这一类城市城镇提取的精度。该方法首先通过分析局部散斑特性和强度信息,采用基于阈值的方法提取城市和非城市区域,然后再利用Landsat8图像,采用最大似然法和分类后处理来提取城镇范围内的拆迁区域,最后结合提取的城市区域和拆迁区域来完成城镇用地的提取。最后,该研究中,利用Google Earth的遥感影像图进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城镇用地的提取精度,其总体分类精度约为89%,表明该方法行之有效。     

通过不透水面聚集密度法提取城市建成区

针对已有基于不透水面提取城市建成区的方法无法保证建成区连续性的问题,提出了一种基于对象不透水面聚集密度的城市建成区提取方法。该方法计算了不透水面聚集密度并进行分级,提取聚集程度高的区域为输入对象,并将被建成区完全包围的绿地水体也包含在内;利用长时序遥感影像建成区提取结果,使用城市空间形态扩展指标对济南市1997—2017年城市时空演化特征进行分析。结果表明,该方法提取精度达到93.5%,能准确刻画出城市形态,保持建成区的完整性;1997—2017年间,济南市建成区面积不断扩张,扩张速度与强度分别达到10.48km~2/a、0.32%,呈现带状轴向扩展模式;1997—2013年,建成区扩展的不规则程度在逐年减少,2013年以后建成区形状变得复杂。     

基于夜间灯光数据的重庆市城市扩张研究

城市化现象是区域经济发展的重要体现,其进程反映了该地区经济发展水平。重庆自1997年直辖以来,经济得到了高速发展,城市化水平也相应迅速提高,寻找一种直观、高效的城市化表达方法,从全局上正确把握直辖以来重庆市的城市化发展成果具有重大现实意义。通过统计数据比较法对夜间灯光数据逐年提取重庆市建成区范围,再根据提取结果构建城市重心模型,计算城镇扩张速度,建立夜间灯光指数。研究发现:重庆市城镇分布在空间上呈点状分布并向四周扩张;城市化水平差异明显,其他区县远落后于主城区;城市重心由渝中区逐渐转移至渝北区内;城市扩张保持较高速度。以此为重庆市城市规划和建设提供重要参考。     

基于IBI和CA模型的城市建成区提取及其应用——以上海市为例

当前,城市建成区的自动提取仍然是一难题。以上海市为例,利用(Index-based Built-up Index)IBI建筑用地指数提取后的二值影像作为地理元胞的初始状态,采用元胞自动机模型,通过阈值分割、腐蚀、连通性检测等一系列处理来提取连续、稳定的城市建成区。将这一方法应用在Landsat系列影像上,提取出了上海市1987至2015年间5个年份的城市建成区。同时进一步采用城市扩展强度指数、同心圈图和雷达图分析等方法研究了上海市近30a来城市建成区的时空演化格局。结果表明:上海城市建成区面积由1987年的195km2增加到2015年的1759km2,增幅达802%。在1987至2002年的15a间,城市建成区呈中低速扩张,主要沿黄浦江呈南北向扩张;2002年以后,城市建成区高速扩张,扩张方向转为东西向。总体来看,上海市近30a来经历了快速的城市扩张过程。     

基于夜间灯光数据的西安市城市扩张及驱动因素研究

城市扩张信息的动态监测对了解城市社会经济活动以及城市规划的实施与反馈有重要意义。以DMSP/OLS夜间灯光影像为数据源,采用有理函数模型和阈值二分法对城市扩张数据进行校正和提取,运用灯光指数、城市空间扩展速率和强度指数以及重心迁移相关指数对1993～2013年西安市城市扩张情况进行分析。结果表明:西安市城市建成区面积从1993年的148 km~2增长到2013年的473 km~2,扩张了2.2倍;城市扩张方向从西南发展为南北同步扩展,空间扩张方式也从早期的单核同心扩展模式逐渐转变为多级核生长扩展模式;使用灰色关联度模型分析了2008～2013年西安市近郊四区(未央区、雁塔区、灞桥区和长安区)社会经济指标与城市用地的关联度,发现各区关联度最大指标分别为工业产值(0.474 7)、人口密度(0.731 2)、第三产业产值(0.425 8)和全社会固定资产投资(0.404 5)。     

夜间灯光融合多源数据的建成区提取方法

夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区提取研究。针对已有研究未过滤NPP/VIIRS数据火光、气体燃烧等背景噪声,且仅顾及单一要素进行建成区提取,导致建成区提取不准确的问题,提出一种夜间灯光融合多源数据的建成区提取方法。首先,构建顾及POI、道路、EVI多源要素的夜间灯光修正指数PREANI;然后,基于该指数,利用动态阈值二分法对建成区进行提取;最后,以东营市为实验区,对提出的方法进行对比验证和讨论。结果表明:该方法在城市边缘地物区分、城市空间结构辨识能力方面具有明显优势,对于整体空间形态、细节边界表现效果更优;基于该方法提取的建成区,查全率、查准率和F1值均有明显提高,其提取边界更为精准,表现出较好的适用性。本研究对于城市建成区提取与城市空间结构刻画具有重要的意义。     

基于多源遥感数据的陕西2000～2015年城市扩展研究北大核心CSCD

夜间灯光数据已成为监测城市发展进程及空间格局演变的重要依据。利用覆盖陕西省的2000、2005、2010年3期DMSP/OLS数据及2015年无云复合NPP/VIIRS数据,结合MODIS等多源遥感数据构建VANUI、EANTLI两种指数模型,识别并提取陕西省城市建成区面积,经过对比分析后,选取较为精确的EANTLI指数重建陕西省2000～2015年城市扩展进程,并对西安市城市扩展的细节特征进行探究。结果表明:EANTLI指数在城市建成区识别与提取方面较VANUI指数稳定;2000～2015年陕西省城市扩展的不均衡性较为突出,关中各地市城市建成区面积增长速率最快,陕北次之,陕南地区较为缓慢。陕西省城市扩展的主要特征是以各地市中心城市为核心,呈同心圆或扇形模式向外蔓延;西安市城市扩展具有明显的外延性特征,城市重心逐渐向西移动,城市建成区向西北、西南方向持续扩展。     

张掖市甘州区1959~2009年间城市扩展分析

利用锁眼、MSS、TM影像和地形图及其他辅助数据,提取张掖市1959、1968、1977、1986、1997、2009共6个年份的城市建成区范围和面积,利用空间重心转移模型、扩展强度指数、扩展速度指数、紧凑度指数、面积变化、城市用地扩展系数等指标,分析了近50 a来城市土地利用扩张的空间变化特征。结果表明,50 a间张掖市城市建成区扩展5.71倍,其中1986年之前属于缓慢扩展阶段,1986年之后属于快速扩展阶段。在1959~1986的27 a间,建成区面积仅扩展258.42 hm²。1986~2009年期间,随着改革开放和西部大开发战略的实施,建成区面积增加了1 995.11 hm²,是前27 a的7.73倍。1959~1977年期间,城市重心偏移量小,1977~1986年期间,虽然城市扩展面积较小,但城市主要向西和西北方向扩展,重心开始向西北偏移,偏移量较大;1977~2009年期间,由于城市向东和东北方向扩展,城市重心开始向东和东北方向偏移,偏移量都很大,最大达到629.79 m。城市紧凑度在1959~1968年间急剧下降;在1968~1997年间逐渐趋于稳定后又略有下降,1997~2009年开始慢慢上升,该市后期土地的集约化以及城市基础设施和公共资源的利用效率有所提高。城市用地扩展系数在1959~1986年期间小于1.12,城市用地规模扩展不足(1977年前后比较特殊),1986~2009年期间,城市用地扩展系数大于1.12,城市用地规模扩展过快。     

中缅边境典型城市扩张遥感动态监测及驱动力分析

在“一带一路”背景下,当前针对边境城市建成区发展的研究尚不充分,特别境内外口岸毗邻城市的演化交互关系更有待挖掘。以中缅边境地区典型的口岸毗邻城市——瑞丽市和木姐市作为研究区,选取2012、2015和2018年遥感影像,采用城镇建筑用地指数提取两市建成区,从建成区扩张数量、空间分布格局和内部经济规模3个方面,分析瑞丽市开发开放试验区设立后的两市建成区动态变化特征,并对两市建成区演化的交互关系和扩张驱动因素进行探讨。结果表明：在自然环境、经济产业、政策规划、交通、口岸等因素的综合作用下,两市建成区扩张明显。瑞丽市城市西部扩张最为明显,东部次之,呈现“一体两翼”式扩张格局,逐渐从建成区外延转为内部填充及基础设施完善阶段;木姐市主要向西北和正东方向扩张,建成区保持较为明显的外延特征,但其内部土地集约利用水平不高。在交互协同发展过程中,瑞丽市占主导地位,木姐市处在依附地位。两市的快速协同扩张也体现了中缅两国政治经济的紧密交流和广阔的合作空间。     

基于DMSP/OLS数据的长江经济带城市用地空间分异特征

针对基于DMSP/OLS数据对长江经济带城市用地空间分异特征研究不够深入,对城市范围提取不够精确的问题,采取支持向量机分类法定量提取经济带城市建成区,并引入扩张强度指数、标准差椭圆等模型对经济带上中下游,以及关键节点城市的扩张强度、方向、类型进行细致探讨。结果表明:(1)1992—2012年长江流域主要城市建成区呈现快速扩张趋势,建成区面积扩张了60 392km2,年均扩张速度为31.41%。流域空间梯度呈现以上海为龙头的"上游-下游-中游"递减的扩张格局。(2)扩张强度分析表明流域呈现下游持续上升,上中游不同幅度的波动。其中,上中游成都、武汉市等均与本区域扩张强度走势保持高度一致,下游以上海为核心的节点城市则始终保持较高的扩张强度。(3)流域城市总体灯光重心位于安庆市,且在1992—2012年期间呈现往复移动的现象。标准差椭圆分布范围由61.96km2增大到76.52km2,具有明显的东西轴向性。     

基于夜间灯光的2000—2018年成渝地区城市化过程研究

成渝城市群正逐步成为我国西部经济发展的增长极,探索其城市化时空格局对区域协调发展具有指引作用。基于2000—2018年整合夜光遥感数据提取城市群多期建成区空间范围,运用夜光规模统计、标准椭圆、位序—规模法则以及空间自相关等指标、模型定量分析了成渝区域城市化时空过程。结果表明：(1)灯光与统计数据配合下的建成区提取多年平均误差为1.27%,重庆、成都和绵阳市提取验证效果好;(2)19年间成渝各城市夜光规模显著增长,整体累计增长5.6倍,2010年后成渝城市群灯光规模扩张速度显著;(3)区域内各城市的位序—规模（rank-size）由高位序城市集中发展转向区域协调均衡发展,中小城市均有不同程度的扩张;(4)城市群规模重心位于四川资阳市安岳县,重心移动整体上以东南方向为主,空间格局整体呈现以“成都—重庆”为轴线沿西北向东南演变,空间范围逐渐扩张,说明以重庆为主的东南都市圈的社会经济形势更显著,对城市群发展更具影响力;(5)成渝城市群扩展的空间集聚程度逐渐加强,冷热点格局整体呈现冷点区占比大,热点区占比低的特征,热点区主要出现在位于成都与重庆主城区及其周边城镇。研究揭示了成渝城市群均衡发展的特...     

基于夜间灯光数据的城市建成区提取方法评价与应用

DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取。目前主要存在4类提取方法:经验阈值法、突变检测法、统计数据法和较高分辨率影像数据空间比较法。以上海为例,在2000年、2003年、2006年夜间灯光数据的基础上,利用4种方法完成了城市建成区的提取。通过对不同年份数据提取结果的比较,证明了相同的灰度分割阈值对不同年份的夜间灯光数据中不存在通用性;在对2003年夜间灯光数据的提取中,4类方法所得结果精确度从高到低依次为统计数据法、突变检测法、经验阈值法和较高分辨率影像数据空间比较法,相对误差分别为1.3%、2.1%、5.1%和11.2%,在对4种方法的便捷性和可实现性进行分析与评价后,使用突变检测法完成了上海市2000~2006年城市建成区的提取。     

1988年～2014年莆田市城市扩展及其驱动力分析

鉴于城市扩张及其驱动力分析在协调城市扩张与土地资源保护的矛盾、促进城市可持续发展中的重要作用,该文利用多时相遥感数据和莆田市社会经济统计数据,结合野外调查,采用室内解译方法来获取1988年~2014年莆田城市扩张数据,以分析不同时期莆田各城区扩张的面积、速度、方向主要驱动力。1988年~2002年莆田市建成区扩张面积快速增长,而2002年以后增长速度明显减小;仙游县、梧塘镇、大济镇和度尾镇建成区扩张整体呈现出"增-减"趋势,其余城镇建成区扩张则呈现"减-增"趋势。同时,人口增长、经济发展和社会投资是莆田城市扩张发展的主要驱动力,其中,GDP增长是最主要驱动力。该研究有效地揭示了莆田城市扩张的发展规律,为该地区城市规划与管理提供参考与借鉴。     

1988年～2014年莆田市城市扩展及其驱动力分析

鉴于城市扩张及其驱动力分析在协调城市扩张与土地资源保护的矛盾、促进城市可持续发展中的重要作用,该文利用多时相遥感数据和莆田市社会经济统计数据,结合野外调查,采用室内解译方法来获取1988年～2014年莆田城市扩张数据,以分析不同时期莆田各城区扩张的面积、速度、方向主要驱动力。1988年～2002年莆田市建成区扩张面积快速增长,而2002年以后增长速度明显减小;仙游县、梧塘镇、大济镇和度尾镇建成区扩张整体呈现出“增 减”趋势,其余城镇建成区扩张则呈现“减 增”趋势。同时,人口增长、经济发展和社会投资是莆田城市扩张发展的主要驱动力,其中,GDP增长是最主要驱动力。该研究有效地揭示了莆田城市扩张的发展规律,为该地区城市规划与管理提供参考与借鉴。     

利用夜光影像监测珠江三角洲建设用地扩张撤回

针对一般遥感影像监测城市扩张不够高效、不够准确的问题,提出了利用卫星夜间灯光影像对城市建设用地扩张动态监测的方法。运用DMSP卫星所获取的2001—2010年夜间灯光数据,提取珠江三角洲城市群区域的影像并进行预处理,采用基于不变目标区域法的校正方法,对所有的夜间稳定灯光影像中的饱和像元进行饱和校正以及所有影像间进行相互校正,再对影像间的连续性进行校正,并综合目视解译法、统计数据比较法、回归分析法对夜间稳定灯光影像的校正结果进行检验,最后以2001年城市建成区作为基础,通过自然断点分级法提取出2001、2004、2007、2010年的珠江三角洲各城市的建成区面积。结果表明,珠江三角洲城市建设用地存在由沿海的珠海市、中山市、广州市、东莞市和深圳市向内陆地区逐渐扩展的明显趋势。     

基于NDVI和纹理变化的城镇扩展检测--以浙江省绍兴市为例

以绍兴市作为研究区，选取两景不同时相的TM影像，进行了城镇扩展的研究。该研究区位于中国东部沿海地区，其地理位置和投资环境决定了其城镇的快速发展，因此对其进行城镇扩展的研究具有非常重要的意义。本假定以植被覆盖为明显标志的景观生态和基于NDVI的城镇土地利用之间的相互关系，给出了一种新的城镇扩展检测方法，即使用NDVI公式生成植被指数，然后提取1984年和2000年归一化差分纹理指数的纹理影像，这些指数显示了这些纹理影像变化的比率，该方法成功地显示了两景影像间的变化区域。当然为了获取正确的结论往往需要相关的地面数据。研究结果显示，在城镇外围地区具有明显的植被覆盖变化。     

基于遥感的佛山市夜间灯光和植被指数空间关联分析

利用卫星数据分析生态环境及城镇化发展的研究较多，不同地区的结果差异较大。佛山市作为典型快速城市化区域，目前经济发展对其生态环境的影响研究较少。文章基于DMSP-OLS和NPP-VIIRS两种数据，通过模型拟合得到佛山1992—2019年夜间灯光数据集，分析佛山夜间灯光指数及城市建成区的时空变化特征，并进一步研究夜间灯光指数与植被指数的关系。结果表明：28年来，佛山夜间灯光指数持续增加，年平均增速为3.3%,与年平均GDP呈指数方式显著相关。佛山城市建成区面积增加约2.6倍，城市扩张现象显著。2000—2019年，佛山年平均NDVI显著增加，NDVI与夜间灯光指数在时间上呈二次多项式关系变化，在空间上正负相关性并存，具有显著正相关关系的像元占52.3%。研究表明，佛山城市高速发展的同时，生态环境得到了很好的保护。     

珞珈一号融合多源数据的建成区提取北大核心CSCD

针对使用夜间灯光影像提取建成区存在灯光溢出、过饱和等所导致提取精度受限的问题,采用空间分辨率更高的珞珈一号影像,分别结合高精度的兴趣点、道路、归一化差异植被指数和地温数据,构建多个夜间灯光修正指数,引入最大类间方差算法优化动态阈值法来提取建成区,以武汉市为例对建成区提取精度进行研究。结果表明,综合多源数据的城市建成区提取效果普遍要优于单一数据源,但并非融合的数据类型越多建成区提取精度就越高。使用几何平均值法融合珞珈一号、兴趣点和地温数据构建的LPALUI指数提取建成区最精确,可保留丰富的边界和内部空间信息,其总体精度、Kappa系数和F1-score高达93.7%、0.608、0.957,是城市建成区提取的理想多源数据指数。     

基于NDVI阈值法反演地表比辐射率的参数敏感性分析

地表比辐射率是反演地表温度的重要因子,普遍应用于自然界中的水热交换和辐射传输过程。本文通过对基于NDVI阈值法反演地表比辐射率的相关参数进行敏感性研究,确定了影响NDVI阈值法反演地表比辐射率的关键参数,以期通过关键参数获取方法的改进和参数不确定性的降低来提高NDVI阈值法的反演精度。研究以Valor和Caselles在1996年提出的植被指数混合模型为理论基础、湖北省荆门市为研究区域,使用Land-sat TM5数据,采用控制变量法,对NDVI阈值法中影响比辐射率反演精度的大气因子、地形因子、纯像元NDVI阈值、纯像元比辐射率值进行敏感程度的数学分析。研究发现,4大因子敏感性程度:纯像元比辐射率值>纯像元NDVI阈值>地形因子>大气因子,其中纯像元比辐射率值和纯像元NDVI阈值为关键参数;4大因子影响程度:大气因子>纯像元比辐射率值>地形因子>纯像元NDVI阈值。