哈尔滨城乡梯度建设用地结构变化及不透水面遥感监测分析

在快速城镇化背景下,客观掌握城市扩张进程中的城乡建设用地及内部不透水面变化特征,有利于优化大都市城乡用地结构及空间融合发展。基于城乡建设用地及不透水面遥感监测数据集,应用空间分析模型,对哈尔滨2000~2015年城乡建设用地规模、结构及内部不透水面时空演变特征进行分析,探究城市扩张格局、区位差异、建设用地利用强度及城乡之间的差异。结果表明：①2000年以来城乡建设用地快速扩张了158.32 km²,年变化率和动态度均呈先增大后减小趋势;从城市核心区至远郊区方向其扩张规模依次增大,建设重点不断向城市周边推移,呈现出较明显的空间异质性;②城镇建设用地和独立工矿用地面积及占比逐年增加,扩张来源均以耕地为主;农村居民点占比降低了13.14%,城乡建设用地结构特征发生了较明显变化;③2000~2015年城乡建设用地内部不透水面面积和比例分别增加了145.32 km²和10.04%,城镇建设用地利用强度已达到较高水平,农村居民点用地利用强度快速提高,城市和农村之间的差距不断缩小;自城市核心区至远郊区方向不透水面比例不断降低,可利用潜力越大,不透水面面积增量、比例增量、比例增长率及扩张强度大体呈增加趋势,不透水面与城乡建设用地规模变化趋势相近,可在一定程度上揭示城市扩张轨迹。     

基于云平台的中哈干旱区典型城市地表覆盖变化遥感监测与比较

城市地表覆盖组分是影响人居生存环境和城市生态系统服务的关键因素。基于Google Earth Engine平台,利用Landsat 5/8遥感影像数据,采用改进的“植被—不透水面—土壤”模型及线性光谱混合分解方法,提取地处干旱区的中国西部大城市乌鲁木齐市与邻国哈萨克斯坦首都城市努尔–苏丹市、大城市阿拉木图市的地表覆盖信息,对比分析1990~2015年3个城市地表覆盖的变化特征。结果表明：1990~2015年间乌鲁木齐市城市建成区扩张面积最大,扩张了349.81 km²;其次为努尔-苏丹市,城市扩张面积为158.16 km²;由于哈萨克斯坦首都由阿拉木图市迁往努尔-苏丹市,整个时段阿拉木图市城市扩张最慢,总计扩张了126.23 km²。在城市建成区内,1990年到2015年间乌鲁木齐市城市地表不透水组分增加了7.10%,努尔—苏丹市和阿拉木图市分别减少了14.9%、4.49%。建成区内绿地组分努尔—苏丹市从1990年到2015年增加了6.68%;乌鲁木齐市和阿拉木图市分别减少了6.65%和2.75%。城市所表现出来的不同地表覆盖特征乌鲁木齐市主要受国家政策支持,阿拉木图市由于其历史背景和城市规划,努尔—苏丹市城市的快速发展则受哈萨克斯坦迁都的影响。     

基于多源时空信息的西宁和拉萨近70年来城市扩展过程重现及地表覆盖变化分析

西宁和拉萨城市作为青藏高原人类活动的热点地区,其发展历程对青藏高原社会经济发展具有重要影响。研究基于遥感影像、城市规划图和历史地图等资料重建了西宁和拉萨城市1949基准年、1978基准年、1990年、2000年、2010年和2018年城市扩展及2000年以来城市不透水层和绿地空间组分数据,分析了1949基准年以来西宁和拉萨主城区城市扩展的时空特征,揭示了社会经济因素和政策因素对城市土地利用/覆盖变化的影响。研究结果表明：(1)新中国成立以来,西宁和拉萨主城区持续扩展,均呈现非线性的增长态势,城市土地面积分别从1949基准年的1.98 km²和1.10 km²增长到2018年的75.65 km²和76.04 km²;西宁主城区城市扩展呈现十字状的扩展态势,拉萨呈现出圈层外延式的扩展模式;(2)自2000年来,西宁和拉萨城市绿化水平显著提升。2000～2018年,西宁和拉萨城市不透水层面积分别从36.91 km²和21.56 km²增加到55.34 km     

协同Sentinel合成孔径雷达和光学影像多特征的不透水面随机森林提取方法

不透水面的精确提取对区域人口密度估计、环境评估、灾害预测、水文模型构建、城市热岛效应研究以及气候变化分析等具有重要意义。传统大尺度不透水面提取方法主要受限于遥感数据质量和提取特征的选择，提取的不透水面空间分辨率较低，难以满足现阶段不透水面的精细化需求。以Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI为遥感数据源，从光谱、纹理、时序等3个维度选取不透水面的多个提取特征，构建了基于随机森林的不透水面提取模型，并利用GEE平台开展了2020年长三角地区的10 m空间分辨率不透水面提取实验。结果表明：在不同类型实验区，与仅用光谱特征、光谱特征和时序特征相比，该方法的总体精度、Kappa系数分别提升5%、9%和2%、6%，且针对不透水面覆盖水平不同的各类城市，均具有较好的提取效果；长三角地区全域尺度不透水面提取的总体精度和Kappa系数分别达93.75%和0.88，不透水面面积为61 591.38 km²，占全域总面积的比例约为17%，主要分布在长三角的东部区域，西、北部不透水面占比较低且呈放射性分布。该方法针对10 m分辨率遥感影像提出的，适用于山区、乡村、城...     

1992~2013我国干旱区城市不透水遥感制图与扩张过程分析

城市不透水地表作为城市建成区的重要环境指标和物理参数,在城市管理规划、环境评估、灾害预测、城市热岛以及气候变化等领域具有重要价值。及时准确地获取区域尺度城市不透水地表信息,对于城市发展综合规划、科学研究等具有重要意义。以DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）为主要数据,通过构建植被调节型不透水指数（Vegetation-Adjusted Impervious Surface Index, VAISI）和非线性机器学习模型支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）,完成了1992~2013年我国干旱区主要城市不透水面的22期遥感制图与变化过程聚类分析。研究结果表明：近20 a来我国干旱区城市不透水面总体上扩张幅度较大;时间变化过程上呈现显著扩张的趋势,且这一扩张在过程在2000年前后出现了提速;空间上,干旱区城市扩展的区域异质性显著,各城市不透水面扩张速度不均衡,不同等级规模城市扩张的速度差异明显。结合城市扩张动态度和城市面积聚类分析,我国干旱区主要城市的扩张过程可分为：高速扩张型、快速扩张型、中速扩张型和低速扩张型。     

1990~2015年吉林省西部耕地变化与“旱改水”时空特征研究

以Landsat遥感影像为数据源,利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据;以此为基础,分析了1990~2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明：1990~2015年期间,吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km²,增速逐渐变缓。旱田面积在1990~2000和2000~2010年期间有小幅增加,但在2010~2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张,25年间增加了1139.39 km²（51.7%）,旱田净转化为水田的面积不断增加,1990~2000年为69.13 km²,2000~2010年为156.19 km²,2010~2015年为288.27 km²。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因,影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有：科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议,为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。     

不同地表参数变化的上海市热岛效应时空分析

研究地表参数变化与热岛效应的关系对优化城市功能分区以及城市可持续发展具有重要意义。采用上海市2000、2005、2009年3个时期的Landsat ETM+卫星遥感影像,使用归一化不透水面指数(NDISI)、基于指数的植被指数(IVI)、归一化差异水体指数(MNDWI)分别从遥感影像中提取不透水面、植被和水体;然后从时间、空间角度并采用回归分析方法分析了上海市地表参数在这9 a中发生的变化及其对城市热环境造成的影响。结果表明:9 a中城市不透水面面积大幅增加,不透水面增加的代价是植被和水体大范围减少,形成了城市的热岛。上海市整体热岛强度是先增强后缓慢减弱的趋势,且热岛分布从集中型向分散型发展。     

1990~2015年吉林省西部耕地变化与“旱改水”时空特征研究

以Landsat遥感影像为数据源，利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据；以此为基础，分析了1990~2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明：1990~2015年期间，吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km²，增速逐渐变缓。旱田面积在1990~2000和2000~2010年期间有小幅增加，但在2010~2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张，25年间增加了1139.39 km²（51.7%），旱田净转化为水田的面积不断增加，1990~2000年为69.13 km²，2000~2010年为156.19 km²，2010~2015年为288.27 km²。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因，影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有：科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议，为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。     

基于MODIS的黄土高原土地荒漠化动态监测

以2001年和2009年8月MODIS卫星影像为数据源,基于归一化植被指数和像元二分原理,通过建立科学的荒漠化土地分类系统,对黄土高原地区近8 a的荒漠化土地进行了动态变化监测,分析了2个时期荒漠化土地的空间分布特征和面积变化情况。结果表明:黄土高原荒漠化土地面积整体呈明显的减少态势,但类型转化结构表明荒漠化土地强度却处于不断发展阶段。8 a间,极重度荒漠化土地面积增加了16.53 km²,增长率为28.36%,重度和中度荒漠化土地面积均有不同程度减少,分别减少了1.2×10⁴ km²和7.0×10⁴ km²,变化率分别为32.97%和29.19%;分别有9.0×10^4 km²和1.2×10⁴ k²的轻度和潜在荒漠化土地转化为其他类型荒漠化土地,并分别增加了9.3×10³ km²和7.3×10⁴ km²,增长率分别为4.2%和57.3%。发展区面积为1.9×10⁵ km²,稳定区面积为4.0×10⁵ km²,逆转区面积为2.8×10⁴ km²,发展区面积比逆转区面积大1.6×10⁵ km²,表明黄土高原环境质量不断下降,荒漠化强度不断扩张的趋势。     

基于线性光谱混合分析的乌鲁木齐不透水层提取及其时空变化分析

利用Landsat TM、OLI多光谱卫星遥感数据,采用VIS（植被－不透水层－土壤）模型和线性光谱混合分析法对丝绸之路经济带核心区乌鲁木齐建城区及其周边进行丰度估算,并针对红色彩钢板屋顶在不透水层丰度图像上低亮度特点,进行改进处理,提高了不透水层丰度估算精度。研究结果表明：1994~2018年的24年间乌鲁木齐市不透水层呈现出显著扩展的特点,其面积从140.41 km²扩大到462.62 km²;扩展速率在1994~2005年间缓慢上升,2005年之后迅速上升;扩展强度先上升,2010~2015年达到最大,之后出现下降;同时,城市不透水层的空间扩展具有明显差异,向西和东北方向扩展最为显著。综合分析指出：乌鲁木齐城市不透水层的空间扩展受到周边山体地形和煤矿开采等因素的限制,而“乌昌一体化”政策是城市扩展的主要助力因素。     

多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究

随着城市化进程的加快,城市热力场也随之发生变化,从而影响着城市区域环境、社会经济以及社会环境。由于NDVI具有季相变化的不稳定性,本研究采用两个时相TM/ETM+影像分析福州市及其周边地区不透水面对热力场的时空分布变化状况。为了获取精确的城市不透水面信息,本实验采用NDVI二元法结合2000年同区域的IKONOS影像提取不透水面信息。通过定量分析不透水面百分比、NDVI与地表温度的关系,得出不透水面百分比与城市地表温度呈线性相关,其相关系数在0.7左右;尤其30%以上的不透水面对地表热环境的空间分布影响最为突出,因此,相对于不稳定的NDVI而言,不透水面信息能更好地反映城市热环境的空间分布状况。     

基于GeoSOS-FLUS模型的乌鲁木齐主城区扩张情景模拟分析

乌鲁木齐市作为新疆首府、“一带一路”中的中亚区域经济中心,其土地资源的合理利用、城市形态的健康发展则显得尤为重要。本研究首先基于乌鲁木齐主城区1990～2018年遥感影像解译出的土地利用分类对其土地利用时空演变情况加以分析,1990～2018年乌鲁木齐主城区急剧扩张,2010年以来交通网络铺设完善,主城区快速扩张,周遭耕地、林地、草地等萎缩95.12 km²、6.49 km²、52.37 km²,重心呈现出向东与向北扩张趋势,主城区农用与绿化面积萎缩,无法兼顾经济与生态效益协调可持续发展。接着,遴选自然与社会经济等影响主城区扩张的驱动因素,结合乌鲁木齐主城区扩张历史特点设计第一产业优先、第二三产业优先、生态优先情景,利用Geo SOS-FLUS模型对不同情景下的主城区扩张情景进行模拟预测,研究发现第二三产业优先情景下建设用地明显增加1 142.94 km²;生态优先情景下生态效益高的林地、草地、水域面积显著增加281.59、651.38、7.29 km²;第一产业优先情景下,建...     

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。     

利用长时序流域不透水面数据集探索城市增长模式——以秦淮河流域为例

南京作为秦淮河下游的中心城市,在快速城镇化进程中面临着下垫面条件急剧变化带来的生态环境效应。不透水面作为衡量区域城镇化发展状况的关键指标,搭建了城市开发与环境质量的桥梁,可为当前空间治理与统筹城乡发展提供新的研究视角。在我国海绵城市建设背景下,以南京所在的秦淮河流域为研究区,通过半自动决策树分类模型从1988～2017年9景卫星影像提取流域基础不透水面数据集,利用多重滤波器构建连续变化的不透水地表,采用扩展强度指数和景观扩展指数定量分析30 a秦淮河流域不透水面时空扩展特征与城镇增长模式,揭示流域内城市发展轨迹及其成因。研究结果初步表明：(1)流域城镇化进程十分迅速。不透水面占比从1988年的3.09%增至2017年的26.49%,特别是2006年以来不透水面处于快速扩展期;(2)流域内不同城市的不透水面扩展进程差异明显。初期集中在南京城区和江宁城区,进入21世纪后则以江宁区、溧水区和句容市为主;(3)“多核扩展”和“点—轴扩展”是秦淮河流域城镇形态组建和增长的主要模式。初期以城区边缘式扩张为主,后期逐渐转向填充式增长,城镇一体化水平不断提升;(4)流域不透水面扩展是自然环境、经济发展...     

丹江口水库扩张对淅川县“三生空间”的影响研究

淅川县作为南水北调中线的渠首及丹江口水库河南部分所在地,分析其水域扩张对当地生态、生产和生活(三生空间)及生态移民的影响对于区域生态保护和发展具有重要意义。研究利用Google Earth Engine遥感大数据云平台,使用1 631景Landsat遥感影像,对丹江口水库在2000—2020年的演化过程进行动态分析,通过构建生态空间分类体系,分析丹江口水库扩张对淅川县生态空间格局演变及生态移民所造成的影响。结果显示：(1)2000—2020年淅川县生态空间面积波动上升、生产空间面积逐渐减少,生活空间面积持续扩张。(2)淅川县境内的丹江口水库水域面积在2000—2020年处于波动上升的状态,丹江口水库扩张使淅川县新增淹没面积181.67 km²。(3)淅川县生态空间的扩张,特别是丹江口水库水体扩张占用了181.67 km²的生产和生活空间,承载土地面积减少,承载人口压力增加,导致淅川县产生16.2万生态移民。     

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究

不透水面是城市地区的典型特征,它与城市总用地面积的比值--不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅可获得较高精度的不透水面信息,而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取精度。本文利用南京IKONOS影像,采用面向对象分类方法提取不透水面信息,初步解决了阴影归类和遮盖不透水面的植被剔除等问题,提高了不透水面信息提取精度。     

广州市地表温度反演与土地利用覆盖变化关系研究

利用环境星1A/1B遥感影像,运用Jiménez-Munoz & Sobrino's普适性单通道算法定量反演广州市的地表温度(Land Surface Temperature,LST) ,结合MNF主成分分析和支持向量机获取的不透水面分布格局,利用面向对象分类方法获得了土地利用覆盖情况,重点研究广州市不透水面、土地覆盖和植被指数与城市热环境的定量关系。研究结果显示:基于大气水汽含量实测数据的JM&S普适性单通道算法反演结果更精确;广州市2009~2011年的不透水面面积和土地覆盖与平均地表温度相关性分析表明:广州市连续3 a呈现城市扩张的现象,城市热效应显著加剧;城市平均地表温度与不透水面面积呈现正相关,与城市的植被指数和裸土指数呈现负相关。     

1979~2010年乌海市煤矿开采对生态环境影响的遥感监测

以1979年以来多期陆地卫星Landsat MSS/TM遥感数据为基础,利用煤矿遥感影像各波段反射率远低于其他地物的典型光谱特征,提取了乌海市煤矿开采区时空分布数据集,并结合SPOT-VEGETATION NDVI数据,对乌海市煤矿开采区的变化过程以及生态环境影响进行了动态监测。结果表明:30 a来乌海市煤矿开采区扩张明显,煤矿开采区面积由1979年的2.69 km²增加到2010年的109.34 km²,净增加106.65 km²。煤矿开采过程中侵占了大量耕地、林地和草地,导致1998~2001年乌海市整体生态环境急剧恶化,全市年最大NDVI由1998年的0.2043下降到2001年的0.1231,2000年以后,乌海市煤矿开采区面积虽然仍呈增长趋势,但全市植被覆盖状况有所好转,尤其是2005~2010年植被覆盖状况明显好转,全市年最大NDVI由2005年的0.1417上升到2010年的0.2028。     

厦门市不透水面的时空演变

针对关于不透水面时空演变研究还缺乏有效的定量方法的问题,以厦门市为研究区,引入不透水面变化轨迹、不透水面重心及其迁移路径,定量剖析不透水面时空演变过程。结果表明,研究时段内不透水面持续扩张,研究区21%和35.32%的面积最终分别转化为高覆盖和中覆盖不透水面类型。转化为高覆盖类型的轨迹分布在各个行政区的建成区及其周边,另外3种类型的变化轨迹以圈层结构的形式,随着时间的推进在空间上不断远离原城区。20年来厦门本岛不透水面重心稳定在湖里区与思明区的交界地带,受岛内用地条件和自然条件的限制,重心迁移距离较小,岛外4个区不透水面重心迁移距离大于厦门岛,尤其是集美区4个时段内的迁移距离均较大。     

融合WorldView-2与机载激光雷达数据估算城市不透水面

针对高空间分辨率遥感影像进行城市不透水面提取时存在的同物异谱、异物同谱及阴影等局限性,提出一种基于WorldView-2高分影像与机载激光雷达数据融合的分层分类估算城市不透水面的方法。该方法首先运用基于雾霾与比值(haze-and-ratio-based,HR)的融合算法对WorldView-2多光谱波段与全色波段进行数据融合;然后依据LiDAR归一化数字表面模型(normalization digital surface model,nDSM)高度阈值分为地面物体与非地面物体,运用像元尺度上分层支持向量机分类算法进行城市不透水面百分比估算;最后结合特征阈值和GIS空间分析法探测阴影区域不透水面。研究结果表明,与传统的高分影像提取城市不透水面方法相比,该方法可以明显改善材质复杂的建筑物屋顶提取不完整,以及高亮裸土与高反照度屋顶相互混淆的现象,并通过阴影校正可以较好地区分阴影区域的植被与不透水面信息,进而提高城市不透水面估算精度。