基于多時相夜間燈光數據的城市建成區提取研究
——以西南地區為例

曹偉超，魯小丫，馬月偉 ，文學虎，王 蕾，陳 陽

(1.四川省第三測繪工程院，四川 成都 610500；2.西南民族大學 計算機科學與技術學院，四川 成都 610041；3.西南林業大學 生態旅游學院，云南 昆明 650224)

基于多時相夜間燈光數據的城市建成區提取研究
——以西南地區為例

曹偉超1，魯小丫2，馬月偉3，文學虎1，王 蕾1，陳 陽1

(1.四川省第三測繪工程院，四川 成都 610500；2.西南民族大學 計算機科學與技術學院，四川 成都 610041；3.西南林業大學 生態旅游學院，云南 昆明 650224)

城市化對地區經濟的發展具有重要的戰略意義，而地理信息系統(GIS)和遙感技術的應用，為城市化發展信息的獲取提供新的研究途徑。文中以2003年、2005年和2007年3期的DMSP/OLS夜間燈光數據為例，借助地理信息系統(GIS)平臺，提取出西南地區城市空間信息。考慮區域差異性，將西南地區分為川渝、云貴和廣西3個區域，分別進行城市化發展過程和趨勢的分析。將夜間燈光數據應用到經濟不發達的地區，在數據提取精度上還需進一步結合中尺度遙感影像進行分析。

DMSP/OLS；地理信息系統；城市化；西南地區

城市化指“人類生產與生活方式由鄉村型向城市型轉化的歷史過程，表現為鄉村人口向城市人口轉化以及城市不斷發展和完善的過程”[1]。因此一個區域城市化的發展，不僅是該區域人口城市化過程，還包括經濟、社會、生活方式等方面。改革開放以來，中國正經歷著高速的城市化發展，隨著中國城市化進程的深入，大都市區和大城市群已成為目前中國城市化進程中最引人注目和最有活力的部分。

在快速城市化進程中，我國西南地區的城市化卻表現出整體水平相對低下、空間分布不均衡等特征，各省份大、中城市以及集中于此的城鎮人口與經濟力量，成為其城市化和經濟社會發展的核心區域和主要力量；而核心區域之外的廣大地區，城鎮稀少，自然條件惡劣，經濟社會發展水平遠低于中心區域[2]。根據西南地區城市化的發展現狀，需要以新的理念、新的思路，在依靠中心區域吸引各種要素的同時，指導邊緣區域的城鎮建設，進而實現整個區域經濟社會的全面發展。

GIS和遙感技術的發展為區域經濟信息的獲取提供新的研究途徑。美國軍事氣象衛星(Defense Meteorological Satellite Program，DMSP)搭載的(Operational Line scan System，OLS)傳感器為大尺度的城市研究提供一種新的數據獲取手段，DMSP/OLS傳感器可在夜間工作，能夠探測到城市燈光甚至小規模居民地、車流等發出的低強度燈光，比較適合大尺度城市化進程的動態監測[3]。國外學者主要利用該數據分析與社會經濟因子的線性相關性，這些因子包括人口密度[4]、城市面積擴張[5]以及電力能源消耗[6]等；國內主要以卓莉等人為代表，利用夜間燈光數據對人口密度、城市化過程等進行模擬[7-9]，利用多時相數據之間的關系對未來城市的發展狀況進行估算預測，應用前景非常廣闊。

中國利用夜間燈光數據在區域尺度對城市化發展過程的研究多以經濟較發達區為主，對于經濟欠發達地區涉及較少。本文以西南地區為例，借助GIS平臺，基于多時相的夜間燈光數據，獲取2003年、2005年以及2007年的城市空間分布信息。

1 研究區域和數據

本文以西南地區為研究區，包括四川、重慶、云南、貴州和廣西5個行政單元。作為一個具有很強的地理、經濟、人文特點的區域，該研究區在經濟和地理上構成一個整體，同時在城市化模式上也相對一致，是中國城市化中一個獨特區域[4]。研究區面積137萬km，約占全國總面積的14.27%， 2007年末總人口達23 987萬人，其中城鎮人口有8470萬人，城鎮化率為35.31%，低于中國44.94%的平均水平，區域城市化水平亟待提高。

夜間燈光數據是美國國家地球物理數據中心提供的DMSP/OLS夜間燈光遙感影像，城鎮建設用地、人口以及土地面積等統計數據來源于2004-2008年《中國統計年鑒》；輔助數據主要包括來自國家基礎地理信息中心的中國1:400萬的全國行政區劃圖、交通線路圖，用于驗證夜間燈光數據反映城市化過程及其特征的合理性。

2 研究方法

2.1 數據預處理

1)投影轉換。獲取的原始夜間燈光數據是WGS84坐標系統的數據，考慮到數據分析和處理的需要，坐標系統轉換為Albers投影，D_Krasovsky_1940橢球體。

2)誤差消除。結合2003-2007年中國城市化發展的特點，假設后期城鎮建設用地均以前期為基礎，沒有前期存在而后期消失的城鎮建設用地；同時一些多云的地區也常表現為高灰度值區域，這些誤差都應該消除。結合城鎮居民點數據，通過GIS柵格運算，可以較好地消除該兩項誤差，提高數據精度。

2.2 信息提取方法

提取燈光數據前，再次假設現有土地利用的統計數據可以基本反映中國城鎮用地的總量特征，利用DMSP/OLS數據提取的各省區城鎮用地的總量應充分接近統計數據[8]。基于第二種假設，對預處理過的數據利用二分法確定出各行政單元燈光閾值DNT，從而提取各省區城鎮燈光數據。

具體方法就是設定夜間燈光亮度閾值DNT，統計各燈光斑塊面積與各行政單元城鎮建設用地面積進行比較，直到某一閾值條件下利用夜間數據提取的城鎮建設用地面積與統計數據充分接近為止，具體流程[10]如圖1所示。

圖1 城鎮夜間燈光閾值確定流程

圖1中：DNmax和DNmin分別是DMSP/OLS影像的最大和最小亮度值；f(DNT)為閾值DNT下提取的城鎮建設面積；US為實際統計的城鎮建設面積；△f(DNT)表示在閾值DNT條件下，計算得到的城鎮建設面積與US的差值；△f(DNT)min表示△f(DNT)與△f(DNT-1)和△f(DNT+1)的絕對值相比是否最小，如果最小，DNT便是閾值；如果不是，再比較f(DNT)與US的關系，如果大于US，便用DNT值代替DNmin，相反則用DNT代替DNmax，重新比較，直到得出最佳閾值。

2.3 城市空間信息提取

在夜間燈光數據中，燈光強度(圖像灰度值)越高的地方，城鎮建設用地的可能性越大。采用二分法獲取各省區的城鎮建設用地，將獲取的城鎮建設用地面積與統計數據進行比較，直到提取的各省城鎮用地總量與統計數據充分接近為止。最終得到2003年、2005年和2007年的城市空間信息(見圖2)，并提取最終的效果評價(見表1)。從表1中可以看出，提取的城鎮建設用地面積與統計值的相對誤差絕對值，該值除2005年在廣西超過8%，其余均在8%以內，每年總體誤差絕對值均在1%之內。該結果表明利用DMSP/OLS數據提取的研究區城市空間分布信息具有一定可信度，在此基礎上進行城市化空間過程的研究是合理的。

表1 基于DMSP/OLS的西南地區城市空間信息提取結果分析

圖2 2003-2007年西南地區城市空間格局

3 結果分析

結合提取的三期西南地區的城鎮建設用地空間分布柵格數據，借助GIS平臺，將3個時期用地擴展結果進行疊加，恢復2003-2007年西南地區城鎮建設用地的擴展過程(見圖3)。在擴展過程圖中，可以比較清晰的看到2003-2005年城鎮擴展區域，而代表2005-2007年城鎮擴展的區域則不是非常明顯。從統計數據(見表1)中可知：2003-2005年的城鎮面積增長率為3.14%，而2005-2007年的增長率只有2.57%，可見在城鎮面積擴展的速率上有所減慢，也證實利用夜間燈光數據分析城市化過程的可行性。

借助交通線路和行政區劃數據，以2007年夜間燈光數據為基礎，得到西南地區城市的空間分布情況(見圖4)。圖中表明西南地區城鎮擴展除以大城市為中心，如圍繞成都、重慶、昆明、貴陽、南寧省會城市逐漸發展成為西南地區的城市群外，還存在沿交通干線發展起來的多條小有規模的城市帶(如廣西的桂林-柳州-南寧-北海)，這些城市帶已成為區域城市發展的主體，城鎮建設用地在此呈現較明顯的集聚。

圖3 2003-2007年西南地區城市化過程

圖4 2007年西南地區城市空間分布

4 結束語

利用DMSP/OLS夜間燈光數據，結合統計數據，提取西南地區5省(自治區、市)2003-2007年的城市化空間信息。從空間分析的角度出發，根據城市化發展現狀，把西南地區分為川渝地區、云貴地區和廣西3大區域，系統地對西南地區2003-2007年的空間演化過程進行分析。基本結論如下：

1)西南地區城市化過程中，圍繞省會等特大型、大型城市以及主要交通干線，呈現出較明顯的集聚現象。集聚對于經濟相對落后的西南地區而言，將增強城鎮集中區域的吸引力，促使鄉村人口和社會生產要素向區位優越、空間可達性強、適宜居住、產業和城鎮集聚程度較高的大中城市集中，最終形成城鄉一體化的空間結構體系，擴展城市化范圍。

2)川渝、云貴以及廣西三大區域呈現出不同的城市化過程：川渝地區憑借經濟基礎和地理區位優勢，逐漸發展成為一個以成都和重慶為中心，附帶眾多中小城鎮的城市群，成為西南地區城市化水平最高的區域；云貴和廣西兩個區域缺少特大型城市，總體經濟和社會發展水平相對落后，其城市化過程主要是依托交通干線的集聚能力，吸引更多的元素在沿線聚集，形成具有一定規模的大中城市，并隨著城市的發展，其功能不斷完善，輻射能力增強，進而推動沿交通干線城市帶的發展。

借助夜間燈光數據對城市化過程的研究還有很多，本文只從城鎮建設用地擴展的角度對西南地區的城市化過程進行分析。城市化過程除表現為非城鎮建設用地向城鎮用地轉化之外，還涉及到城市內部自我功能的完善以及城市三維立體方向上的發展等一系列的問題。

[1]王莉，衛海燕，宋雪娟.中國大陸城市化水平的省際差異及分類研究[J].資源開發與市場，2010,26(9):782-785.

[2]柏貴喜，羅義云.西南地區城市化發展戰略研究[J].中南民族大學學報：人文社會科學版，2004,24(4)：37-42.

[3]陳晉，卓莉，史培軍,等.基于DMSP/OLS數據的中國城市化過程研究[J].遙感學報，2003,7(3)：168-175.

[4]SOTTON P. Modeling population density with nighttime satellite imagery and GIS [J].Computers Environment and Urban Systems, 1997, 21(3-4):227-244.

[5]IMHOFF M L, LAWRENCE W T, STUTZER D C, et al. A technique for using composite DMSP/OLS city lights satellite data to map urban area [J].Remote Sensing of Environment, 1997(61):261-370.

[6]AMARAL S, CAMARA G, MIGUEL A,et al. Estimating population and energy consumption in Brazilian Amazonia using DMSP night-time satellite data [J].Computers, Environment and Urban Systems,2005(29):179-195.

[7]宋仁波，李文慧，王細元，等.基于雙張影像的城市建筑物高度提取方法[J].測繪工程，2014,23(9)：66-69.

[8]何春陽，李景剛.基于夜間燈光數據的環渤海地區城市化過程[J].地理學報，2005,60(3)：409-417.

[9]李景剛，何陽春.基于DMSP/OLS燈光數據的快速城市化過程的生態效應評價研究[J].遙感學報，2007,11(1)：115-126.

[10]曹麗琴,李平湘,張良培.基于DMSP/OLS夜間燈光數據的城市人口估算——以湖北省各縣市為例[J].GIS技術,2009(1):83-87.

[責任編輯：張德福]

A study of extracting urban built-up area by using multitemporal night-time light data——Taking Southwest China as An Example

CAO Wei-chao1, LU Xiao-ya2，MA Yue-wei3，WEN Xue-hu1，WANG Lei1，CHEN Yang1

(1.The Third Mapping of Sichuan Academy of Engineering, Chengdu 610500, China;2. School of Computer Science and Technology, Southwest University For Nationalities,Chengdu 610041,China;3. College of Ecotourism, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China)

The urbanization has in important strategic sense in the economic development in Southwest China, and the application of GIS and remote sensing provides a new research approach for getting the information about urbanization. With GIS platform, the urban information is derived from night-time light (DMSP/OLS) Data in 2003, 2005 and 2007 with the support of statistical data. Considering the regional differences, Southwest China is divided into three regions for analyzing the process and trend of urbanization. In addition, the data’s precision shall be improved by combining mesoscale image data in underdeveloped regions .

DMSP/OLS; Geographic Information System(GIS)；urbanization; Southwest China

2014-05-01;

2014-10-10

四川測繪地理信息局2013年科技支撐項目(J2013ZC03)；四川省地理國情監測工程技術研究中心資助項目(GC201414;GC201413)

曹偉超(1986-)，男，碩士.

P208

：A

：1008-5696(2014)12-0048-04