基于GIS和RS的重慶市主城區NDBI分布特征研究

張曉媛, 周啟剛

(重慶工商大學 旅游與國土資源學院, 重慶 400067)

基于GIS和RS的重慶市主城區NDBI分布特征研究

張曉媛, 周啟剛

(重慶工商大學 旅游與國土資源學院, 重慶 400067)

利用RS技術快速、精確地獲取監測城鎮用地信息，有助于城市的合理規劃及生態環境的保護。采用2002年、2007年、2010年Landsat TM遙感數據提取重慶主城區建筑指數(NDBI)，獲取重慶主城區建筑指數的數量結構與空間分布特征，并結合分形理論，對NDBI的分維數與穩定性進行研究。結果表明：2002—2010年低建筑區減少，高建筑區增加；在空間分布上，巴南區的建筑指數明顯低于其他區域，九龍坡區以及渝北區的建筑指數相對較高；低建筑區的斑塊復雜程度明顯高于高建筑區，而高建筑區域的穩定性則高于低建筑區，主要是建設用地相對集中，斑塊形狀較為規整，從而受外界的干擾較小。研究結果為重慶市城市土地利用管理與城市生態保護提供參考。

NDBI; RS&GIS; 重慶市主城區

歸一化建筑指數(NDBI)以其卓越的城鎮用地信息表達能力，成為城鎮用地及其變化研究的重要分析工具[1]。NDBI 指數的前身是楊山提出的仿歸一化植被指數，用于研究城鄉聚落形態信息提取。查勇等改稱為歸一化建筑指數(Normalized Difference Built-up Index)，且利用其自動提取了無錫市的城鎮用地信息，吳宏安等在研究西安城市邊界信息提取時指出，NDBI從本質上講揭示了地表裸露特征，因此將NDBI定義為歸一化裸露指數(Normalized Differenced Barren Index)[2-8]。現目前，對于NDBI的研究主要集中于NDBI的提取方法，而對于NDBI與土地利用之間的關系及其分布特征研究較少[9-11]。重慶市作為典型的山地城市，其建筑指數(NDBI)的分布特征研究有助于重慶市城市用地管理與城市生態管理。研究采用美國陸地衛星2002年、2007年、2010年TM遙感數據提取重慶都市區建筑指數(NDBI)，并設置閾值對NDBI進行等級劃分，得到重慶都市區建筑指數的數量結構與空間分布特征。最后，結合分形理論，對建筑指數(NDBI)的特征參數——分維數與穩定性進行研究。

1 研究區概況

重慶市位于長江上游，四川盆地以東，東經105°17′—110°11′、北緯28°10′—32°13′，是長江上游最大的經濟文化中心、重要的水陸交通換乘地以及西南部重要經濟增長極之一。其中，主城區包括渝中區、大渡口區、江北區、沙坪壩區、九龍坡區、南岸區、北碚區、渝北區、巴南區9個行政區，總面積為5 463.9 km2。區域地形結構復雜，主要為中山、低山、丘陵，屬亞熱帶季風性濕潤氣候，冬暖夏熱。

2 數據源與研究方法

2.1 數據源

本研究分別以Landsat-TM2002年、2007年和2010年8月的遙感影像數據作為研究重慶市都市區建筑指數(NDBI)的影像數據源，其軌道號為127039，127040，128039，128040，來源為Landsat7，空間分辯率為30 m，同時收集重慶市都市區1∶5萬DEM數據、行政區劃數據。

2.2 數據預處理

為了能夠更精確地提取城市建筑用地指數，必須對Landsat TM影像進行預處理，具體包括影像的正射校正、輻射校正等。首先，根據重慶1∶5萬DEM數據，選取控制點對影像進行正射校正，選取的控制點需均勻分布等，校正精度在1個像元之內。在正射校正后，裁減出覆蓋重慶都市區的圖像，利用ERDAS 8.7對裁減后的影像進行大氣校正。

2.3 NDBI計算方法

NDBI指數源于對歸一化差異植被指數(NDVI)的深入分析。基于TM遙感影像的NDBI指數計算公式為：

NDBI=(band5-band4)/(band5+band4)

(1)

式中，band4，band5分別指ETM 圖像的第4，5波段，取值在- 1到1之間。

2.4 NDBI分類方法

根據NDBI的計算結果，在ArcGIS軟件支持下，采用自然斷點法進行分級，將其分為高建筑區、較高建筑區、中等建筑區、較低建筑區、低建筑區區共5個等級。

2.5 NDBI各等級分形指數分析

NDBI等級斑塊不僅能反映NDBI的總體特征，而且能通過內在的圖形信息特征，即斑塊形狀信息，揭示NDBI空間形態特征，現采用分維數、穩定指數指標，整體分析重慶主城區的NDBI斑塊形態特征。

(1) 分維數：分維數主要是用來解釋NDBI各等級的形狀和面積大小之間的相互關系，公式如下[12]：

D=2ln(P/4)ln(A)

(2)

式中：D——分維數；P——斑塊周長；A——斑塊面積。D值的大小表示景觀結構的復雜性和穩定性，D值越大，表明斑塊形狀越復雜，D值的理論范圍為1.0～2.0，1.0代表形狀最簡單的正方形斑塊，2.0表示等面積下周邊最復雜的斑塊。

(2) 對于某種景觀要素而言，D值越大，表示該要素的鑲嵌結構越復雜，D=1.50時，表示該等級類型處于一種類似于布朗運動的隨機狀態，即最不穩定狀態，由此還可以定義景觀要素的穩定性指數(SK)[13]：

SK=│1.5-D│

(3)

SK值越小，表明該要素越不穩定。

3 結果與分析

3.1 NDBI數量結構特征分析

根據公式(1)計算重慶都市區2002年、2007年、2010年三期NDBI數據，采用自然斷點法對計算結果進行分級，并統計各級NDBI的面積，得到表1。

由表1可以看出，重慶都市區NDBI各等級面積分布差異明顯，以中度建筑區和較低建筑區為主。其中，2010年，中度建筑區面積為2 613.87 km2，占總面積的47.84%；較低建筑區共占總面積的37.92%，僅次于中度建筑區；高建筑區和較高建筑區面積分別為108.45 km2和570.65 km2，占評價面積的1.98%和10.44%；低建筑區面積最小，為99.01 km2，主要因為重慶都市區森林覆蓋度極高的區域較小。2007年，重慶都市區NDBI各等級數量結構與2010年基本相同，依次為中度建筑區3 176.14 km2，占總面積的58.19%；較低建筑區所占比例為25.89%，面積1 420.49 km2；較高建筑區622.52 km2，占比例為11.39%；高建筑區152.91 km2；低建筑區91.85 km2，占總面積的比例僅為1.68%。2002年，重慶都市區NDBI各等級數量結構有所改變，其中，面積最大的依然為中度建筑區，而面積最小的是高建筑區，具體表現為中度建筑區較>低建筑區>較高建筑區>低建筑區>高建筑區。

重慶都市區NDBI各級面積均發生變化，2002—2010年，低建筑區面積變化不明顯，且三年面積均未超過2 km2；較低建筑區總體有所增加，由2002年的1 492.446 km2變為2 071.938 km2，這主要是由于近年來重慶都市區大力植樹造林，改善城市綠化環境所導致；中度建筑區逐年減少，且變化明顯，由3 646.228 km2減少為2 071.938 km2，這主要是因為城市大面積擴張，對耕地與草地的替代；較高建筑區變化較為明顯，2002—2010年，增加了358.536 km2；高建筑區面積2002—2007年大幅度增加，但2007—2010年有所減少，主要原因為2002—2007年重慶市城市快速發展，建設用地大面積增加，而2007—2010年城市建筑老化，反射率降低，導致高建筑區面積減少。

3.2 NDBI空間分布特征分析

根據公式(1)計算重慶都市區2002年、2007年、2010年三期NDBI數據，采用自然斷點法對計算結果進行分級，得到NDBI空間分布圖(圖1)，進而分析重慶都市區NDBI空間分布特征。

圖1 重慶都市區NDBI空間分布

由圖1可以看出，重慶都市區NBDI各等級在空間上的分布呈現一定的規律，高建筑區與較高建筑區分布集中，低建筑區主要分布于長江流域。2010年高建筑區位于渝北區、南岸區以及九龍坡區，渝北區因兩江新區的建設，新增城鎮用地大量增加，而南岸區則因茶園新區的發展，導致其具有較高的建筑指數；其次，建筑指數較高的區域包括渝中區、渝北區等區縣的已建成區，該區域因其建設用地面積較大，但建筑相對老化，導致其具有較高的建筑指數；中度建筑區所占面積較大，且較為分散，主要因為重慶都市區綠化相對較好，稀疏植被面積較大；較低建筑區主要分布于重慶都市區西南的巴南區、嘉陵江部分區域以及渝北區的銅鑼山區域，巴南區地勢較為平坦，植被覆蓋面積較大，城市建設開發活動相對較少，建筑指數較低，銅鑼山則因其較高的植被覆蓋率；低建筑區主要集中分布于長江流域。2007年重慶都市區NDBI的分布態勢與2010年相似，但其高建筑區比2010年所占面積較大，說明2007年重慶都市區城市建設活動較大；2007年嘉陵江整個區域建筑指數表現為較低，表明水域環境相對2010年較差。2002年重慶都市區高建筑區與較高建筑區主要集中于渝中、江北以及九龍坡區，低建筑區主要覆蓋長江流域。

在垂直空間分布上，重慶市山地丘陵區的NDBI與較平坦地區的NDBI呈現出明顯的垂直地帶性。在山地丘陵地區，植被覆蓋率保持相對穩定，且海拔越高，植被覆蓋率越高，NDBI越小。這主要是由于高海拔地區地勢陡峭，不利于土地的開發和利用，且都市區各大山脈都劃入了限制建設區或禁止建設區，使植被得以較好的保護。地勢平緩區域為人類活動和建設用地擴張的主要區域，其建筑指數相對較高。

重慶都市區高建筑區與較高建筑區呈現外延式和多核心擴展的趨勢。以重慶都市區各行政區已建成區為中心向外擴展，同時部分區域沿長江和嘉陵江兩岸擴展，特別是渝北區、南岸區、九龍坡區、北碚區和巴南區增速最快。這主要是由于直轄以來，這幾個區的經濟發展迅速，建設用地面積急劇增加，城市綠化的速度跟不上建設用地擴張的速度，導致建筑指數不斷增加。低建筑區基本保持穩定，表明長江水域環境質量穩定。較低建筑區域面積擴大，說明重慶都市區生態保護工程效果明顯，植被覆蓋呈逐步恢復的狀態。

3.3 NDBI各等級分維數分析

對計算分形維數的公式兩邊取對數，將2002年、2007年以及2010年重慶都市區NDBI各等級每個圖斑的面積和周長數據代入對數公式，對每一對數據作出散點圖，分析NDBI各等級斑塊面積與周長的線性關系。從統計結果來看，重慶都市區NDBI各等級圖斑分布具有較好的自相似性，因此應用分形理論對NDBI各等級從總體上進行分形分析是可行的。根據公式(2)與公式(3)計算重慶都市區NBDI各等級的分維數與穩定性指數，計算結果見表2。

利用分形理論對重慶都市區NBDI空間行為結果進行研究，主要是研究NDBI空間行為對土地形態的改變，并對此做出行為解釋。因此，應關注的是NDBI分形維數的變化情況。由表2可知，2002年NDBI各等級分維數最小的為高建筑區，最大的為低建筑區，主要因為建設用地較為集中所導致；2007年分維數最大的仍為低建筑區，而2010年分維數大小排序依次為：低建筑區>較高建筑區>中度建筑區>較低建筑區>高建筑區。

對照2002年和2007年NBDI各等級的分形數據，分形維數降低的等級有低建筑區，其他等級的分形維數在增加。低建筑區分形維數減少量為0.061 9，分形維數增加最多的是較高建筑區，增加量為0.077 9。2007—2010年，低建筑區、較低建筑區以及高建筑區分維數降低，而中度建筑區與較高建筑區的分維數增加，其中變化量最大的僅為0.017 7，表明2007—2010年間，重慶都市區NDBI各等級圖斑較為穩定。綜合分析2002—2010年從各等級分形維數的變化量來看，NDBI各等級變化的程度不是很大，說明重慶都市區NDBI空間行為總體上對土地形態的改變比較小。從分形的角度來看，分形維數越大，相同面積NDBI圖斑的周長越長，斑塊越復雜。分形維數降低表明NDBI斑塊的形狀越來越規整，分形維數增加則斑塊形狀越復雜。一般來講，合理的城市規劃行為會使得NDBI斑塊更規整，從而朝著降低NDBI斑塊分形維數的方向發展。從景觀生態的角度來看，分形維數越低，NDBI各等級斑塊的接觸面越少，受外界及相互干擾的機會越少。

在2002—2010年間，重慶都市區境內沒有發生大的自然災害，NDBI各等級形態及格局的改變絕大部分是由城市開發空間行為引起的。對于分形維數降低的等級而言，城市開發行為對空間的合并或分割使這些等級類型沿著一定的方向發展，分形維數降低的程度，說明NDBI各等級斑塊形態規整化的程度及人們改善NDBI空間形態的行為強度，如植樹造林、退耕還林。對于分形維數增加的等級而言，城市開發空間行為使NDBI斑塊形態向著破碎化的方向發展，分形維數增大的多少反映了這種無序行為的強度。

表2 重慶都市區NBDI各等級分維數與穩定性

3.4 NDBI各等級穩定指數分析

由表2可知，重慶都市區NDBI各等級穩定性存在差異，高建筑區的穩定性最強。其中，2002年，高建筑區的穩定性最強，指數為0.289 9，較高建筑區穩定性其次，低建筑區最不穩定，指數僅為0.003 1，表明此等級極易受外界干擾。2007年，重慶都市區NDBI各等級穩定性結構與2002年有所改變，其中穩定性最強與最弱的依然為高建筑區與較高建筑區，而中度建筑區與較高建筑區穩定性則低于較低穩定區。2010年，重慶都市區NDBI各等級穩定性表現為高建筑區>較低建筑區>中度建筑區>較高建筑區>低建筑區。

對比2002年和2007年重慶都市區NDBI各等級穩定性指數，低建筑區的穩定性增加，其他等級穩定性都減弱。在所有等級中，穩定性降低最多的是較高建筑區，降低了0.077 9，表明其受其他干擾較大。2007—2010年，低建筑區與較低建筑區的穩定性增加，其中，低建筑區穩定性增加了0.059 2，說明重慶都市區的生態改造與保護工程作用效果明顯；中度建筑區與較高建筑區的穩定性降低，但改變較小。整體分析，從變化的情況來看，重慶都市區2002—2010年間NDBI各等級斑塊的穩定性變化較小。

根據穩定性與分形維數的關系，NDBI圖斑分形維數在越接近1.5的時候越不穩定；分形維數小于1.5時，NDBI各等級圖斑分形維數增加，其穩定性降低；分形維數大于1.5，斑塊分形維數增加，其穩定性也增加。因此，土地利用規劃與城市規劃，應結合分形統計分析，嚴格控制城市的發展形態以及對生態的保護。

4 結 論

(1) 重慶都市區NDBI 2002—2010年發生了顯著變化，中低建筑區減少，高建筑區增加，主要是因為近幾年重慶城市化的大力發展所導致。

(2) 在空間分布上，巴南區的建筑指數明顯低于其他區域，九龍坡區以及渝北區的建筑指數相對較高。

(3) 通過對重慶都市區NDBI的研究發現，低建筑區的斑塊復雜程度(即分維數)高于高建筑區；2002—2007年，低建筑區分形維數降低，其他等級的分形維數在增加，2007—2010年，低建筑區、較低建筑區以及高建筑區分維數降低，而中度建筑區與較高建筑區的分維數增加。

(4) 高建筑區域的穩定性高于低建筑區，主要是建設用地相對集中，斑塊形狀較為規整，從而受外界的干擾較小；2002—2007年低建筑區的穩定性增加，其他等級穩定性減弱，2007—2010年，低建筑區與較低建筑區的穩定性增加，中度建筑區與較高建筑區的穩定性降低。

[1] 李建,楊昆.基于NDBI提取城鎮用地的最佳時相遙感影像研究:以鄭州市為例[J].數字技術與應用,2013(1):79-80.

[2] 吳宏安,蔣建軍,周杰,等.西安城市擴張及其驅動力分析[J].地理學報,2005,60(1):143-150.

[3] 楊存建,周成虎.基于知識發現的TM圖像居民地自動提取研究[J].遙感技術與應用,2001,16(1):1-6.

[4] 查勇,倪紹祥,楊山.一種利用TM圖像自動提取城鎮用地信息的有效方法[J].遙感學報,2003,7(1):37-40.

[5] 陳志強,陳健飛.基于NDBI指數法的城鎮用地影像識別分析與制圖[J].地球信息科學,2006,8(2):137-140.

[6] 吳宏安,蔣建軍,張海龍,等.比值居民地指數在城鎮信息提取中的應用[J].南京師大學報:自然科學版,2006,29(3):118-121.

[7] 楊山.發達地區城鄉聚落形態的信息提取與分形研究:以無錫市為例[J].地理學報,2000,55(1):671-678.

[8] Zha Y, Gao J, Ni S. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery[J]. International Journal of Remote Sensing,2003,24(3):583-594.

[9] 李建輝,周啟剛,陳倩,等.基于RS和GIS的建設用地變化研究:以重慶市主城九區為例[J].重慶工商大學學報:自然科學版,2012,29(01):76-81.

[10] Mandelbrot B B. The fractal geometry of nature[M].W.H.Freeman.1982.

[11] 王東升,湯鴻霄,欒兆坤.分形理論及其研究方法[J].環境科學學報,2001(6):10-16.

[12] 王平,盧珊,楊光,等.地理圖形分析方法及其在土地利用研究中的應用[J].東北師大學報:自然科學版,2002,34(1):93-99.

[13] 黃登仕,李后強.分形幾何學R/S分析與分式布朗運動[J].自然雜志,1992,13(8):477-478.

StudyonNDBIDistributionCharateristicsinMainDistrictofChongqingCityBasedonGISandRS

ZHANG Xiao-yuan, ZHOU Qi-gang

(SchoolofTourismandLandResources,ChongqingTechnologyandBusinessUniversity,Chongqing400067,China)

RS technique was used to quickly and accurately obtain and monitor urban land-use information, which is helpful to rationally plan city and protect ecological environment. Chongqing Main City Zone Normalized Differences Built-up Index (NDBI) was extracted through the data sources including 2002, 2007, 2010 Landsat TM remote sensing data, and the quantitative structure and spatial distribution characteristic of Chongqing Main City Zone NDBI were obtained.The NDBI of fractal dimension and stability were studied based on fractal theory. The results indicated that the low building district was decreased and the high building district was increased from 2002 to 2010. With respect to spatial distribution, Banan district built-up index is lower than other districts obviously, Jiulongpo district and Yubei district built-up index are relatively high. The low building district of the patches′ complexity is higher than the high building district, and the high building district of stability is higher than the low building district. It is mainly because that the construction land is relatively concentrated, and patch shape is more regular, little in external interference. The results offer reference for urban land utilization and management and the city ecology protection of Chongqing.

NDBI; RS&GIS; main city zone of Chongqing

2013-11-02

：2013-12-08

國家自然基金項目“三峽庫區屏障帶土地利用生態風險數值模擬”(41101503);國家社科基金重大項目(11&ZD161)

張曉媛(1990—),女,在讀碩士生;主要研究方向:3S理論與應用、土地利用與規劃、環境監測與保護。E-mail:xiaoyuan.kul@163.com

周啟剛(1976—),男,副教授,博士,碩士生導師;主要研究方向:3S理論與應用、土地利用與規劃、環境保護。

TP79;F301.24

：A

：1005-3409(2014)05-0111-05