基于Landsat的合肥市城市擴張研究

吳小君，方秀琴*，苗月鮮，王凱，龐嬋云

(1. 河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 211100； 2. 安徽大學 資源與環境工程學院，安徽 合肥 230601)

基于Landsat的合肥市城市擴張研究

吳小君1，方秀琴1*，苗月鮮1，王凱1，龐嬋云2

(1. 河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 211100； 2. 安徽大學 資源與環境工程學院，安徽 合肥 230601)

城市擴張及其驅動力分析在協調城市擴張與土地資源保護的矛盾、促進城市可持續發展中具有重要作用.以合肥市1996，1999，2002，2005，2008，2011，2014年Landsat影像為數據源，采用監督分類方法獲取合肥市城市用地時空分布定量信息，從城市面積變化、形態變化和重心遷移3個方面分析合肥市城市擴張情況，并結合自然環境、經濟發展、人口增長、交通建設、政府行為等影響因子對合肥市城市發展的驅動力進行分析.結果表明： 1996～2014年合肥市城市用地面積擴張286.09 km2，擴張率為394.7%，擴張速度為15.89 km2·a-1.近20 a來，合肥市在外形上逐漸趨于狹長，以向西南擴張為主，并呈現以交通線為主的星形擴張，城區擴張亦十分明顯.驅動力分析得出合肥市擴張的主要影響因子為人口增長與經濟發展.

城市擴張；遙感；空間分析；驅動力

0 引 言

城市化是一個地區和國家社會、經濟、文化和科技水平的重要標志，也是衡量一個國家和地區管理水平和社會組織程度的重要標尺[1].城市化的一個重要特征即為城市用地的擴張[2]，侵占了該城市周圍的耕地，導致耕地面積越來越少，因此，分析城市擴張規律及其驅動力機制，對科學合理地指導城市規劃、保護生態環境和有限的耕地資源具有非常重要的意義[3].地理信息系統特有的強大的空間分析功能與遙感技術的完美結合，不僅能對目前人類生活中的眾多現象加以分析說明，更能對未來的生活做出合理的規劃，例如Landsat影像數據多年來被廣泛應用于城市擴張、水域擴張、植被提取等研究領域.

合肥市位于安徽省中部，是安徽省的政治、經濟、科教、文化中心.1996年以來，合肥市經濟迅速發展，城市化進程不斷加快，城市在空間上的擴展也十分顯著.作為與長三角相鄰的新生大城市，合肥市對中部地區發展的影響越來越明顯，不僅體現在經濟發展中，而且較為突出地體現在城市建設方面.因此，以合肥市1996，1999，2002，2005，2008，2011，2014年的系列Landsat遙感影像為研究對象，在ENVI與ArcGIS軟件支持下建立了能夠定量表征近年來合肥市擴張情況的關系圖.不僅能展示和分析合肥市在不同時期內、不同方向、不同空間單元上的擴展變化，而且通過分析其擴張過程中的驅動力，還能對合肥市的未來發展規劃、城市用地調整和產業布局規劃起指導作用[4].

1 試驗區及其數據

1.1 合肥市概況

合肥市位于31°31′N～32°37′N、116°40′E～117°52′E，地處安徽省正中央，江淮分水嶺南側面，巢湖北岸，屬于內地前沿、具有承東啟西、貫通南北的重要區位優勢.合肥市為皖江城市帶核心城市之一，合肥都市圈的中心城市，也是長三角城市群副中心城市、國家重要的科研教育基地、現代制造業基地和綜合交通樞紐.

圖1 合肥市地理位置及交通路線圖Fig.1 Geographic location and traffic route map of Hefei

1.2 數據來源

研究所選用的空間分辨率Landsat系列衛星數據主要來自美國地質調查局(USGS： http： //glovis.usgs.gov/)和中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http： //www.gscloud.cn/)[5].包含Landsat TM和ETM+傳感器的1996～2014年共7景數據，本文選取的數據時間間隔為3 a，如表1所示，輔助分析數據來自合肥市人口數據以及相關社會經濟統計年鑒等資料.

表1 合肥市遙感數據(條帶號： 121，行列號： 38)

Table 1 Remote sensing data of Hefei City (path： 121, row： 38)

1.3 數據預處理

Landsat ETM+傳感器在2003年5月發生故障因產生了條帶數據[6]，所以先對2008，2011，2014年的數據進行條帶修復，條帶修復采用的是具有開源代碼的多時相加權線性回歸方法(WLR)[7]，之后對所用年份的數據進行多波段合成，并進行幾何校正、輻射校正、感興趣區域的圖像裁剪等預處理.

2 城市擴張研究方法及分析

衛星遙感為城市變化趨勢分析提供了快速便捷的途徑[8].本文選擇合肥市作為研究對象，利用中國地區縣級矢量邊界圖將合肥市所屬縣區在ArcGIS中進行邊界融合得到合肥市矢量邊界，并通過合肥市矢量邊界對遙感影像進行裁剪得到研究區域的遙感影像圖.針對該區域的遙感影像圖，選擇2種常用方法提取城市用地，即監督分類(supervised classification，SC)與歸一化建筑指數( normalized difference build-up index，NDBI)，比較2種提取結果進而確定一種較適宜的方法提取合肥市城鎮建設用地.并對合肥城市擴張的時空特征進行分析、總結，以社會經濟統計數據為基礎，對城市擴張驅動力進行分析.

2.1 城市信息提取方法的比較和分析

2.1.1 歸一化建筑指數法

在Landsat TM影像中，第5波段的城鎮灰度值較第4波段有明顯升高，其他地物灰度值明顯降低，通過這一光譜特性便可應用歸一化建筑指數(NDBI)提取城鎮用地[9].表達式為

(1)

式中，band4表示近紅外波段的反射率，band5表示中紅外波段的反射率.

2.1.2 監督分類法

監督分類是人機交互的一種分類方法，其理論基礎是建立統計識別函數，并根據典型樣本訓練方法進行分類[10].本文使用的是最大似然法，所選擇的樣本類別分別為建設用地、植被、水體及其他.

2.1.3 提取結果分析

首先，以2005年合肥市遙感影像圖為例，分別利用歸一化建筑指數法和監督分類法提取城市信息(見圖2)，本文從兩方面來對比該2種方法的提取結果.從提取面積精度來看(見表2)，監督分類法提取面積為308.829 km2，NDBI提取面積為311.433 km2，以目視判讀及矢量化解譯VI(vectorization interpretation)的城市面積309.245 km2作為參考值，可知監督分類法的提取結果精度更高.

表2 城市建設面積提取方法精度比較

Table 2 Comparison of extraction methods of urban area

此外，本文是在ERDAS軟件的支持下，先選擇訓練樣本，再利用最大似然法監督分類結果，并用軟件進行精度檢驗，生成相應的精度評價矩陣.根據精度檢驗結果，影像的分類精度為91.30%，Kappa系數為89.15%，能夠滿足本文的精度要求.

2.2 合肥市城市擴張面積變化分析

利用上文確定的監督分類法提取合肥市1996～2014年每隔3 a的城市建設面積數據，如表3所示.

表3 合肥市城市建設面積統計表

Table 3 Statistical table of urban area of Hefei

城市擴張在空間上最直接的表現形式就是建設用地的擴張[11].由表3中可知： 1996～2014年，合肥市城市擴張經歷了由慢變快再變慢的過程.1996～2014年，合肥市平均城市面積是102.445 7 km2，2014年的城市面積幾乎是1996年的5倍.合肥市城市面積呈持續擴大的趨勢，且1999～2005年擴張趨勢最為明顯，6 a擴張了4倍多，2005～2014年，城市擴張速率相對緩慢.

為了進一步比較城市面積隨時間變化的情況，引入城市擴張強度指數這一指標，其定義如下： 某空間單元在一定時期內城市土地利用擴展面積占其土地總面積的百分比數值越大，則擴展得越快[12].計算公式如下：

(2)

其中，AGR為城市年均擴張強度指數，UAn+i和UAi分別指第n+i和i年的城區面積.從城市擴張強度指數指標可以看出： 合肥市總體呈擴張趨勢，1996～1999年處于擴張低谷期，在此期間合肥市擴張變化不顯著，城市擴張強度指數僅為1.454%；1999～2005年是合肥城市迅速擴張時期： 1999～2002年城市擴張強度指數高達36.399%，2002～2005年達31.711%.2005～2014年有所下降，城市擴張趨勢相對緩慢.

為了更加直觀地呈現合肥市城市面積的變化情況，利用Excel軟件做了圖2所示的折線圖，以進一步說明上述分析.

圖2 1996～2014年合肥市城市建筑面積變化圖Fig.2 Urban construction area of Hefei from 1996 to 2014

2.3 合肥市城市擴張形態分析

城市邊界輪廓形態的緊湊度可以反映城市空間的形態變化特征[13]，其公式為[14]

(3)

其中，C指城市緊湊度指數，A為城市面積，P為城市邊界周長.C值在0～1，越大說明城市形態越緊湊，越趨于圓形，越小說明城市形態越松散，趨于細長.計算合肥市各年城市緊湊度，結果如表4所示.

表4 合肥市城市緊湊度變化表

Table 4 City compactness change of Hefei

由表4可見： 1996～2005年合肥城市緊湊度指數較高，均高于2005～2014年，1999年最大，為0.053 5，2014年最小為0.015 9.

為了進一步研究合肥城市擴張的形態變化，將提取的1996～2014年合肥市城市信息圖在ArcGIS中疊加，結果如圖3所示.從圖3可以看出： 1996～1999年，合肥市整體呈團塊狀分布，以中心市區和周邊幾個小區域為主；1996年與2002年，合肥市城區在主城區面積上有了明顯的擴張；2002～2005年，合肥城市建筑用地在原有城市與交通基礎上以主城區向外擴張為主；2005～2008年，城市擴張在2005年的基礎上在貫穿城區的交通主線兩側開始了城區建設；2008～2011年，主城區與之前周邊發展的小區域通過交通線得以接連發展，城區面積得到進一步擴張；2011～2014年，在之前擴張的基礎上城區建設正逐漸向西南方向移動，城區外形呈狹長形.總體而言，合肥市城市擴張是以交通線為主線的星形外擴，由中心市區和外部輻射兩部分組成，外部輻射區呈現西南大、東北小的局勢.

圖3 1996～2014年合肥市城市擴張形態變化圖Fig.3 Morphological changes of urban expansion in Hefei from 1996 to 2014

2.4 合肥市城市擴張重心遷移分析

城市重心是城市發展擴張的基準點，城市重心的遷移方向與城市擴張方向基本一致[15]，因此，通過計算不同時期合肥市城市重心坐標，研究合肥城市重心的遷移變化情況，可進一步分析合肥市城市擴張規律.其重心計算公式如下[16]：

(4)

(5)

其中，Xt，Yt指t年時合肥市城市重心的經緯度坐標；Cti為t年時第i塊矢量圖斑面積；Xi、Yi分別是

第i塊矢量圖斑幾何中心的經緯度坐標.

由不同年間的合肥市城市重心的經緯度坐標可計算出其重心遷移距離：

(6)

統計各時段合肥市的重心坐標，分析各時段城市重心坐標相對于1996年的遷移距離以及遷移方向(見表5)，并繪制各時段城市重心相對于1996年的遷移雷達圖和城區擴張雷達圖(見圖4、圖5)，可更直觀地發現城市重心遷移的規律和各時段城區擴張的主導方向[17].

表5 不同時期的合肥市重心坐標

Table 5 The center of gravity of Hefei in different periods

從表5看，1996～2014年合肥市城市重心向著不同的方向遷移.結合圖4，易發現近年來合肥市城市重心只在東北方向和西北方向有過小幅度遷移，主要遷移方向還是西南部和南部，其中，向西南方向的遷移最為明顯.重心朝西南方向遷移的表現形式即為整個城區朝西南方向擴張(見圖5)，合肥市城區擴張方向與城市重心遷移方向一致，均為西南方向.

3 城市擴張驅動力分析

3.1 自然環境

圖4 合肥市市重心遷移雷達圖Fig.4 Radar map of gravity migration of Hefei center

圖5 合肥市城區擴張雷達圖Fig.5 Radar map of urban expansion of Hefei

自然環境是城區擴張的基礎，是城區經濟發展的保障[18].對合肥來說，西部有死火山大蜀山，西北方向有2座大型水庫，南部有巢湖，這些自然環境都限制了城市的擴展.此外，合肥市北部和東部均與縣區接壤，發展空間也很有限，只有城市西南部，地勢平坦、開闊且地質、水文條件較好，最適合作為城市的主要拓展方向[19].而近20 a來，合肥市也因受自身地理位置的影響逐漸向西南方向擴張，城市形狀逐漸趨于狹長，這也進一步反映了自然環境對城市擴張的影響.

3.2 人口增長

隨著國家城鎮化政策的推進以及經濟的不斷發展，合肥市常住人口不斷增加，但在不同時間段內漲幅有所不同.合肥市總人口從1996年末的近400萬到2014年末的近720萬，為原來的1.8倍(人口數據來源于合肥市歷年統計年鑒).從表6可以看出，人口在1996～2008年的增長幅度較為平穩，2008～2011年增長迅速，2011～2014年再次恢復平穩.結合城區面積可知，1996～2014年的研究過程中，合肥市人口的增長和城區面積呈正相關，人口的增長在一定程度上促進了城區面積的擴張.

為了更加直觀地呈現合肥市人口變化和城區面積變化的相關性，利用Excel軟件做折線圖(見圖6)，圖6的人口變化和城區面積變化趨勢進一步驗證了上述分析.

圖6 1996～2014年合肥市人口數量與城區面積變化圖Fig.6 Change of the population and urban area of Hefei from 1996 to 2014

3.3 經濟發展

經濟的發展往往是一個城市擴張的主要決定因素[20]，十多年來，合肥市經濟增長迅速，城鎮居民的年人均可支配收入從1996年的4 390元，到2014年的26 000元，增加了4.92倍(經濟數據來源于合肥市歷年統計年鑒).這不僅成為合肥市經濟發展的有力證明，更為其城市擴張打下了堅實的經濟基礎.此外，城鎮居民人均消費性支出也是反映城市經濟現狀的重要指標.1996年合肥市城鎮居民人均消費性支出為3 928元，至2014年已高達19 432元(見表6).

表6 合肥市1996～2014年人口增長、經濟發展狀況與城市面積

Table 6 The population growth, the economic development and urban area of Hefei from 1996 to 2014

為了進一步驗證筆者的分析，利用Excel軟件做了折線圖(見圖7)，可看出1996～2014年合肥市城鎮居民的年人均可支配收入和人均消費性支出的變化趨勢與城市面積的變化步調基本一致，說明在經濟水平逐漸加速增長的同時城鎮化速度也在加快.

3.4 交通發展

交通發展在一定程度上影響城市的擴張，合理的交通建設能在較長時間內對城市的擴張起促進作用.1990年之后，合肥市的城市建設開始以修路和發展工業區為重點，2008年年底合肥東西南北主交通線均有了大幅度向外延伸，形成4條環城道路和1條環城高速.至2014年，隨著現代化交通網的逐日完善，城市邊緣地區的發展條件得到一定的優化.交通建設是新開發區建設的保障和先導，隨著長江西路、金寨路、合安路，合肥國家高新技術產業開發區、經濟技術開發區、政務文化新區的陸續建設，推進了合肥市向西南方向的擴張.

圖7 合肥市經濟發展與城市擴張趨勢圖Fig.7 Trend of the economic development and urban expansion of Hefei

3.5 政府行為

政府在城市擴張的過程中往往起宏觀調控的作用，出臺的相關政策對城市規劃、擴張模式及速度都有直接影響[21].1992年合肥市在被劃為開放城市之后，市委市政府設立了“開放開發再造新合肥”的戰略目標，在合肥市掀起了建城熱潮，促成了城市的加速擴張.此外，政府為了加強對濱湖新區的建設，提出了“141”空間發展戰略，指出要將合肥建成“一個主城，四個組團，一個濱湖新區”[22]，使得合肥市的擴張模式由原來的 “環狀外擴”轉變為向西南發展的擴張模式.

4 結 論

近年來合肥市城市面積擴張明顯，基于Landsat數據提取出該城市信息，從城市面積變化、形態和重心遷移三方面分析了1996～2014年合肥市城市擴張的情況，并根據城市擴張情況分析其驅動力，得到如下結論：

4.1從擴張面積上看，合肥市1996～2004年面積變化十分明顯.城市用地從1996年的72.49 km2擴張至2014年的358.59 km2，擴張面積達286.09 km2，僅18 a其面積就擴張了4倍，擴張速度為15.89 km2·a-1.

4.2從擴展時序上看，合肥市城市擴展呈現明顯的階段性.除了1999～2005年城市擴張增速比較快之外，1996～2002年和2005～2014年這2個時間段均處于擴張低速期.結合合肥市人口及經濟發展情況，時間的推移、人口的增加以及居民生活水平的提高，必將推動合肥城市的擴張.

4.3從空間形態上看，由城市緊湊度分析發現，合肥市1996年緊湊度達到高峰，之后一直下降，因此1996～2014年合肥市城市形態逐漸趨于狹長.此外，通過對不同時期的城市用地疊加分析發現，合肥市城市擴張呈以交通線為主線的星形，由中心市區和外部輻射區組成，外部輻射區呈現西南大、東北小的局勢.雖然，近年來合肥市中心在東北方向和西北方向有過小幅度遷移，但主要還在西南部和南部，其中，向西南方向的遷移最為明顯.城市規劃制定時必須遵循城市重心轉移規律，合肥市城市規劃應該利用城市重心向西南遷移的規律，制定相關政策以促進西南地區發展，加速城市重心的轉移，繼續推動城市的高速發展.

4.4從驅動因素上看，對合肥市城市擴張的驅動力分析結果顯示，城市擴張是“自然因素”“經濟發展”“人口增長”“交通發展”“政府作用”等因素共同作用的結果.合肥市地處平原地區，良好的地理位置是城市擴張的前提.經濟發展是城市擴張的決定性因子，人口增長是城市擴張的基礎因素，人口增長和經濟發展與合肥市城市擴張的相關系數較高.交通發展和政府政策的宏觀調控牽引著城市的擴張，政府的規劃和決策引領城市的發展方向.近15 a來，合肥市政府通過招商引資力求將西南地區的政務區打造為合肥“曼哈頓”，進一步促進了合肥地區向西南地區擴張.

城市擴張是城市發展過程中的必經之路，但是在城市擴張過程中也出現了許多新的問題，如城市交通壓力增加、土地資源利用不合理、生態環境破壞以及房價過高等，針對出現的新問題應積極給出解決對策.就城市擴張而言，合肥城市發展過程中緊湊度指數大致呈“W”形，近幾年緊湊度指數明顯偏低，必將導致城市內部各個組分之間聯系距離的增加，從而導致交通效率降低.同時，城市規模的擴大，將導致城市居民工作和生活空間的不匹配，城市交通壓力日益上升.為了防止城市發展過度膨脹以及“攤大餅”式發展，政府應該合理規劃城市功能分區，優化城市結構，提高城市的緊湊度，進一步完善城市的交通建設，縮短城市居民的通勤時間，提高城市的職能效率.城市發展中，新區和開發區的建設占用了周邊大量耕地，破壞了生態環境.新區開發程度比較低，并且教育、文化、休閑、商業等設施到位率低，導致新區“地廣人稀，人氣不旺”.因此，在開發建設中政府應該合理利用土地資源，嚴格控制土地增量，節約和集約利用土地，增強土地利用強度，盤活存量，實現人口和產業的雙聚集.

[1] 葛延斌. 基于未確知測度方法的城市化水平評價研究[J].河北科技師范學院報：社會科學版，2006,5(4)： 30-33.

GE Y B. Research on the level of urbanization based on the unascertained measure method [J].HebeiNormalUniversityofScience&Technology：SocialScience, 2006,5(4)： 30-33.

[2] 徐夢潔. 近年我國城市土地擴張研究進展[J].國土資源科技管理,2008,25(1)： 47-52.

XU M J. A review of recent studies of urban land expansion of China [J].ScientificandTechnologicalManagementofLandandResources, 2008, 25(1)： 47-52.

[3] 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.

WU H A, JIANG J J, ZHOU J, et al. Dynamics of urban expansion in Xi’an city using Landsat TM/ETM+ data [J].ActaGeographicaSinica, 2005,60(1)： 143-150.

[4] 沈非, 袁甲, 黃薇薇, 等. 基于地學信息圖譜的合肥市城市擴展時空特征及驅動力分析[J].長江流域資源與環境,2015,24(2)： 202-211.

SHEN F, YUAN J, HUANG W W, et al. Analysis on spatiotemporal characteristics and driving forces of Hefei urban expansion based on geo-informatic map [J].ResourcesandEnvironmentintheYangtzeBasin, 2015,24(2)： 202-211.

[5] 吳小君, 吳鵬海, 劉紫涵, 等. 利用時序Landsat數據的杞麓湖面積年變化時空分析[J].遙感信息, 2016, 31(4)： 89-94.

WU X J, WU P H, LIU Z H, et al. A spatio-temporal analysis of water body area annual changes in Qilu Lake based on time series Landsat data [J].RemoteSensingInformation, 2016, 31(4)： 89-94.

[6] 錢樂祥, 李仕峰, 崔海山, 等. 基于單一影像局部回歸模型修復的Landsat7 ETM SLC-OFF圖像質量評價[J].地理與地理信息科學, 2012, 28(5)： 14-21.

QIAN L X, LI S F, CUI H S, et al. Image quality evaluation of Landsat7 ETM SLC-OFF based on a single image local regression model retrieved [J].GeographyandGeo-InformationScience, 2012, 28(5)： 14-21.

[7] ZENG C, SHEN H, ZHANG L. Recovering missing pixels for Landsat ETM02+ SLC-off imagery using multi-temporal regression analysis and a regularization method [J].RemoteSensingofEnvironment, 2013, 131： 182-194.

[8] 劉樂樂, 汪云甲, 陳國良,等. 基于多源遙感數據的城市變化監測研究——以鄭州市為例[J].地域研究與開發,2010, 29(1)： 136-140.

LIU L L, WANG Y J, CHEN G L, et al. Research of urban change monitoring based on multi-source remote sensing data： A case of Zhengzhou city [J].ArealResearchandDevelopment, 2010, 29(1)： 136-140.

[9] 武鵬飛, 王茂軍, 張學霞. 基于歸一化建筑指數的北京市城市熱島效應分布特征[J].生態環境學報, 2009, 18(4)： 1325-1331.

WU P F, WANG M J, ZHANG X X. Distribution of urban heat island effects based on normalized difference built-up index in Beijing city [J].EcologyandEnvironmentalSciences, 2009, 18(4)： 1325-1331.

[10] 趙春霞, 錢樂祥. 遙感影像監督分類與非監督分類的比較[J].河南大學學報：自然版, 2004, 34(3)： 90-93.

ZHAO C X, QIAN L X. Comparative study of supervised and unsupervised classification in remote sensing image [J].JournalofHenanUniversity:NaturalScience, 2004, 34(3)： 90-93.

[11] 葉浩, 張鵬, 濮勵杰. 中國建設用地與區域社會經濟發展關系的空間計量研究[J].地理科學, 2012, 32(2)： 149-155.

YE H, ZHANG P, PU L J. Spatial econometrics study of relationship between regional socio-economic development and construction land in China [J].ScientiaGeographicaSinica, 2012, 32(2)： 149-155.

[12] 王海軍, 夏暢, 張安琪,等. 基于空間句法的擴張強度指數及其在城鎮擴展分析中的應用[J].地理學報, 2016, 71(8)： 1302-1314.

WANG H J, XIA C, ZHANG A Q, et al. Space syntax expand intensity index and its applications to quantitative analysis of urban expansion [J].ActaGeographicaSinica, 2016, 71(8)： 1302-1314.

[13] 余瑞林, 王新生, 劉承良. 武漢城市圈城市空間形態特征及其變化[J].資源開發與市場, 2008, 24(6)： 506-509.

YU R L, WANG X S, LIU C L. Spatial-temporal changes of urban spatial morphology of Wuhan metropolitan [J].ResourceDevelopment&Market, 2008, 24(6)： 506-509.

[14] BATTY M. Exploring isovist fields： Space and shape in architectural and urban morphology [J].EnvironmentalandPlanningB:PlanningandDesign, 2001, 28(1) ： 123-150.

[15] 王雪微, 王士君, 宋飏,等. 長春市城市建設用地演進的空間識別及影響機制研究[J].地理科學, 2015, 35(7)： 873-881.

WANG X W, WANG S J, SONG Y, et al. Space recognition and influence mechanism of urban construction land evolution of Changchun city [J].ScientiaGeographicaSinica， 2015, 35(7)： 873-881.

[16] 王厚軍,李小玉,張祖陸,等.1979～2006年沈陽市城市空間擴展過程分析[J].應用生態學報,2008,19(12)： 2673-2679.

WANG H J, LI X Y, ZHANG Z L, et al. Analysis on urban spatial expansion process in Shenyang city in 1979-2006 [J].ChineseJournalofAppliedEcology, 2008, 19(12)： 2673-2679.

[17] WU P, SHEN H, ZHANG L,et al. Integrated fusion of multi-scale polar-orbiting and geostationary satellite observations for the mapping of high spatial and temporal resolution land surface temperature [J].RemoteSensingofEnvironment, 2015, 156： 169-181.

[18] 姚玉龍, 劉普幸, 陳麗麗, 等. 近30年來合肥市城市擴展遙感分析[J].經濟地理, 2013, 33(9)： 65-72.

YAO Y L, LIU P X, CHEN L L, et al. Urban expansion analysis of Hefei city in the last 30 years by using remote sensing[J].EconomicGeography， 2013, 33(9): 65-72.

[19] 孫炳燁, 黃成林. 合肥市蜀山區北部生態休閑區景觀規劃設計探討[J].農業科技與信息：現代園林, 2014,11(6)： 67-72.

SUN B Y, HUANG C L. Discussion on landscape planning and design of ecological recreational area in northern Shushan district, Hefei [J].LandscapePlanningandGardenDesign：ModernLandscapeArchitecture, 2014,11(6)： 67-72.

[20] LIU H, ZHOU Q. Developing urban growth predictions from spatial indicators based on multi-temporal images[J].ComputersEnvironment&UrbanSystems, 2005, 29(5)： 580-594.

[21] 李苗裔, 戴劭勍, 王靜遠,等. 基于政府大數據的北京城市空間發展模式分析[J].地理信息世界, 2016, 23(3)： 20-26.

LI M Y, DAI S Q, WANG J Y, et al. The analysis of urban spatial development pattern in Beijing based on the big data of government [J].GeomaticsWorld， 2016, 23(3)： 20-26.

[22] 許有為. 合肥城市建設的人文歷史定位[J].當代建設, 2003,11(6)： 5-6.

XU Y W. The humanistic historical orientation of urban construction in Hefei[J].ContemporaryConstruction, 2003,11(6)： 5-6.

WU Xiaojun1, FANG Xiuqin1, MIAO Yuexian1, WANG Kai1, PANG Chanyun2

(1.SchoolofEarthSciencesandEngineering,HohaiUniversity,Nanjing211100,China; 2.SchoolofResourcesandEnvironmentalEngineering,AnhuiUniversity,Hefei230601,China)

StudyonurbanexpansionofHefeicitybasedonLandsatdata. Journal of Zhejiang University(Science Edition), 2017, 44(6): 631-639

Analysis on urban expansion and its potential drivers play an important role in coordinating the contradiction between urban expansion and land resources protection and in promoting the urban sustainable development. Based on the series of Landsat images in 1996, 1999, 2002, 2005, 2008, 2011 and 2014, we extracted the spatio-temporal distribution of city information of Hefei using supervised classification method. The urban expansion of Hefei city were analyzed from three aspects, urban area change, shape change and center of gravity. Furthermore, the natural environment, economic development, population growth, traffic construction, government behavior and other factors were combined to investigate the driving forces of urban development in Hefei city. The results show that： From 1996 to 2014, the urban land area of Hefei is 286.09 km2; The expansion rate is 394.7%; And the expansion velocity is 15.89 km2·a-1. The appearance of urban expansion is very obvious. Specifically speaking, during the past nearly 20 a, the expansion appearance of Hefei city gradually tends to be narrow with the expansion direction towards the southwest; And, the expansion pattern appears as the star expansion mainly by transportation routes. The driving force analyses show that the main influencing factors of Hefei expansion are population growth and economic development.

urban expansion; remote sensing; spatial analysis; driving forces

2016-12-28.

項目資助： “十三五”國家重點研發計劃項目(2016YFA0601500)；中央高?；究蒲袠I務費專項資金資助項目(2016B05414).

吳小君(1991—)，ORCID: http://orcid.org/0000-0002-7709-4207，女，碩士研究生，主要從事遙感研究，E-mail:2360868477@qq.com.

*通信作者，ORCID: http://orcid.org/0000-0002-3532-1811，E-mail: kinkinfang@hhu.edu.cn.

10.3785/j.issn.1008-9497.2017.06.001

P 208

A

1008-9497(2017)06-631-09