遙感探測下的城市增長邊界變化研究

(1.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院 四川 成都 610059；2.成都理工大學 地球物理學院 四川 成都 610059)

建設用地作為城市經濟發展中最重要的資源基礎，其大小、形態、擴張方式都將深刻的影響社會、經濟以及環境的發展。從宏觀上把握建設用地空間格局及演變過程，可以為優化土地利用格局、合理配置土地資源提供科學依據，保證國家宏觀戰略決策的針對性、有效性。因此，監控城市空間發展特征及其變化過程，已被眾多學者認為是降低城市化過程中城市化風險水平的有效途徑之一。

目前，已經有大量的學者將DMSP/OLS數據應用于城市建設用地空間特征信息方面的研究，證明了該數據在城市發展研究上的可行性[1-2]。DMSP/OLS夜間燈光數據用于提取城市建成區較常用方法有三種：經驗閾值法、突變檢測法以及統計數據比較法[3-5]。

一、研究區與數據源

(一)研究區

四川省委九屆四次全會提出將四川省按照區域范圍和經濟發展狀況劃分為四大城市群，攀西城市群作為重點打造的“四大城市群”之一，地處四川西南川滇交界處，西南方與云南華坪、永仁等縣交界，東北與四川盆地相連，是重要交通樞紐地帶，也是“南方絲綢之路”重要的交通樞紐和商貿物流集散地。本文所指攀西城市群主要包括攀枝花市和涼山彝族自治州，南起攀枝花市、西昌市，北到冕寧縣，幅員面積約為6.36萬平方公里，縱貫340公里。

(二)數據來源

本文采用的2003、2008、2013年五個不同年份DMSP/OLS數據，其來自美國國家海洋和大氣管理局NOAA下屬的國家地球物理數據中心NGDC，主要包括三種年平均數據：平均觀察值、穩定燈光值、能觀察的無云次數，空間分辨率為1m，數據灰度值范圍1～63，黑色區域灰度值等于0，是背景區域，表示沒有燈光；白色區域灰度值大于0，是燈光區域，以顏色的深淺表示燈光的強弱，其中，值等于63的像元大部分為飽和像元，基本上屬于城市的中心區域，本文所用數據為穩定燈光圖像數據。

二、研究方法

(一)經驗值法

根據DMSP/O LS夜間燈光數據的特點和前人所做的研究，結合實際經驗，人為給定一個分割閾值，進行大量研究之后,認為50的灰度值作為分割閾值具有更高的精度。

(二)突變檢測法

基于城市建成區邊界為完整的一個多邊形的假設，多邊形破碎的點則是提取城市建成區最佳的閾值點。對DMSP/OLS穩定燈光圖像的連續觀測圖像進行多次試驗之后，初步假設地表燈光探測頻率較高的像元為城市的概率較大，逐漸增加實驗閾值提取城市多邊形，直到城市多邊形內部出現破碎時觀測頻率值作為有效閥值。

(三)統計數據比較法

以統計局發布的統計數據中該城市的建成區面積作為參考，通過設定多個閾值提取建成區面積，提取到面積與統計數據最接近的則為最佳閾值。

三、結論探討

表1為2003年、2008年及2013年攀西城市群整個空間發展分布情況。由于DN值為0-63的區域基本可以認定為城市區域，黑色區域則為非城市區域?？傮w來看，整個攀西城市群已基本形成以“攀枝花市與西昌市為核心城市、安寧河谷地區為都市核心區”的發展集群。2003-2013年期間，攀枝花和西昌的城市輪廓在原有城市形狀的基礎上逐漸向外擴張；同時周圍的衛星城市呈點狀發展態式，促進了郊區周圍小城市之間的互動，攀西城市群經濟和建設得到進一步提升。

表1 攀西城市群2003-2013年城市空間發展變化圖

四、結論

遙感探測下，可以看出攀西城市群的大致走向沿著成昆鐵路和成昆高速不斷延伸，道路兩側的區域燈光強度較大，且集中。從攀西城市群整體的空間結構來看，其已基本形成了點軸結構的空間形態，整體沿著交通要道呈線狀發展模式，區域一體化的城鎮網絡的雛形初顯，核心城市的擴散效益明顯，已經基本過渡形成了城市群的初步空間形態。

[1]Imhoff M L,Lawrence W T,Stutzer D C,et al.A Technique for Using Composite DMSP/OLS “City Lights” Satellite Data to Accurately Map Urban Areas.Remote Sensing of Encironment,1997,61(3):361-370.

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