基于多源遙感數(shù)據(jù)的城市擴(kuò)張監(jiān)測(cè)與分析

張亞男，張承明，李芳

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074 ；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018)

0 引言

城市化進(jìn)程的快速推進(jìn)必然會(huì)強(qiáng)有力地帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)向前發(fā)展，研究區(qū)域城市化的時(shí)空格局動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)未來(lái)城市建設(shè)具有指導(dǎo)意義。遙感技術(shù)具有快速、實(shí)時(shí)、信息量大等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于資源和環(huán)境監(jiān)測(cè)[1-5]。目前，利用高空間分辨率遙感影像能夠更準(zhǔn)確地提取建設(shè)用地，但同時(shí)具有效率低、成本高、大面積與多時(shí)相數(shù)據(jù)獲取困難等問(wèn)題；中、低分辨率的遙感影像，如Landsat數(shù)據(jù)等，城市內(nèi)部地類(lèi)混淆現(xiàn)象普遍，因此，僅利用光譜信息不足以精確提取和監(jiān)測(cè)城市建成區(qū)。夜間影像根據(jù)城鎮(zhèn)在夜間發(fā)出燈光，用來(lái)準(zhǔn)確提取和分析建成區(qū)范圍和空間聚集現(xiàn)象[6]，但其空間分辨率較低，無(wú)法刻畫(huà)城市內(nèi)部細(xì)節(jié)。因此，許多學(xué)者開(kāi)始結(jié)合夜間燈光數(shù)據(jù)與其他遙感數(shù)據(jù)分析城市擴(kuò)張等，如楊洋等[7]以環(huán)渤海地區(qū)為例研究基于長(zhǎng)時(shí)間序列DMSP /OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的土地城鎮(zhèn)化水平時(shí)空測(cè)度分析；Milesi等[8]使用DMSP/OLS夜間數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)美國(guó)東南部地區(qū)的城市土地開(kāi)發(fā)程度，為快速分析城市空間擴(kuò)張規(guī)律提供了一個(gè)有效的方法。

美國(guó)芝加哥大學(xué)城市地理學(xué)家Colby于1993年提出了城市擴(kuò)展“向心力”與“離心力”學(xué)說(shuō)，他提出有些城市功能因素使城市向心式的向內(nèi)部重組，有些因素使城市離心式的向外部擴(kuò)展。在后續(xù)研究中，逐漸演化成為對(duì)各類(lèi)用地的驅(qū)動(dòng)力的研究。為了便于比較不同研究時(shí)段內(nèi)城市土地利用的擴(kuò)展中心或方向區(qū)內(nèi)城市擴(kuò)展的空間差異，劉盛和等[9]提出了年均城市擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)以表示不同研究時(shí)期城市土地利用擴(kuò)展的強(qiáng)弱或快慢。“重心”原是物理學(xué)中的概念，是指各部分所受重力的合力作用點(diǎn)，后來(lái)逐漸演化到土地利用空間變化的研究中，王秀蘭[10]等為表達(dá)研究時(shí)間段內(nèi)土地利用變化的空間規(guī)律，將人口地理學(xué)中的人口分布重心原理應(yīng)用到土地利用空間變化研究中，通過(guò)土地利用重心轉(zhuǎn)移模型可以更好地從空間上對(duì)土地利用類(lèi)型的時(shí)空演變特征進(jìn)行描述。許多學(xué)者引入了指標(biāo)模型來(lái)研究城市的擴(kuò)展特征，如毛衛(wèi)華等[11]結(jié)合基于DMSP/OLS夜光遙感影像提取的建成區(qū)數(shù)據(jù)，利用擴(kuò)張面積、擴(kuò)張速度、擴(kuò)張強(qiáng)度3個(gè)指標(biāo)來(lái)量化城市擴(kuò)張的數(shù)量特征；劉沁萍等[12]選擇城市形態(tài)緊湊度和城市擴(kuò)張速度2個(gè)指標(biāo),分別從城市規(guī)模、大區(qū)域、省級(jí)行政區(qū)劃3個(gè)空間尺度分析了城市的空間擴(kuò)張情況。

最近，有學(xué)者利用夜間遙感數(shù)據(jù)對(duì)城市提取結(jié)果進(jìn)行后處理和優(yōu)化，進(jìn)行城鎮(zhèn)擴(kuò)張的分析[13]，但是，后處理和優(yōu)化的過(guò)程依賴于較高分辨率的城市提取結(jié)果。眾多學(xué)者的研究為了解中國(guó)城鎮(zhèn)化時(shí)空擴(kuò)展過(guò)程提供了豐富的方法，然而仍存在不足之處。鑒于上述論述，該文結(jié)合Landsat數(shù)據(jù)與夜間遙感數(shù)據(jù)，引入城市擴(kuò)張指標(biāo)，分析城市空間擴(kuò)展特征、形態(tài)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

濟(jì)南是山東省的省會(huì)城市，是區(qū)域城市化發(fā)展的核心城市。泰安市位于泰山南麓，原萊蕪市則位于泰山東麓。為了解決山東省區(qū)域發(fā)展不平衡、提升西部城市帶動(dòng)力和強(qiáng)化濟(jì)南市在省會(huì)城市群經(jīng)濟(jì)圈中的核心地位，2019年1月，國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)同意將萊蕪市撤歸濟(jì)南市管轄，原萊蕪市改為濟(jì)南市萊蕪區(qū)和鋼城區(qū)。至此，萊蕪并入濟(jì)南，濟(jì)泰共建大省會(huì)，實(shí)現(xiàn)了在更大范圍內(nèi)要素配置與資源整合。該文以原濟(jì)南市、泰安市、原萊蕪市為研究區(qū)域(圖1)，對(duì)區(qū)域建成區(qū)的擴(kuò)展及其驅(qū)動(dòng)因子具有重要借鑒意義。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

該文選取Landsat ETM+/OLI數(shù)據(jù)(空間分辨率可見(jiàn)光波段為30m,全色波段為15m)、DMSP/OLS夜間燈光平均強(qiáng)度數(shù)據(jù)(灰度范圍為1～63，空間分辨率為30弧秒)和NPP/VIIRS夜間無(wú)云年平均輻射數(shù)據(jù)(空間分辨率提升至15弧秒,灰度區(qū)間(16 bit)大于DMSP/OLS(6 bit),可以識(shí)別微弱的燈光源)為數(shù)據(jù)源(圖2)。

由于無(wú)法獲取近兩年DMSP/OLS夜間燈光平均強(qiáng)度數(shù)據(jù)和NPP/VIIRS夜間數(shù)據(jù)，該文主要采用2004—2013年間多個(gè)遙感數(shù)據(jù)源探索開(kāi)展研究區(qū)的城市擴(kuò)展特征分析。其中，DMSP/OLS夜間數(shù)據(jù)時(shí)相為2004年、2007年、2010年和2013年，NPP/VIIRS夜間無(wú)云年平均輻射數(shù)據(jù)時(shí)相為2016年；Landsat-7 ETM+數(shù)據(jù)時(shí)相為2004年、2007年和2010年，Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)時(shí)相為2013年和2016年。

為避免影像網(wǎng)格形變帶來(lái)的影響，需將夜間燈光影像重投影為Albers等積投影，然后對(duì)DMSP/OLS影像和NPP/VIIRS影像分別重采樣為1km和500m。對(duì)Landsat7 ETM+數(shù)據(jù)(去條帶后)及Landsat8 OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、FLASS大氣校正、幾何校正等預(yù)處理，再使用NNDiffusion(nearest neighor diffusion)算法進(jìn)行圖像融合，將空間分辨率提高至15m。然后將Albers等積割圓錐投影作為標(biāo)準(zhǔn)參考系，校正誤差小于1個(gè)像元，最后進(jìn)行影像鑲嵌和裁剪。

除上述遙感數(shù)據(jù)外，該文還使用了山東省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)等作為輔助數(shù)據(jù)，用以驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。

圖2 不同遙感影像圖

2 研究方法

該文的總體思路為：結(jié)合Landsat數(shù)據(jù)與夜間遙感數(shù)據(jù)，以2004—2016年的原濟(jì)南市、泰安市和原萊蕪市為研究區(qū)，基于多源遙感信息提取城市建成區(qū)空間范圍，然后引入擴(kuò)張強(qiáng)度、空間緊湊度、重心軌跡轉(zhuǎn)移分析等城市擴(kuò)張指標(biāo)，定量測(cè)算和分析建設(shè)用地時(shí)空格局演變及區(qū)域發(fā)展關(guān)系。總體流程如圖3所示。

由于DMSP/OLS穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)集中的每期影像都存在像元飽和的問(wèn)題，以及影像之間缺少可比性。首先進(jìn)行自校正，然后以DN值在1～63的分布范圍廣泛和數(shù)據(jù)集的累計(jì)DN值最高為依據(jù)，確定F16傳感器在2006年獲得的雞西市影像DN值為參考區(qū)和參考數(shù)據(jù)集，再建立一元二次模型，去除非穩(wěn)定像元[14-15]。計(jì)算公式如下：

DNc=a×DN2+b×DN+c

(1)

式中：DN，DNc—校正前、后像元DN值；a，b，c—回歸參數(shù)。

最后，利用相應(yīng)的模型參數(shù)(表1)，進(jìn)行燈光影像DN值的回歸校正。

對(duì)預(yù)處理后的Landsat影像進(jìn)行SVM分類(lèi)，選取4種典型地物類(lèi)型——城鎮(zhèn)、水體、植被及農(nóng)業(yè)用地作為訓(xùn)練樣本，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行聚類(lèi)平滑及精度評(píng)價(jià)等，完成建成區(qū)的初步提取。從校正后的燈光數(shù)據(jù)影像中裁剪出研究區(qū)域，再利用突變檢測(cè)法獲得2004—2016年提取閾值，采用該閾值最終得到建成區(qū)邊界。將各城市每一時(shí)相的Landsat影像監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果與從燈光數(shù)據(jù)中提取的城市建成區(qū)范圍進(jìn)行疊加，對(duì)夜間燈光邊界以外的裸土、耕地、小村莊等噪聲進(jìn)行過(guò)濾，邊界以內(nèi)的分類(lèi)結(jié)果予以保留。對(duì)每一時(shí)相優(yōu)化后的城市建成區(qū)優(yōu)化結(jié)果按照地理位置進(jìn)行拼接，得到長(zhǎng)時(shí)序城市建成區(qū)用地范圍(圖4)。

該文采用山東省統(tǒng)計(jì)年鑒中關(guān)于城市建成區(qū)面積對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行可靠性驗(yàn)證，如表2所示，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與閾值提取的結(jié)果數(shù)據(jù)在各年份保持較高的一致性趨勢(shì)，表明利用多源遙感數(shù)據(jù)獲取的城市建成區(qū)信息可以一定程度上反映后續(xù)研究區(qū)的城鎮(zhèn)擴(kuò)展動(dòng)態(tài)分析。

圖3 技術(shù)流程圖

圖4 研究區(qū)2014—2016年建成區(qū)提取結(jié)果

表1 回歸模型參數(shù)

表2 泰山市提取的城市建成區(qū)面積與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較

最后通過(guò)以下指標(biāo)來(lái)量化城市擴(kuò)張的數(shù)量特征和空間方位：

(1)城市擴(kuò)張速率是指一定時(shí)間段內(nèi)，城市年均擴(kuò)張面積；城市空間擴(kuò)張強(qiáng)度是指在研究時(shí)間段內(nèi)某空間單元的土地利用擴(kuò)展面積與原空間單元總面積比值的年平均值[16]。公式如下：

ΔA=An+i-Ai

(2)

(3)

(4)

式中：ΔA—城市擴(kuò)張面積；V—城市年均擴(kuò)張速率；R—城市年均擴(kuò)張強(qiáng)度；Ai和Ai+n——第i年和第n+i年的城市面積，n以年為單位。

(2)緊湊度反映了地物的形狀，體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的城市土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度與利用效率，其計(jì)算公式如下：

(5)

式中：A—建成區(qū)面積；P—建成區(qū)周長(zhǎng)；C—城市緊湊度指標(biāo)，其值從0～1，緊湊度越大，城市空間越緊湊。

(3)城市重心是一個(gè)城市發(fā)展速度最快、建設(shè)規(guī)模最大、開(kāi)發(fā)力度最強(qiáng)的地區(qū)，是由于不同城市區(qū)域的權(quán)重差異所導(dǎo)致的拉力平衡點(diǎn)[16]。計(jì)算方法如下：

(6)

式中：X，Y—城市空間重心的經(jīng)度與緯度；Ci—第i個(gè)圖斑的面積；Xi,Yi—i第個(gè)圖斑的重心坐標(biāo)。

重心的轉(zhuǎn)移公式為：

(7)

式中：D—距離，Xi和Yi—研究初期的重心坐標(biāo)；Xi+n和Yi+n—研究后期的重心坐標(biāo)。

(4)等扇形分析是指以研究區(qū)域的中心為圓心，選擇適當(dāng)?shù)陌霃剑A劃分成若干等截面區(qū)域，再與城市建成區(qū)范圍進(jìn)行疊加以分析城市在各個(gè)方向的結(jié)構(gòu)特征。

3 結(jié)果與分析

3.1 城市擴(kuò)張強(qiáng)度分析

由表3可以看出，在2004—2007年間，城市擴(kuò)張強(qiáng)度處于高值區(qū)，說(shuō)明在此期間研究區(qū)城市化進(jìn)程取得重大突破。2007—2010年間，研究區(qū)城市擴(kuò)張強(qiáng)度減小，說(shuō)明城市，擴(kuò)張面積占比減小，土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度減緩。在2010—2013年間，原濟(jì)南、泰安兩市建設(shè)用地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度有所上升，原萊蕪市繼續(xù)保持低速擴(kuò)張。在2013—2016年間，濟(jì)南市繼續(xù)大擴(kuò)張，另外兩個(gè)城市土地利用效率較低。

表3 城市擴(kuò)張強(qiáng)度結(jié)果

3.2 緊湊度分析

通常情況下，我們認(rèn)為當(dāng)城市形態(tài)輪廓線趨于緊湊時(shí)為填充型發(fā)展，表明城市擴(kuò)張中以填補(bǔ)內(nèi)部縫隙為主，而非緊湊趨勢(shì)則表明城市向外擴(kuò)張[17-18]。如表3所示，隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，泰安市和濟(jì)南市的城市擴(kuò)張呈現(xiàn)不緊湊趨勢(shì)，原萊蕪市則是三者中城市輪廓形態(tài)最為緊湊的。因此，在2004—2016年間原萊蕪市主要為以減少能耗、更高效地利用資源的城市填充型發(fā)展為主。萊蕪受鋼鐵周期影響較大，從表3和表4都可以看到，原萊蕪市從大概2013年后其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面遇到了瓶頸。而濟(jì)南市、泰安市的城市發(fā)展都是以向外延伸擴(kuò)張的趨勢(shì)為主，建成區(qū)范圍在不斷擴(kuò)大。

表4 各城市緊湊度指數(shù)

3.3 重心軌跡轉(zhuǎn)移分析

圖5顯示了三個(gè)城市的重心點(diǎn)遷移折線，在2004—2007年間，泰安市重心遷移距離最長(zhǎng)，這是由于泰安市轄區(qū)新泰市和寧陽(yáng)縣兩個(gè)縣市區(qū)在此期間各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都實(shí)現(xiàn)了歷史性突破，使得泰安市在東南方向的擴(kuò)張速率有很大的提高。原萊蕪市的重心點(diǎn)遷移距離在各年份都較小，說(shuō)明原萊蕪市在發(fā)展過(guò)程中，城市擴(kuò)張較為均衡。

3.4 等扇形分析

以2004—2016五個(gè)時(shí)期的重心坐標(biāo)平均值為中心，計(jì)算統(tǒng)計(jì)研究區(qū)在8個(gè)方向上不同時(shí)間的城區(qū)面積，如圖6所示。泰安市在2004—2016年間主要由西向南發(fā)展，原濟(jì)南市在東南方向上的跨度較大，由于南部受地理?xiàng)l件的影響，擴(kuò)張速率緩慢，而在北方向上仍有巨大的發(fā)展?jié)摿Α目傮w上看，原萊蕪市在西北方向城市擴(kuò)張速率處于高值區(qū)，反映了萊蕪積極融入省會(huì)城市的發(fā)展趨勢(shì)。

圖5 重心點(diǎn)遷移折線圖

4 結(jié)論

該文選用多源遙感數(shù)據(jù)，采用SVM監(jiān)督分類(lèi)方法和突變檢測(cè)閾值分割技術(shù)，獲得了研究區(qū)的建成區(qū)范圍，并對(duì)長(zhǎng)時(shí)序的建成區(qū)時(shí)空變化特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析。

(1)夜間燈光數(shù)據(jù)的加入，可以去除Landsat分類(lèi)結(jié)果中裸土、耕地等其他地物及小村落等噪聲，突出城市建成區(qū)，便于快速、低成本和高精度地獲取與更新城市建成區(qū)信息對(duì)引導(dǎo)城市有序擴(kuò)張。

圖6 各年份城市建成區(qū)在不同方向上的擴(kuò)張速率圖

(2)2004—2016年間，研究區(qū)建成區(qū)面積增加了508.06km2。在2004—2007年城市擴(kuò)張強(qiáng)度均大于20%，定量地反映出研究區(qū)城市化進(jìn)程取得重大突破，而在2007—2010年間城市擴(kuò)張強(qiáng)度最大在13%左右表明了土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度減緩，2010年之后濟(jì)南市繼續(xù)擴(kuò)張，而另外兩個(gè)城市土地利用效率則較低。通過(guò)緊湊度指標(biāo)，泰安市和濟(jì)南市的城市擴(kuò)張是以外延式發(fā)展為趨勢(shì)，而原萊蕪市則是主要為以減少能耗、更高效地利用資源的城市填充型發(fā)展為主。重心軌跡轉(zhuǎn)移分析可以看到在2004—2007年間，由于泰安市轄區(qū)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)了歷史性突破，泰安市在東南方向的擴(kuò)張速率由大約20%提高到40%。等扇形分析直觀地反映了泰安市在2004—2016年間主要由西向南發(fā)展以及萊蕪積極融入省會(huì)城市的發(fā)展趨勢(shì)。

(3)由于城市形態(tài)多樣，不同類(lèi)型城市建成區(qū)的最佳閾值存在差異，今后將考慮對(duì)更大范圍更復(fù)雜的其他城市群進(jìn)行擴(kuò)展研究。以及考慮加入城市自然資源、人文、建筑等因素，更好地探究城市建設(shè)，為更高空間分辨率及全國(guó)尺度城市群建成區(qū)的快速監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支持。