基于不透水面的城市景觀格局時空特征研究

楊軍軍，劉宇峰，藺鵬飛，朱 喜

（1.咸陽師范學院 資源環境與歷史文化學院，陜西 咸陽 712000； 2.中國科學院西北生態環境資源研究院， 甘肅 蘭州 730000）

城市景觀是人類影響自然系統最為顯著的表現形式。大量城區由混凝土、瀝青等材料構成的各類建筑、道路及其相關設施所覆蓋，這類隔斷地表土壤與大氣連通的人工層稱為不透水面[1-2]。不透水面的時空動態反映了城市的擴張趨勢和演替過程[3]。不透水面改變了區域或流域的水循環過程，使得洪澇災害風險增加[4-5]， 影響了非點源污染的擴散形式和傳播范圍，對城市居民的健康形成潛在威脅[1-6]。地表植被的減少，也顯著影響了城市的微氣候環境，形成城市熱島[7]。因此，監測和預測城市不透水面的覆蓋度、動態變化、空間分布等指標，在城市化進程和環境質量評估中具有重要意義。

遙感影像具備獲取速度快、數據豐富、監測面積大、回訪周期短等特點，相比基于人力的地面調查優勢顯著，是城市不透水面監測和分析的主要手段[8]。在實際應用中，不同分辨率影像的地表信息提取過程存在不同的困難有待進一步優化，如在基于高分辨率（空間分辨率為1～5 m）遙感影像的不透水面提取中，由于城市環境復雜，不透水面組成多樣，存在嚴重的“同物異譜、異物同譜”問題[2,9]；而在中低分辨率（空間分辨率為10～100 m）的影像信息提取中，由于單個像元代表的實際面積較大，單個像元可能包含多種地物，存在混合像元效應問題[10]，使得分類結果精度難以提高。隨著遙感影像數據的多源化，相關研究發現，找到空間分辨率與城市真實地面對象空間尺寸相近或趨近1∶2比例關系的影像，可在一定程度上提高基于遙感影像的不透水面分析精度[11]。因此，對介于中、高分辨率之間的過渡分辨率影像的不透水面信息提取進行探索，具有一定的研究意義和應用 價值。

西咸新區是我國西部快速城市化的典型區域和戰略要地，自2014年國務院批準建設以來，經過近5 a的發展，其景觀格局發生了哪些變化，目前的建設成果如何，近年來的變化在不同新城間表現出哪些空間特征等問題都是西咸新區政府和人民關注的關鍵性問題。鑒于此，本文以遙感影像為數據，以時空動態分析為手段，量化評價了西咸新區近年來的發展過程，以期為地方政府和上級部門的管理提供兼備客觀性、準確性和時效性的數據支持和應用服務。

1 研究區概況和研究方法

1.1 研究區概況

西咸新區作為關中—天水經濟區的核心區位，位于108 31′47″～108 58′19″E、34 10′15″～ 34 33′16″N之間，東西長約40 km，南北寬約43 km， 自2014年獲批為第七個國家級新區以來，城市景觀格局發生了巨大變化。西咸新區位于陜西省西安市與咸陽市建成區之間，涉及西安、咸陽兩市所轄7縣（區）23個鄉鎮和街道辦事處，規劃面積為881 km2。西咸新區下設灃東新城、灃西新城、秦漢新城、涇河新城和空港新城，面積分別為159 km2，143 km2，302 km2，133 km2和144 km2。研究區行政區劃和空間布局如 圖1所示。

圖1 研究區地理位置示意圖

1.2 影像數據獲取與處理

本文采用歐洲航天局數據共享服務平臺（https://scihub.copernicus.eu/）的哨兵（Sentinel-2）影像， 2016年和2017年的數據來自2015年發射的Sentinel-2A影像，2018年和2019年的數據來自2017年發射的Sentinel-2B影像。原始數據為經過大氣校正的大氣底層反射率數據（L2A），詳細信息如表1所示。數據分析前，先對下載影像進行輻射定標、圖像融合、圖像鑲嵌等預處理，融合后的空間分辨率為10 m；再根據研究區行政邊界進行裁剪。為了去除水體在影像分類中的影響，影像分類前，首先采用歸一化水體指數（MNDWI）識別出水體，并對其進行掩膜處理[12-14]； 再通過支持向量機（SVM）[15]將影像中的地表對象分為不透水面、植被、裸地3類。為了驗證分類結果精度，本文將具備豐富經驗的土地利用分類專家對2018年影像數據按照不透水面等4類對象進行人機交互式手動分類，并進行實地驗證、修正后的結果作為影像自動分類結果的驗證數據。

表1 遙感影像基本信息

在驗證分析中，隨機樣點分析時可能會出現由于某類用地面積較小可用于驗證分析的隨機樣點也較少而導致的分析結果的代表性和準確性存在較大不確定性的情況[16]，為了避免該現象，本文同時采用逐像元分析的方法對自動和人工分類結果進行全局范圍的精度驗證，計算每種土地利用類型的分類結果精度和不同用地間的轉移矩陣。

式中，i為需要進行精度驗證的土地利用類型；Ai為第i種土地利用類型的分類結果精度；Ni R為第i種土地利用類型的正確分類像元數量；Nin為人工分類結果中第i種土地利用類型的總像元數。

1.3 不透水面時空動態評估方法

土地利用轉移矩陣可以反映土地利用變化的結構特征和各種土地利用類型間的轉移方向，能直觀表征時間序列的土地利用類型轉移情況[17]。因此，本文中不同年份之間的土地利用類型轉移采用ArcGIS10.2中的柵格計算獲得。

為了準確量化不透水面等土地利用類型在不同時段的變化速率，本文選用單一土地利用動態度K[18]和綜合土地利用動態度LC[19]兩個指標，其中單一土地利用動態度用于表征某一土地利用類型在一定時間范圍內的數量變化情況；綜合土地利用動態度用于表征研究區全部土地利用類型的總變化速率。

式中，Uai、Ubi分別為研究期初期a和末期b的第i種土地利用類型的面積；T為研究時段，本文中時間單位為a。

式中，LUi為研究初期第i種土地利用類型的面積；ΔLUi j→為研究時段內第i種土地利用類型轉化為其他土地利用類型面積的絕對值；T為研究時段，本文中時間單位為a。

2 研究結果與分析

2.1 西咸新區影像分類結果精度驗證

基于SVM和人機交互的2018年影像分類面積驗證結果，如圖2所示，可以看出，自動分類結果精度非常高，不透水面的錯分率為1.0%，植被和水體的錯分率均為0.5%，裸地幾乎沒有錯分。

圖2 基于面積的分類結果驗證

該分類結果精度遠超已有基于SVM的研究[8,10,20]，統計結果不合理。為了核實并明確該結論的原因和發生過程，本文對自動分類結果和人工分類結果進行圖像對比，如圖3所示，從全局來看，兩種方法的分類結果在空間格局（如空間位置和不同地面對象的形狀、輪廓等）上保持高度的一致性，該結果與不同土地利用類型面積的分析結果一致；但自動分類結果表現出明顯的“椒鹽現象”，自動分類精度并沒有那么高，地面對象的完整性較差。為了明確不同地類的分類結果細節，本文專門對4種地類的局部進行了放大對比，結果表明，不透水面、植被和水體的分類結果吻合度較高，但能清晰看到自動分類結果的“椒鹽現象”，裸地表現最差，自動分類局部結果表現出明顯的錯分情況，如圖3中a41和a42所示。

為了量化兩種分類結果之間的土地利用錯分率，本文分別利用隨機采樣和轉移矩陣對自動分類結果和人工分類結果進行精度分析。樣點獲取在ArcGIS中完成，樣點總數為1 000，其中位于研究區的樣點為 491個，不透水面、植被、水體和裸地的采樣點分別為175個、257個、26個和33個；通過空間分析發現，對應的土地利用類型分類結果精度分別為79.4%、78.2%、34.6%和24.2%，說明不透水面和植被的結果相對較客觀，水體的結果明顯偏小，與上文圖像分析結果差異顯著。為了交叉驗證隨機樣點結果的精度，本文在ArcGIS中進行了基于全局逐像元的轉移矩陣分析（表2），不透水面、植被和水體的分類精度分別為76.9%、77.9%和75.1%，其中近17%的不透水面被錯分為植被；裸地分類精度最低，約為16.2%，大部分被錯分為植被和不透水面，與隨機樣點分析結果一致。轉移矩陣量化結果與圖3中的結果一致，可信度更高。

圖3 2018年人工、自動分類結果在局部區域的提取結果

表2 2018年自動分類結果的轉移矩陣/%

由上述結果可知，轉移矩陣能更客觀準確地量化分類結果的精度，而基于隨機采樣的評價結果不確定性較大，在一定程度上并不能用以驗證分類結果的準確性。從自動分類結果精度來看，由于本文主要關注的是不透水面的動態變化，自動分類結果中不透水面的分類精度約為77%，大于75%，能滿足區域土地利用格局的分析需求[10]，因此本文采用SVM方法提取和分析其余年份的不透水面空間分布。

2.2 2016-2019年西咸新區時間動態特征

2016－2019年是西咸新區快速發展的階段，由圖4可知，4 a間新區不透水面面積穩定增長，不透水面面積變化作為城市化進程的指標之一[8]，這與近年來新區基礎設施建設和城市規劃實施穩步開展的情況相吻 合[21]；且不透水面面積增長呈典型的對數函數關系，即前兩年增長較快，隨后增長幅度有所減緩，發展過程趨于平緩。對比其他土地利用類型面積變化過程可知，2017年是土地利用類型轉移最為劇烈的一年，新區植被面積顯著減少，主要體現為新區各功能區開始大面積破土、拆遷，全面為新區規劃建設準備場地，大量植被被平整為裸地；隨后裸地面積趨于穩定，植被與不透水面面積呈現此消彼長的互動關系，隨著不透水面面積的增加，植被面積逐漸減少，截至2019年 不透水面面積（占比約為42.6%）已與植被面積（占比約為47.5%）非常接近。因此，2016－2017年新區土地利用類型轉移方向主要為植被轉移為裸地，而 2018－2019年新區土地利用類型轉移方向主要為植被轉移為不透水面。

圖4 西咸新區不同用地類型面積的年際變化

2.3 2016-2019年西咸新區城市結構動態特征

西咸新區的建設以“創新城市發展方式”為主題，規劃中深入考慮了不同功能區的地域特色、區位優勢和已有基礎，在遵循綠色環保、創新、尊重自然山水格局的“綠色發展理念”下，不同功能區在土地利用類型組成比例和空間格局上又不盡相同。從地域特色來看，灃河兩岸分別是灃東新城和灃西新城，秦漢新城位于歷史資源豐富、坐擁西漢九座帝陵的渭河北濱，空港新城以西安咸陽國際機場為核心，涇河新城毗鄰涇河。將地域特色與“引領內陸經濟開發開放戰略高地建設的國家級新區，彰顯歷史文明、推動國際文化交流的歷史文化基地，統籌科技資源的新興產業集聚區，城鄉統籌發展一體化建設示范區”的發展定位相結合，灃東新城著力打造西安國際化大都市的主城功能新區和生態田園新城，灃西新城以文化教育產業和綜合服務副中心為主，秦漢新城專注于世界影響力的秦漢歷史文化聚集展示區和生態田園示范區，空港新城著力于建設西部地區空港交通樞紐和臨空產業園區，涇河新城則是以低碳產業為主的城鄉發展示范區和循環經濟園區。

為了更好地探究和表現不同功能新城土地利用類型的時空動態特征，本文將不同土地利用類型在不同新城的面積變化情況通過圖5展示出來。該圖通過距離中心點的遠近反映研究期內新城用地類型的規模，同時通過不同年份間的間距大小體現研究期的建設速度，即間距越大，建設速度越快，從而全面表現新城在研究期的發展狀況。由圖5可知，不同土地利用類型的時空動態特征各異，差異顯著。不透水面面積整體呈增加趨勢，說明新區城市建設正在穩步開展。對比各新城的發展發現，灃東新城面積變化不大，2019年由于綠化面積的增加，不透水面面積略有減少，這主要是由于灃東新城位于西安市西部，受西安市城市擴張的影響較大，研究期之前，其基礎設施建設已比較完善，因此研究期并未顯著增加；其余各新城不透水面面積均表現為穩定增加，其中以秦漢新城增加最為顯著，這主要是由于其定位以歷史文化展示和生態田園示范為主，在大范圍環境保護的同時，全面且快速的基礎設施建設使其不透水面迅速增加。

圖5 西咸新區各新城不同土地利用類型面積動態變化

植被面積在各新城間的變化差異較大，其中秦漢新城的面積顯著大于其余4個新城（截至2019年，約為210 km2），這主要是由于秦漢新城的行政區劃面積較大（約294 km2），約為其他新城面積的兩倍，因此植被面積相對較大，其他新城植被面積由大到小依 次為空港新城、灃西新城、涇河新城和灃東新城。各新 城的土地利用類型轉移方向基本一致，研究期內植被面積均有不同程度的減少，大多轉移為不透水面，2017年作為土地利用類型轉移突變的一年，植被面積最小。從轉移速度來看，灃東新城與前文不透水面的情況一致，植被面積未表現出顯著變化，土地利用類型較穩定，其余新城相對較快。水體在不同新城也有小幅變動，但受其用地類型性質限制，面積變化不大，其中秦漢新城和灃西新城由于渭河濕地和灃河濕地環境治理工程的開展水體面積有所增加。裸地面積也在一定程度上反映了城市建設的過程，與前文新區年際用地的變化一致，除2017年所有新城的裸地面積有顯著增加外，其余時間段并沒有明顯特征。

2.4 土地利用動態度

基于土地利用動態度的評價指標，本文分別計算了對應土地利用類型的單一土地利用動態度和不同區域的綜合土地利用動態度。由表3可知，2016－2019年 不透水面的單一土地利用動態度最大，西咸新區的單一土地利用動態度為13.9%，呈顯著擴張趨勢；其他土地利用類型的單一土地利用動態度由大到小依次為水體、植被和裸地，其中水體呈增加趨勢，而植被則減少了約7.3%。由于功能定位的不同，不同新城表現出區別化的動態度特征，秦漢新城各類用地的單一土地利用動態度均較大，變化趨勢與西咸新區基本一致；灃東新城的單一土地利用動態度整體相對較小，各土地利用類型面積變化幅度最小。灃東新城和灃西新城的水體面積表現為一致的顯著增加，反映了所在轄區大力加強濕地和河湖治理的成果。此外，涇河新城和空港新城不透水面面積增加突出，單一土地利用動態度分別為26.9%和37.2%，反映了當地大型建筑和公共基礎設施快速建設的過程。

表3 2016－2019年分區域不同土地利用類型的 單一土地利用動態度/%

與單一土地利用動態度情況一致，2016－2019年西咸新區綜合土地利用動態度為4.4%，土地利用類型間轉移頻繁，綜合利用程度高，人地矛盾激烈（圖6）。各新城間的綜合土地利用動態度差異明顯，其中涇河新城不同土地利用類型間的轉移最為頻繁，綜合土地利用動態度高達7.6%，其原因可能是涇河新城位于西咸新區最北端，新城建設前，地方產業以農副產品和輕工業原材料為主，基礎設施落后，為了與新區發展保持一致，研究期內土地利用類型變動頻繁，區域景觀格局變化劇烈。綜合土地利用動態度最小的是灃東新城，其原因與前文一致，灃東新城距離西安最近，在新區大范圍建設前，該區已完成了主要土地利用類型的規劃和建設，因此研究期內綜合土地利用動態度最小，土地利用格局最穩定。

圖6 西咸新區2016－2019年綜合土地利用動態度情況

本文綜合多項指標分析了西咸新區2016－2019年土地利用類型轉移的時空動態特征，不僅全面展現了各新城土地利用類型的變化情況，而且揭示了基于規劃的人地互動過程。結果表明，隨著時間的推移，新區各新城正在以前期定位規劃為藍圖，全面開展各項工程建設，政府部門的規劃和政策導向是區域土地利用類型轉移的主要驅動力，西咸新區不透水面的劇烈變化很好地反映了各新城基礎設施和大型工程的開展實施情況；在各自的基礎條件上，針對不同的地域定位、發展重點和土地利用政策[17]，各新城的土地利用類型轉移過程也各具特點，開發較早、基礎設施較完善的新城，研究期內側重環境綠化和河湖治理，而開發較晚、基礎設施較薄弱的新城，研究期內更加側重基礎設施和各項主題工程的建設和覆蓋。

由轉移矩陣和各動態度指標可知，不透水面的面積變化能較客觀、準確地反映區域城市化的過程，可作為區域建設情況調查和交叉驗證的有力工具[22-23]。Sentinel-2影像作為研究數據具有一定優勢，首先其分辨率為10 m，且屬于免費產品，為使用者獲取較高分辨率影像奠定了經濟基礎和保障；其次該影像成像質量穩定，回訪周期短（單星為10 d，雙星為5 d），為相關研究提供了品質和數量保障的數據；最后該影像的空間分辨率是最接近高分辨率的數據，能更好地與城市地面對象空間尺寸相吻合，在面向對象的影像信息提取中具有更好的表現。

本文以所在區域遙感影像分類結果為基礎，分析了土地利用類型的轉移過程和動態特征。客觀、及時、準確的量化評價，能為當地政府部門提供數據支持；但文中尚未對土地利用變化過程的驅動因子展開深入、系統的分析，這是由于新區是由西安市和咸陽市各區縣的行政區劃重新劃分而來，歷史數據的收集、整理以及新區數據的規范和匯總尚需一定的時間，數據的規范性和完備性使得區域相關深入研究存在一定的難度，后續研究可就此逐步展開。

3 結 語

遙感影像作為快速獲取地表信息的一種手段，在城市空間信息提取、分析和預判中具有巨大應用潛力。隨著無人機航拍影像的快速發展和廣泛應用，針對不同空間尺度、多樣化任務性質、靈活時間調度以及復雜的作業環境等要求，基于多源影像的城市信息研究和應用必將迎來一場革命性的變革。本文以Sentinel-2影像為數據，對西咸新區2016－2019年的土地利用動態變化情況進行了研究。

1）相對基于隨機采樣的影像分類結果精度驗證，基于轉移矩陣的全局逐像元分析法能避免隨機采樣的不確定性，具有更好的效果，能更客觀、準確地進行影像自動分類結果精度驗證。

2）201 6－2019年西咸新區不透水面面積在穩定增長，城市建設正在全面、快速開展。2017年是土地利用類型轉移最劇烈的一年，2016－2017年的土地利用類型轉移方向主要為植被轉移為裸地，2018－2019年的土地利用類型轉移方向主要為植被轉移為不透水面。

3）以區域規劃和政策導向為主要驅動的城市化過程，使不同新城的土地利用類型轉移過程各具特色，但又受限于其原有的基礎條件。研究期內不同新城的土地利用類型轉移方向很好地體現了對應地區的發展定位和規劃設計，西咸新區的城市建設和環境保護在同步、穩定展開，新區的建設和發展在考慮當地實際情況的基礎上，很好地貫徹和落實了國家政策。