基于遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)的“南新走廊”北部三城市發(fā)展研究

盧培嘉，童新華，韋燕飛

(1.南寧師范大學(xué) 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣西 南寧 530001； 2.南寧師范大學(xué) 自然資源與測繪學(xué)院，廣西 南寧 530001)

1 引言

2006年7月為積極推進(jìn)中國與東盟的全面發(fā)展關(guān)系,中國考察團(tuán)首次提出了南寧—新加坡經(jīng)濟(jì)走廊(簡稱南新走廊)戰(zhàn)略構(gòu)想，這一構(gòu)想得到了中國領(lǐng)導(dǎo)人的肯定和東盟國家領(lǐng)導(dǎo)人的認(rèn)同[1]?！澳闲伦呃取边@條被寄予厚望的中國—東盟合作新通道同時(shí)也是共建“一帶一路”的重要組成部分，這引起了國內(nèi)外學(xué)者和廣大媒體的高度關(guān)注[2]。因此，開展“南新走廊”沿線地區(qū)城市的遙感監(jiān)測，有利于促進(jìn)“南新走廊”沿線國家之間的互聯(lián)互通，為“南新走廊”和中國—東盟合作等發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)[3]。

城市是人類的聚集地，是人類在不斷地適應(yīng)自然環(huán)境并且改變環(huán)境下形成的“自然-經(jīng)濟(jì)-社會(huì)”復(fù)合體。聯(lián)合國人類住區(qū)規(guī)劃署認(rèn)為城市化仍然是全球化的驅(qū)動(dòng)力[4]。權(quán)衡城市化的指標(biāo)有人口變化、經(jīng)濟(jì)變動(dòng)、城市擴(kuò)張，其中城市擴(kuò)張是地理空間中最直接的表現(xiàn)形式?？茖W(xué)地探討城市擴(kuò)張規(guī)模時(shí)空演變特征對城市化發(fā)展和社會(huì)資源可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[5]。當(dāng)前的城市化研究成果有：毋冰龍等以20期“類NPP-VIIRS”夜光數(shù)據(jù)，在改進(jìn)的不透水面指數(shù)基礎(chǔ)上結(jié)合多閾值法提取北京市2000～2019年城市建設(shè)用地，分析其城市擴(kuò)張?zhí)卣鱗6]。何雄等利用2001～2013年共13年的DMSP/OLS全球夜間燈光數(shù)據(jù)，并運(yùn)用空間計(jì)量模型(SLM和SEM)研究分析城市空間擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素[7]。李婷等以成渝地區(qū)2010年建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)為初始數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于城市擴(kuò)張速率分區(qū)的FA-MLP-CA模型預(yù)測2030年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈城市擴(kuò)張[8]。邢梓涵等基于2000～2006年間夜間燈光影像和碳排放數(shù)據(jù)定量研究城市擴(kuò)張與碳排放關(guān)系[9]。Gebremedhin等在利用Landsat 數(shù)據(jù)并運(yùn)用最大似然分類算法編制了研究區(qū)土地利用規(guī)劃圖，并以借鑒過去30年城市擴(kuò)張演變規(guī)律，預(yù)測了2025年的城市擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)趨勢[10]。以上國內(nèi)對于城市擴(kuò)張研究背景的分析表明，在城市擴(kuò)張方面對于“南新走廊”沿線地區(qū)國家城市的研究分析比較少，所以本文以“南新走廊”地區(qū)北部城市中國南寧、越南河內(nèi)、老撾萬象為例，研究分析“南新走廊”沿線地區(qū)城市的時(shí)空擴(kuò)張?zhí)卣鳌?/p>

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

“南新走廊”地區(qū)北部城市中國南寧、越南河內(nèi)、老撾萬象位于北緯17°～25°，東經(jīng)102°～110°，研究區(qū)3個(gè)城市的總面積為29075 km2，由于地處亞洲東南部，氣候主要為亞熱帶季風(fēng)氣候和熱帶季風(fēng)氣候。其中南寧四季常青，有“綠城”的美譽(yù)，是“南新走廊”的起點(diǎn)和中國東盟博覽會(huì)永久舉辦地[11]。河內(nèi)因臨近海洋(北部灣)，降雨豐富，花木繁茂，素有“萬花春城”之稱[12]。萬象屬熱帶季風(fēng)氣候，萬象屬于熱帶季風(fēng)氣候，全年炎熱多雨，陽光充沛，物產(chǎn)豐富。本文研究區(qū)是“南新走廊”地區(qū)北部城市，研究這3個(gè)城市的遙感監(jiān)測對“南新走廊”沿線國家的城市化發(fā)展有一定的參考意義。

2.2 研究數(shù)據(jù)

本文的遙感研究數(shù)據(jù)從美國地質(zhì)調(diào)查局USGS網(wǎng)站(http://www.usgs.gov)下載空間分辨率為30m的2000年、2010年Landsat TM影像以及2020年的Landsat OLI影像，并利用ENVI5.3軟件平臺工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[13]。人口與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫(https://data.worldbank.org.cn/)[14]。

3 研究方法

3.1 城市不透水面的提取

本研究采用歸一化差異不透水面指數(shù)法(NDII)提取城市的不透水面[15]。由于研究區(qū)地表覆蓋類型復(fù)雜，單一的不透水面指數(shù)并不能完全精確地提取不透水面信息，因此需要對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類優(yōu)化，在充分分析研究區(qū)地表的混淆復(fù)雜地物的基礎(chǔ)上，通過契合研究區(qū)城市地表的水體、裸土和植被指數(shù)基于決策樹思想方向提取不透水面信息[16]。為了更好的保持原始光譜的信息量，首先將影像進(jìn)行圖像融合，再輻射定標(biāo)和大氣校正，最后通過Subset工具，對影像進(jìn)行剪裁，得到預(yù)處理后的遙感數(shù)據(jù)，再使用ENVI5.3軟件工具對研究區(qū)影像進(jìn)行水體掩膜、植被掩膜、土壤掩膜，然后提取出不透水面。公式如下：

(1)

式(1)中，b3代表landsant影像中的綠波段，b4代表遙感衛(wèi)星影像的紅波段，b5和b6分別代表近紅外和短紅外波段。BUDI是建成區(qū)指數(shù)，NDVI和NDBI代表歸一化植被和建筑指數(shù)。

3.2 地表不透水面精度評價(jià)

本文將選用在遙感領(lǐng)域廣泛使用的遙感圖像處理軟件ENVI5.3對研究區(qū)在2000、2010、2020年的三期影像提取到的地表不透水面并采用混淆矩陣法進(jìn)行精度評估。研究區(qū)遙感影像分類結(jié)果采用總體精度OA和kappa系數(shù)作為精度評價(jià)指標(biāo)，通過使用軟件混淆工具計(jì)算了研究區(qū)9期的分類精度，得出結(jié)果如下表1所示，總體精度為92.48～95.37，Kappa系數(shù)為0.83～0.91，證明分類的結(jié)果與檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)之間存在著高度的一致性。

表1 研究區(qū)不透水面精度評價(jià)

3.3 城市擴(kuò)張衡量指標(biāo)

3.3.1 城市擴(kuò)張強(qiáng)度

城市擴(kuò)張強(qiáng)度顧名思義，就是城市用地面積在一段時(shí)間內(nèi)擴(kuò)張的程度，同時(shí)是衡量城市化強(qiáng)度的重要指標(biāo)之一[17]。本文用城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)E來計(jì)算研究區(qū)城市在20年時(shí)間段內(nèi)擴(kuò)張過程的強(qiáng)弱程度，分析研究區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積占總研究區(qū)面積的比例的變化幅度。

其表達(dá)式為：

(2)

式(2)中，Sa和Sb分別代表a年和b年的城市面積；T代表a到時(shí)間b的間隔。

3.3.2 城市擴(kuò)展速率

城市擴(kuò)張速率就是城市建設(shè)用地時(shí)空動(dòng)態(tài)擴(kuò)張的速度變化率[18]。它在一定基礎(chǔ)上反映了建成區(qū)面積在某段時(shí)間內(nèi)的變化量。本文選擇K作為年速率指數(shù)。其公式為：

(3)

式(3)中，S1、S2、S3分別表示研究區(qū)第一期、第二期、第三期的建設(shè)用地面積，如對于本文的就是2000、2010和2020的城市建成區(qū)的面積，T為研究區(qū)的時(shí)間間隔。若計(jì)算得出的K大于0則該城市為加速型擴(kuò)張，K等于0和小于0分別為勻速擴(kuò)張型和加速擴(kuò)張型。

3.3.3 城市緊湊性指數(shù)

城市緊湊性顧名思義就是城市空間形態(tài)的緊湊度程度，是衡量城市空間結(jié)構(gòu)密度性演化的指標(biāo)之一[19]。當(dāng)城市空間結(jié)構(gòu)的緊湊度變小時(shí)，則代表城市空間結(jié)構(gòu)不夠緊湊，即城市建筑之間聯(lián)系不夠緊密，表現(xiàn)為松散狀態(tài)。相反，城市的形態(tài)結(jié)構(gòu)緊湊度指數(shù)增大時(shí)，則代表城市建筑物與各部門之間的聯(lián)系越來越緊密。本文的研究方法選擇P作為城市建成區(qū)的緊湊性指數(shù)，其公式表達(dá)如下：

(4)

式(4)中，P為緊湊性指數(shù)；S代表建設(shè)用地面積；C為城市的輪廓周長。

3.3.4 城市重心演變

城市重心演變指不同時(shí)空尺度上城市建設(shè)用地的“重心”在城市土地上的動(dòng)態(tài)足跡，且重心遷移的方向一般與城市擴(kuò)張的方向基本一致[20]。城市重心的變化反映了建設(shè)用地和土地利用范圍的變化，并且更好地體現(xiàn)了城市空間蔓延的特征。建成區(qū)重心計(jì)算公式為 ：

(5)

式(5)中，M和N分別代表城市重心的經(jīng)緯度坐標(biāo)，即(M，N)為城市重心的坐標(biāo)，xi和yi為幾何中心的經(jīng)緯度坐標(biāo)，wi為權(quán)重[21]。

4 結(jié)果

4.1 不透水面擴(kuò)張時(shí)序變化

通過計(jì)算研究區(qū)三期地表不透水面面積，得出結(jié)果如表2所示，可以看到3個(gè)城市從2000年到2010年再到2020年的地表不透水面都在不斷的增加，且南寧的地表不透水面積最大，其次為河內(nèi)、萬象?？傮w可以看出研究區(qū)3個(gè)城市的擴(kuò)張面積在這20年期間呈現(xiàn)遞增態(tài)勢。

表2 研究區(qū)地表不透水面變化 km2

4.2 城市擴(kuò)張強(qiáng)度及擴(kuò)張速率

城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)是反映兩個(gè)時(shí)期內(nèi)建筑用地增長幅度的一個(gè)重要指標(biāo)[22]。從表3可以看出3個(gè)城市的擴(kuò)張強(qiáng)度，其中E1、E2和E3代表了2000～2010年、2010～2020年以及2000～2020年的擴(kuò)展強(qiáng)度。

通過分析發(fā)現(xiàn)：南寧2000～2010年間的擴(kuò)張強(qiáng)度最高，達(dá)5.14%，河內(nèi)地區(qū)的擴(kuò)展強(qiáng)度最低，為3.50%；2010～2020年，萬象地區(qū)的擴(kuò)展強(qiáng)度最高，達(dá)4.12%，其次為南寧和河內(nèi)分別為3.59%和2.95%；在整個(gè)研究時(shí)期，萬象的擴(kuò)張強(qiáng)度最大，為5.67%，其次為南寧、河內(nèi)，擴(kuò)張強(qiáng)度分別為5.29%、3.74%。將研究時(shí)間分成2個(gè)階段，對研究區(qū)3個(gè)城市的城市擴(kuò)展速度進(jìn)行了分析，其中3個(gè)研究區(qū)在2000～2020年內(nèi)的擴(kuò)大速率均大于0，因此3個(gè)城市均屬于加速擴(kuò)張型。

表3 城市擴(kuò)張強(qiáng)度與速率定量指數(shù)

4.3 城市空間緊湊性

2000～2020 年研究區(qū)的緊湊性指數(shù)如表4所示，由緊湊性指數(shù)P計(jì)算結(jié)果可知，基本經(jīng)歷了2000～2010、2010～2020 年2個(gè)時(shí)間段的城市擴(kuò)張過程。城市空間緊湊性代表著城市各部分之間的聯(lián)系，城市越緊湊，能夠在一定程度上提高土地集約度。而南寧、河內(nèi)、萬象在 2000～2020 年，城市緊湊性指數(shù)為穩(wěn)定狀態(tài)，特別是河內(nèi)的緊湊性指數(shù)一直為 0.007，表明城市擴(kuò)張其空間緊湊性維持穩(wěn)定。

表4 城市空間緊湊性指數(shù)

4.4 城市重心演變分析

由圖1可知：2000～2010年南寧城市重心逐漸向西北方向移動(dòng)，2010～2020年，其城市重心主要向東北方向移動(dòng)，總體而言，南寧城市重心向北方向移動(dòng)；2000～2010年河內(nèi)城市重心逐漸向西南方向移動(dòng)，2010～2020年城市重心向西北方向移動(dòng)，2000～2020年河內(nèi)城市重心總體轉(zhuǎn)移方向?yàn)槲鞣较?；萬象2000～2010年城市重心轉(zhuǎn)移方向主要為西北方向，2010～2020年城市重心也向西北方向轉(zhuǎn)移，其總體偏移方向?yàn)楸狈较颉?/p>

圖1 2000～2020年研究區(qū)3個(gè)城市重心轉(zhuǎn)移變化

5 人口發(fā)展對城市擴(kuò)張的影響

由于研究區(qū)3個(gè)城市的城市化發(fā)展水平存在一定差異以及城市人口的增長對城市用地的需求，本文選擇城市人口比例作為人口數(shù)據(jù)探討人口發(fā)展與城市擴(kuò)張的關(guān)系。

由圖2可知，研究區(qū)3個(gè)城市面積變化存在著明顯的差異，將2000～2020年劃分為2000～2010 和2010～2020年2個(gè)階段，城市擴(kuò)張面積都呈現(xiàn)出不同程度的增長。首先，研究區(qū)3個(gè)城市的面積增量在第二階段要高于第一階段，在整個(gè)研究時(shí)期，南寧的增長面積是335.63 km2，為3個(gè)城市中最高，其次是河內(nèi)、萬象，分別為182.43 km2、99.18 km2。2000～2020年研究區(qū)3國各國的城市人口比例總體呈現(xiàn)出上升態(tài)勢?？傮w而言，研究區(qū)在20年期間城市建設(shè)用地面積和城市人口比例逐年增加，表明這二者之間有一定的相關(guān)性。

6 結(jié)論與討論

6.1 結(jié)論

本文以中國南寧、越南河內(nèi)、老撾萬象為研究對象，基于2000～2020的landsat數(shù)據(jù)，采用指數(shù)法提取城市的不透水面信息，并結(jié)合城市擴(kuò)張?zhí)卣髦笜?biāo)綜合分析城市擴(kuò)張的時(shí)空變化特征，得出如下結(jié)論。

(1)在城市擴(kuò)張強(qiáng)度方面，2000～2020年研究區(qū)3國城市的建設(shè)用地面積在逐年增加在整個(gè)研究時(shí)期，萬象的擴(kuò)張強(qiáng)度最大，其次為南寧、河內(nèi)。在城市擴(kuò)張速率方面，研究區(qū)3個(gè)城市的在2000～2020年的擴(kuò)張速率都大于0，所以這3個(gè)城市都是加速擴(kuò)張類型。

圖2 建設(shè)用地與城市人口比例

(2)城市空間緊湊性分析表明，2000～2020年南寧、河內(nèi)、萬象城市緊湊性指數(shù)為穩(wěn)定狀態(tài)，表明城市擴(kuò)張其空間緊湊性維持穩(wěn)定。

(3)城市重心演變軌跡分析表明，2000～2010年南寧城市重心逐漸向西北方向移動(dòng)，2010～2020年其城市重心主要向東北方向移動(dòng)，總體而言，南寧城市重心向北方向移動(dòng)；2000～2010年河內(nèi)城市重心逐漸向西南方向移動(dòng)，2010～2020年城市重心向西北方向移動(dòng)。2000～2020年河內(nèi)城市重心總體轉(zhuǎn)移方向?yàn)槲鞣较?；萬象2000～2010年城市重心轉(zhuǎn)移方向主要為西北方向，2010～2020年城市也向西北方向轉(zhuǎn)移，其總體偏移方向?yàn)楸狈较颉?/p>

(4)研究區(qū)在20年期間城市建設(shè)用地面積和城市人口比例逐年增加，表明這二者之間有一定的相關(guān)性。

本文針對中國南寧、越南河內(nèi)、老撾萬象這3個(gè)城市進(jìn)行城市擴(kuò)張研究，了解其城市擴(kuò)張?zhí)卣?，在“南新走廊”的建設(shè)發(fā)展中，優(yōu)化城市結(jié)構(gòu)，注重協(xié)調(diào)發(fā)展，為城市發(fā)展提供有力的信息支持。

6.2 討論

本文研究獲取的遙感數(shù)據(jù)來源于陸地衛(wèi)星，易于獲取，缺點(diǎn)是陸地衛(wèi)星遙感圖像清晰度不如高分辨率遙感圖像，可能降低其準(zhǔn)確性。但陸地衛(wèi)星能夠大體地表現(xiàn)城市擴(kuò)張情況。其次，由于研究區(qū)“南新走廊”沿線地區(qū)北部3個(gè)城市的資料缺少和不全面，使部分析受到了限制。今后，應(yīng)進(jìn)一步深入研究，分析城市擴(kuò)張演化系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)因子，探討城市擴(kuò)張對生態(tài)環(huán)境的影響程度等。