基于遥感的合肥市建成区时空变化分析

以合肥市为研究区,以6期Landsat 卫星影像为数据源,采用目视解译法和支持向量机法对合肥市遥感影像进行监督分类与精度评价,在此基础上结合紧凑度指数、分形维数、重心转移指数等指标分析合肥市建成区的时空变化。研究结果表明:(1)1995—2013年合肥市建成区扩展以边缘式扩张形式为主,由主城区边缘向外以发射状延仲;2013—2018年建成区扩展主要在区域内部扩张即“填充式扩张” ;2018—2020年建成区扩展以“飞地式扩张”为主。(2)建成区的重心向西和西南方向转移(其中2013—2020年重心向北转移)。(3)合肥市建成区面积一直处于增加状态,增速较快,从1995年的129.64 km''增加到2020年的884.03 km''。     

基于RS＆GIS的平顶山市建成区时空特征研究

以RS和GIS技术为支撑,基于多时相Landsat遥感数据,辅助1：1万地形图,对平顶山市1992--2012年城市建成区范围进行动态监测,并对其21年来城市空间扩展特征和驱动因素进行分析．结果表明：21年I．q平顶山建成区面积扩大77．61km2,增加了近3．3倍;城区扩展主要体现在东西方向;在政策导向的前提下,其资源分布趋势、社会经济增长和人1：1数量增加是建成区扩展的核心影响因子．     

基于遥感技术的徐州市建成区扩展变化动态研究

以不同时相的TM图像为主要数据源，基于遥感原理和技术，利用图像处理软件，揭示城市土地利用扩展的空间分异规律，对徐州市建成区扩展的动态变化数据进行了监测；并结合与城市发展相关的历史文献资料、城市统计资料，对徐州历史时期以及1987年以来城市建成区扩展的时空变化进行了系统分析和总结，并讨论了影响城市建成区变化的驱动力的主要因素。     

太原市城市重心演变过程及驱动力分析

进入21世纪以来,太原市城市发展进入快车道,然而明确城市空间扩展的阶段性特征及其重心转移过程,对于摸清城市发展轨迹,优化城市空间布局具有重要意义.本文以快速发展时期的太原市为研究对象,借助遥感与GIS空间分析技术,分析了2005年～2010年、2010年～2015年两个时间段太原市建成区重心演变过程及驱动机制.结果表明:(1)2005年～2015年间,太原市建成区空间扩展速度和扩展强度具有相对均衡性,但是2010年～2015年建成区的扩展弹性系数相对较大,建成区扩展速度高于人口的增长速度;(2)太原市建成区重心主要向东南方向转移;(3)自然、社会经济发展、政策导向是太原市建成区扩展的主要驱动力.     

近20年晋江市城市建成区拓展变化及驱动力分析

针对使用单源数据提取城市建成区精度过低的问题,利用遥感和地理信息技术,以Landsat陆地卫星遥感影像和夜间灯光数据作为主要数据源,对2002—2018年晋江市建成区拓展动态进行监测分析。利用GIS空间叠加分析功能,结合多源数据对城镇用地的提取结果,得到各时期建成区扩展信息,并分析促使晋江市建成区拓展的驱动力。结果表明,2002—2018年晋江市建成区拓展过程中,拓展速率先快后缓,建成区空间重心不断南移,建成区分布格局逐渐形成以陈埭镇-池店镇-青阳街道为中心的北部主城、以安海镇-灵源街道为核心的中部辅城和以英林镇为核心的南部辅城的"全市一城、一主两辅"大城市新格局。研究结果可为有关部门制定城市发展规划提供参考。     

近40年珠江三角洲主要城市时空扩展特征及驱动力分析

基于长时间序列多源卫星数据和GIS 技术, 研究近40 年珠江三角洲5 座城市(广州、深圳、珠海、香港和澳门)中心建成区的时空扩展特征以及建成区扩展的自然和社会经济驱动力。5座城市建成区总体在“八五计划”(1991-1995 年)和“十五计划”(2001-2005 年)两个时期扩展较快, 扩展速度具有明显的双峰特征。广州和深圳建成区的扩展模式表现为轴带组团式结构; 珠海、香港、澳门是多岛屿城市, 建成区以跳跃式组团扩展为主, 形成多中心空间分布格局。珠江三角洲建成区扩展总体对耕地影响最大, 其次为林地, 再次为农村居民点和工矿交通建设用地。围海造地对香港和澳门建成区扩展用地的贡献相对较大。地形条件、政策制定、交通发展、人口和经济发展是影响珠江三角洲城市扩展的重要驱动因子。1990-2010 年珠江三角洲主要城市建成区扩展倍数与人口增长倍数、GDP 增长倍数排序一致, 由小到大依次为香港、澳门、广州、珠海和深圳。     

中国城市建成区面积二十年的时空演变

根据《中国城市统计年鉴》数据,以中国大陆地区各省城市建成区面积为研究对象,选取建成区扩展速度、扩展系数,以及国家对土地征用面积的大小,城市人口密度等因素来综合分析1986—2006年间全国城市时空扩展过程,结论:(1)国家对土地的征用面积因时而异是造成建成区面积各年份不同扩展速度的直接原因;(2)中国城市建成区面积的空间差异相对比较明显,扩展速度也有很大差别;(3)自1986年以来,中国城市用地扩展系数平均为1.3,表明中国城市用地扩展速度相对偏快.     

基于景观指数分析的海口市建成区绿地景观格局的动态变化

为了给海口市建成区的绿地格局的中长期规划和近期绿地景观质量的提升提供科学的方法,本研究以海口市建成区的绿地作为研究对象,以2008年、2013年、2017年和2020年的Quick Bird卫星影像作为数据源,在ArcGIS10.2中按照《城市绿地分类标准》(CJJT85-2017)提取绿地信息,同时结合Fragstats4.2软件对绿地信息进行了指数计算,结果表明:在12年间海口市建成区各绿地景观格局发生了显著的变化,SHDI值在1～2的范围内下降,而SHEI值则在0～1的范围内下降,绿地景观的多样性降低;绿地斑块个数从1 052个增加到1 482个,绿地斑块的平均面积从1.86 hm2减少到1.73 hm2,且破碎化程度升高;分维数从1.05较少到1.03,景观形状趋向规则化.其中,其他专类公园、游园、广场用地和公共管理与公共服务设施用地的附属绿地斑块数量持续增加,但斑块的平均面积却持续减少,由此可见,此类用地的附属绿地破碎化严重.     

遥感技术在城市扩展中的应用研究——以江苏省徐州市为例

利用ERDAS及ARCGIS软件,以徐州1994,2000及2003年的遥感图像为数据源,结合1∶5万地形图研究徐州市建成区的扩展情况.对遥感图像进行分类,根据分类结果计算出不同年份建成区的面积、扩展速度和扩展方向.结果表明:徐州市建成区扩展为外向型扩展,具有明显的方向性.通过分析得出:1994~2000年城市扩展的速度快于2000~2003年,且主要向东南方向扩展.     

灰色系统理论在生态足迹的影响因素分析及预测中的应用研究

运用改进的生态足迹模型计算了2005—2012年南宁市的生态足迹,利用灰色系统理论对南宁市生态足迹中各影响因素进行关联度分析,并对生态足迹进行预测。结果表明:人均生态足迹从0.735 8hm2上升至1.285 9hm2,化石能源消费与生态足迹、生态赤字的关联度最大,2013—2020年间人均生态足迹将从1.779 172hm2上升至2.535 383hm2,生态压力将进一步增大。提升农业科技水平、降低化石能源消费等可降低南宁市人均生态赤字。     

基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取: 以天津市为例

以天津市为例, 将多时相的Landsat TM/ETM+影像与DMSP/OLS夜间灯光数据结合起来提取城市建成区扩展信息, 并进行验证和分析。首先, 利用DMSP/OLS夜间灯光数据得到城市建成区的大致范围, 利用这个范围内的Landsat TM/ETM+数据和多波段纹理进行图像分类, 得到城市建成区的空间分布。然后, 利用分类后比较法得到城市建成区的变化信息, 将提取的建成区变化结果与利用 DMSP/OLS数据得到的城市建成区扩展信息以及基于统计数据的城市建成区变化趋势进行对比, 验证方法的有效性。结果表明, 结合DMSP/OLS数据和Landsat 数据的光谱特征以及提取的多波段纹理特征, 可有效地减少裸土与城市建成区的混淆, 与只利用光谱信息的建成区提取及变化检测相比, 得到更高的精度。因此, 结合 Landsat TM/ETM+数据和DMSP/OLS夜间灯光数据提供了一种进行大型城市建成区扩展检测的有效方法。     

重庆“一小时经济圈”城市扩展时空特征研究

在GIS技术支持下,选取1997,2003,2009,2015年4期陆地卫星Landsat TM遥感影像,通过目视解译的方法提取研究区各时期城市建成区基础数据.利用各模型参数,对研究区1997-2015年城市扩展数量变化、形态变化、空间变化进行动态监测和分析.结果表明:(1)数量变化上,城市扩展整体显现出"增长规模大,扩展速度快、强度高"等特征,但扩展速度仍略低于城市人口增长速度.(2)形态演变上,受地形因素、交通、产业外溢等影响,扩展区域布局松散、边缘形态稳定性较差,紧凑度随年份增长逐渐降低,分维数波动剧烈程度从大到小逐渐向"降、升、降"趋势演变.(3)空间变化上,为寻求更多用地资源,城市扩展重心轨迹朝"西北、东北、西北"方向偏移,扩展方向主要集中在NE-NEE方向上的渝北、江北等区域,中心城区扩展模式逐步向"紧凑圈层模式、外部扩展模式、跳跃组团模式"转变.未来该区域城市发展应加强空间一体化管理,保留城市特色多维形态及人文传统,打造出与生态环境相协调的魅力城市.     

南宁市城市土地扩张与驱动力分析

利用空间重心转移计算和单一土地利用类型动态度计算方法分析计算南宁市城市用地扩张趋势与速率,结果为:1994-2005年间南宁市主要向东、南、西三龇向扩展,其中向东扩张最为明显.城市建成区面积不断扩张,2005年城市土地面积是1994年的2.25倍.1994-2001年城市扩张速率仅为7.71%,城市空间重心逐渐向东移动.而2001-2005年,城市扩张速率达到11.57%,城市空间重心转向东南方向.影响南宁市城市用地扩张的因素有经济增长、人口增加、政策推动以及交通发展的牵引.     

中国建成区植被变绿趋势识别及对比分析

基于2001-2020年增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),利用曼-肯德尔(Mann-Kendall,M-K)检验与泰尔指数,分析中国老城区(2000年已成为建成区)与扩展区(2000-2016年新增建成区)的植被变绿趋势,以及在不同气候变化区植被变绿趋势的差异.研究发现：1)中国约20%(17 290 km²)的建成区植被呈显著变绿趋势.其中华东-华中湿暖趋势带的建成区植被变绿面积,占中国建成区植被总变绿面积的46.61%,30个省级行政区10%以上的建成区植被呈显著变绿趋势. 2)在老城区与扩展区的植被变绿趋势的对比上,老城区的植被显著变绿,扩展区的植被微弱变绿,老城区的植被变绿面积(13 474 km²)是扩展区植被变绿面积(3 818 km²)的3.5倍多.不同气候变化区的植被变绿趋势差异表明,需要因地制宜地应对气候变化对城市建成区植被生长的影响,重视西南-华南干暖趋势带的供水设施建设,保证植被的生长需求.     

基于Landsat数据沈阳城市建成区动态监测研究

目的研究城市建成区扩展的时空特征,加深对城市化理论的理解,为城市未来的城市化进程提供有效的时空决策依据.方法基于辽宁省沈阳市2000—2015年Landsat-7遥感影像数据,首先对原始遥感图像进行几何校正;接着对精纠的遥感图像,进行图像的拼接和裁剪;然后通过监督分类和非监督分类,把裁剪后的图像按建设用地、耕地、林地、水域以及未利用土地进行分类;利用ENVI5.3的Confusion Martrix功能,计算了两种分类精度的总体精度和Kappa系数.结果计算得到监督分类总体精度为92.36%、Kappa系数为0.88,非监督分类总体精度为77.32%、Kappa系数为0.65;2000—2015年沈阳市建成区扩展先后表现为急剧的扩展和逐渐趋于稳定这两类特征;建成区紧凑度不断下降,分行维数呈上升态势.结论 2000—2015年沈阳市建成区总体处于快速扩展的时期,主要以外部发散式延伸扩展为主,在空间上的离散程度很大;GDP因素、人口因素和全运会举办所带来的影响是沈阳建成区扩展的驱动因素.     

苏州建成区范围界定及形态分析

城市建成区范围与形态是城市规划与管理的基础信息,利用2010年5月24日的卫星遥感影像,提取了苏州市建成区范围,得知苏州市主建成区面积为618 km2,主建成区重心在五峰园。苏州市各区建成区形态特征参数反映两种城市扩张模式:一种是整体齐头推进;一种是局部多头推进。通过建成区形态分析发现苏州在城市建设方面的一些问题。为苏州城市精确规划、管理与研究的需要,今后有必要利用遥感和GIS对苏州市建成区范围定期进行提取。     

关中—天水经济区居民地空间扩展分析

基于1990年、2000年和2007年3期Landsat TM数据,运用归一化裸露指数、非监督分类、空间选择的方法,提取关中—天水经济区居民地信息并进行空间扩张分析.结果表明:1990—2007年17a间关中—天水经济区居民地面积持续增长,从1990年的138 701.51hm2增长到2007年的499 186.68hm2,扩展强度为15.29%;各市区居民地占其总面积的比重都在增加,空间上呈现中间高、东西两侧低的态势;中部关中盆地自然条件和社会条件优厚,是整个经济带的中轴线;渭北旱塬区发展潜力巨大,将成为关天经济区的重点扩展区域.     

DMSP夜间灯光数据与Landsat数据结合的建成区提取研究——以江西省为例

建成区面积代表着城镇用地水平和发达程度,其变化反映了城市扩张强度和经济发展水平.该文以江西省为研究区域,提出了一种Landsat TM/ETM＋光学遥感影像与DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellites Program/ Operational Linescan System)夜光数据相结合的建成区提取方法,提取精度达到89.7%;利用长时序提取结果分析了江西省1995年～2014年的城市建成区扩张情况,结果表明江西省近20 a间建成区面积增加了1 276.33 km2,扩张率达423.99%.综合分析建成区提取结果与经济统计指标,结果显示江西省的建成区面积扩张与经济发展存在显著正相关关系(R2＝0.62);鄱阳湖生态经济区建立后,区域内城市的建成区建设速度和经济发展速度明显加快.     

南昌市景观格局变化与城市扩展分析

以江西省南昌市为研究区,利用南昌市2007年、2011年和2016年3期Landsat遥感影像为数据源,运用景观生态学原理,基于RS和GIS技术,建立景观类型与土地利用类型的对应关系。根据生成的景观格局分类图,应用Fragstats软件计算不同时间段的景观指数,对南昌市2007-2016年的景观格局变化特征进行定性和定量研究。采用遥感图像增强与人工解译方法提取南昌市不同年份建成区边界,分析建成区扩展情况与自然环境因素、社会经济因素的关系。结果表明:南昌市景观格局从2007-2016年发生了较大的改变,景观类型总体变化趋势是林地、草地、未利用地这3类景观类型在不断地减少,建设用地、耕地和水域这3种景观类型则大幅度增加;景观格局的总体趋势是斑块数量、优势度、紧凑度增加,多样性、均匀度、分维数下降。这段时期内南昌市的建成区面积不断增加,年均扩展速度为14. 50 km~2,年均扩展强度指数为0. 190,属于缓慢扩展。水文、地形等自然环境因素与人口、资金、政策等社会经济因素对城市扩展产生重要影响。     

安徽省城市扩展及驱动力分析

根据安徽省自1991年到2005年之间城市建成区的扩展情况,分别用城市建成区扩展速度、扩展动态度以及扩展强度三个不同标准对安徽省17个城市进行城市扩展特征分析,得到不同梯度扩展类型,并对三个指标的评价结果进行比较分析.结合社会经济统计数据,对安徽省城市扩展驱动力进行分析,得出城市人口增长和经济发展是城市扩展的重要驱动因子,政府决策在宏观上的作用以及自然地理环境因素影响着安徽省城市扩展.