基于多源灯光数据的中原城市群城市扩张时空变化分析

探究中原城市群的城市扩张时空变化规律,有利于重建其空间结构的发展过程,厘清发展脉络,把握未来发展趋势,优化城市群建设.通过整合DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光数据和辅助数据,采用阈值二分法提取城市群城市建成区,进而统计夜间灯光数量、城市扩展动态度及景观格局指数,对城市扩张时空格局演变进行量化分析.结果表明:(1)研究期内中原城市群城市夜间灯光总量稳步提升,灯光距平值区域化明显,郑州大都市圈处于领先地位;(2)城市面积增长了2.15倍,扩展动态度稳定在5%～6%之间,处于城市化的前期阶段,呈阶段性波动增长趋势;(3)灯光数据提取的城市建成区斑块呈现出中心-外围圈层式空间扩张结构的特征,城市扩张在原有基础上填充连片发展;(4)城市建成区斑块数量增长了1.97倍,形状指数在8%～9%之间,复杂程度加深,中小城市兴起并不断发展壮大,中心城市郑州市的首位度不断提升,极化作用明显,辐射带动周围城市发展,城市群趋向集聚化、一体化.     

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。     

基于珞珈一号夜光遥感的城市建成区提取方法对比分析研究——以南昌市为例

珞珈一号卫星夜光遥感数据作为我国独立研发的新型夜间灯光数据源,具有较高的空间和辐射分辨率。目前缺少利用珞珈一号卫星夜光遥感数据进行城市建成区提取多种方法的综合性能评价。以南昌市为例,选取突变检测、人居指数和支持向量机分类3种方法提取城市建成区,并进行对比分析。结果表明,运用3种方法从珞珈一号数据提取的建成区都具有丰富的空间结构特征,但3种建成区提取方法各有优劣：人居指数法精度最高,但是建成区非常破碎;突变检测法精度最低,但是能够较好地保留城市的整体形状和边界特征;支持向量机分类法精度次高,但建成区也非常破碎。     

基于珞珈一号的上海市建成区提取研究

夜光遥感数据提取建成区指的是在夜间黑暗的灯光背景下，以人类活动引起的灯光作为数据源提取城市建成区范围。首先对夜光遥感数据进行预处理，然后对处理后的影像进行经验阈值法、聚类阈值法、动态阈值法、统计数据比较法、突变检测法和高分辨率影像数据空间比较法等的城市建成区提取，最后对这些方法进行精度评估。实验结果表明，连通法从操作的便捷度和操作过程优于传统的提取建成区方法。从提取面积的准确程度和提取空间的吻合程度上看，连通法在珞珈一号数据提取建成区上优于其他几种阈值提取方法。     

多源数据支持下南昌市2003—2021年城市扩张与植被变化分析

以Landsat数据、DMSP/OLS、NPP/OLS夜间灯光数据、土地利用数据为基础,运用辅助数据比较法提取南昌市城市建成区边界,并从城市空间扩张特征、扩张速度、动态度以及紧凑度4个方面对城市扩张特征进行分析;同时引入NDVI值,提取出城市建成区的平均NDVI值,从建成区NDVI的均值、NDVI比值以及稳定性3个方面...     

基于土地利用变化的宝鸡市建成区碳排放估算研究

目的揭示宝鸡市建成区2000-2013年碳排放变化规律。方法基于DMSP/OLS夜间灯光数据,确定土地利用变化阈值,并通过引入人口密度栅格数据,采用新方法估算宝鸡市建成区2000年和2013年碳排放量。结果 (1)基于夜间灯光数据提取的2000年和2013年宝鸡市建成区面积分别为36 km~2和101 km~2,土地利用变化(城市扩张)的速度为4.64 km~2/a;(2)14年间,宝鸡市建成区人口密度峰值由渭滨区向金台区转移;(3)刻画了地级市内部基于栅格单元的碳排放空间分布格局;(4) 2000年和2013年宝鸡市建成区碳排放强度均值分别为0.57万t/km~2和0.85万t/km~2,碳排放量增加了66.07万t,其中金台区增幅最多,为52.12万t。结论研究成果有望为宝鸡市或类似工业城市制定更精细的碳减排政策提供有益参考。     

基于夜间灯光数据的武汉市建设用地扩张规律研究

选取1997年到2012年间的6期DMSP/OLS夜间灯光数据,采用基于统计数据的二分比较法,对武汉市建成区进行提取.利用建设用地扩张幅度、建设用地增长类型、城市扩张速度、城市扩展方向、城市外围轮廓的紧凑度等指标分析了武汉建设用地扩张的规律和特点.结果表明:武汉市建成区总体扩张幅度为152.2%,增长速度经历了"慢-快-慢"的交替,城市分布中心主要向东南移动,建成区的紧凑度先减小后增大.此外,通过相关性分析证明经济发展、人口和城市化之间存在强烈正相关.     

新疆乌昌核心区城市空间扩张及格局变化

基于2000,2005,2010与2013年DMSP/OLS夜间灯光遥感影像、社会经济统计数据,以动态阈值法、植被指数、统计比较法提取城市建成区范围,结合GIS技术,对新疆乌昌核心区城市空间扩张与建成区格局动态变化进行研究.结果表明,乌昌核心区城市灯光灰度值7个等级呈逐年、逐级波动递增趋势;2000—2013年城市空间扩大2.9倍;城市空间扩展程度指数与非农业人口、人均GDP及二三产业产值呈显著正相关关系;2005—2010乌昌核心区扩展强度指数最大,城市空间整体呈扩张趋势,但建成区紧凑度不高且空间形态不规则.     

基于夜间灯光数据的川渝城市建成区时空动态

通过研究川渝地区城市时空动态分布以及城市的发展趋势,以期缓解人地矛盾、优化城市空间布局。本文使用由NGDC下载的DMSP/OLS卫星F101993、F121998、F142003、F162008稳定灯光年度合成影像和NPP/VIIRS卫星2013、2018年7月的月合成影像两种夜间灯光数据。以五年为一周期,通过阈值二分法提取川渝地区城市建成区,并利用紧凑度与分形维数、标准差椭圆和城市建成区扩展时空分布特征分析川渝地区城市建城区近25年动态变化过程。结果表明：（1）两种夜间灯光数据拟合R2值约为0.7455,提取误差在3%以内,空间精度相对较高;（2）川渝地区紧凑度指数随时间推移而降低,分型维度大致呈上升态势;（3）城市建成区城市重心逐渐东移,城市拓展的方向性先降低后增强,扩展方向由西南-东北转为西北-东南方向;（4）川渝地区城市建成区不断扩展,扩展速度虽有波动但大致呈上升态势,成都、重庆的核心地位日益增强。可见在1993-2018年间,川渝地区城市群规模不断扩大,城市结构日益复杂,城市发展以外延式扩展为主,破碎程度较高;城市建成区重心呈现东移趋势,表明以重庆为核心的东部城市发展稍快于西部。     

珞珈一号夜间灯光影像的建设用地提取

建设用地的准确获取对了解城市建设发展、监测城市建设情况和规划空间布局有重要意义.以往的夜间灯光数据在市级以上的建设用地提取中,准确度都会受到分辨率与尺度的影响,小尺度对准确度影响更大.130 m分辨率和250 km幅宽的珞珈一号数据的出现,让城市建设用地的提取更具潜力.本研究通过整合珞珈一号夜间灯光数据与兴趣点数据以及Landsat8反演得到的地表温度数据,采用经验阈值法提取建设用地并进行精度评价.结果显示,珞珈一号影像在小尺度提取中,虽然总体精度(0.825)较高,但是误分很严重,导致Kappa系数只有0.359;通过平均值法与兴趣点数据结合提取,精度数值均有提高,但误分还是较多,Kappa系数只有0.442;在加入地表温度数据后,用LJ&LST综合指数提取建设用地,极大地改善了误分的现象,总体精度为0.874, Kappa系数达到0.620.实验表明,即使城市中存在河流,在珞珈一号数据的支持下介入地表温度的LJ&LST综合指数也可以提高建设用地的提取精度.     

城市化对城市及周围附近气压变化影响分析

通过对订正到海平面高度的城市市中心与市郊两地气压的对比分析,发现虽然市中心与市郊两地海平面气压变化趋势一致,但两地气压数据存在显著差异,由于城市环境影响形成了城市及周围附近气压场的变化,市中心比市郊气压要低,经过比较发现,市中心与市郊海平面气压差绝对值存在着"冬季大、春秋次之、夏季最小"的季节变化规律,以及"白天不明显、夜间显著"日变化规律的"城市气压洼地效应",该效应是造成两地气压差异的除海拔高度不同之外的另一个重要原因.     

国际空间站夜间影像的城市化信息提取

以国际空间站2012年3月27日于上海至苏州上空所摄夜间影像为基础数据,利用地理信息系统软件对影像所含地面灯光亮度、范围等特征进行提取和分析,探讨影像所含灯光信息与城市化的关系。研究显示,影像范围上海、苏州等四主要城市灯光区代表城市成熟建成区;各城市室外照明单位面积平均亮度及耗能基本相同;四城市人口总量与城市灯光区面积成线性关系,灯光区人口密度可分为7 000人/km2和12 000人/km2两级;城市未来几年扩张方向与范围可由城市灯光连片区向外伸出的灯光条带判断。城市夜间影像所含城市化信息,在即将开始的中国新型城镇化建设决策中可发挥一定作用。     

基于 DMSP/OLS 数据的城市扩张研究

为研究太原市城市扩张动态变化,采用 DMSP/OLS(Defence Meteorological Satelite Program/Oprational Linescan System)夜间灯光数据结合统计数据法提取城市建成区,提出加权重心转移法提取城市重心,并从用地扩 张时空特征、城市扩张类型、基于灯光强度的城市重心迁移几个方面展开研究。结果表明,太原市城市建成区持 续扩张,且城市重心不断向南移动。1992 ～2002 年,太原市主要扩张走势为向西以及西南方向扩张,为填充增强 主导扩张类型; 2002 ～2012 年扩张强度尤其明显,主要扩张走势为正南、东南方向扩张,为外延主导扩张类型。     

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。     

成渝经济区近20年城市扩展研究——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

【目的】研究成渝经济区城市扩展基本状况以及未来城市可能的发展方向。【方法】采用1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据,运用“影像自校正方法”和“动态阈值法”对城市扩展数据进行提取,采用重心偏移相关指数、灯光指数和城市化相关指数以及指数聚类分析等方法对成渝经济区近20年来城市扩展情况进行分析。【结果】结果表明:1)灯光数据提取误差在4%以内;2)成渝经济区扩展区在1997—2007年的增加面积比例最小,同时期四川部分增加比例下滑,重庆部分持续上升;3)成渝经济区城市区重心在1992—2012年时期向东南方向波动变化,四川部分城市区/扩展区重心均先靠向成都市区然后向绵阳方向转移,重庆部分城市化区/扩展区重心位置沿东北方向较快移动;4)成渝经济区近20年来城市发展以第i类为主,四川部分城市化呈现出加速提升—持续加速—减速提升—加速提升的态势,重庆部分城市化呈现出加速提升—减速提升—加速提升—持续加速的态势。【结论】成渝经济区呈现以成都市和重庆市为两极向外不断扩展的趋势,是一种非良性发展,应注重多极化发展。采用 DMSP/OLS夜间灯光数据对成渝经济区城市扩展进行分析结果较好,对充分了解区域内城市化区域发展类型有较好的参考价值。
     

成渝经济区近20年城市扩展研究——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

【目的】研究成渝经济区城市扩展基本状况以及未来城市可能的发展方向。【方法】采用1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据,运用"影像自校正方法"和"动态阈值法"对城市扩展数据进行提取,采用重心偏移相关指数、灯光指数和城市化相关指数以及指数聚类分析等方法对成渝经济区近20年来城市扩展情况进行分析。【结果】结果表明:1)灯光数据提取误差在4%以内;2)成渝经济区扩展区在1997—2007年的增加面积比例最小,同时期四川部分增加比例下滑,重庆部分持续上升;3)成渝经济区城市区重心在1992—2012年时期向东南方向波动变化,四川部分城市区/扩展区重心均先靠向成都市区然后向绵阳方向转移,重庆部分城市化区/扩展区重心位置沿东北方向较快移动;4)成渝经济区近20年来城市发展以第i类为主,四川部分城市化呈现出加速提升—持续加速—减速提升—加速提升的态势,重庆部分城市化呈现出加速提升—减速提升—加速提升—持续加速的态势。【结论】成渝经济区呈现以成都市和重庆市为两极向外不断扩展的趋势,是一种非良性发展,应注重多极化发展。采用DMSP/OLS夜间灯光数据对成渝经济区城市扩展进行分析结果较好,对充分了解区域内城市化区域发展类型有较好的参考价值。     

VPAUI指数监测中部城市群2001年～2013年建设用地扩张——以武汉、长沙和南昌为例

提出一种采用植被物候校正的指数VPAUI,并将其应用于中部城市群的建设用地扩张监测.首先利用植被物候参数对NTL数据进行去饱和处理并构建VPAUI,然后建立建设用地丰度和VPAUI的线性关系模型.以中部城市群的3个省会城市武汉、长沙和南昌为研究区域,利用VAPUI指数进行长时序的监测.结果表明,利用VPAUI提取的建设用地丰度能更好地解决夜间灯光强度饱和现象,能有效辨识出城市扩张的热点区域.在2001年～2013年间,武汉和长沙新增建设用地面积相当,扩张速度由慢变快,发展迅速,南昌建设用地扩张面积偏少,扩张速度由快变慢,发展滞后于武汉和长沙.     

基于夜间灯光数据的吉林省城镇化时空演变研究

借助DMSP/OLS、NPP-VIIRS夜间灯光数据以邻域分析结合高分影像分析法提取建成区,分析了近26a吉林省城镇化的时空演变。结果表明:在吉林省空间迁移距离较小的地区,即依托原城市区发展的长春市、吉林市等地在扩张强度、扩张速度上都优于其余城市,城镇化速度相对较快。吉林省大多城市出现了副城市区,且原城市区并未出现大规模增长,导致各市扩张中心迁移较远,发展较慢。从整体而言,长春市占吉林省总建成区面积近1/3,全省扩张中心常年集中在奢岭街道。除长春市、吉林市外大多城市城镇化速率较低,吉林省城镇化发展不均衡。     

京津冀城市群热岛强度遥感监测及其城市规模效应分析

本文利用MODIS月度地表温度产品(MOD11C3、MYD11C3)获取2001、2010和2016年京津冀城市群年平均和季平均地表温度数据,并结合夜间灯光数据和土地利用数据估算京津冀城市群各地级市城市热岛强度.分别从年度、季度、月度三个方面分析京津冀城市群各地级市2001—2016年城市热岛情况,并结合城市发展规模对其进行相关分析,以期为京津冀城市群后期城市规划提供参考依据.结果表明:2001—2016年间,京津冀城市群建成区面积扩大明显,且城市规模越大,建成区面积增长越大;京津冀城市群热岛强度与城市规模有关,一二线城市整体热岛强度高于三四线城市.根据京津冀城市群年度数据分析得出,年平均夜间热岛强度高于日间热岛,且二者差异随城市规模扩大而减小;从季度数据可以看出,冬季夜间热岛强于日间热岛,而在夏季日间热岛和夜间热岛的强弱关系则与城市规模有关,城市规模越大,日间和夜间热岛强度之间差异增大;通过分析逐月数据发现,日间热岛呈现出夏季高、冬季低的特点,峰值多在8月份出现,而夜间热岛各月份间无明显变化.     

基于Landsat8数据和"珞珈一号"夜光数据的合肥建成区提取

以Landsat8数据和"珞珈一号"夜光数据为主要数据源,将遥感与地理信息科学技术相结合,对合肥建成区进行提取.首先将Landsat8相应波段分别与自身第8波段进行Gram-Schmidt变换处理,并对处理获取的新波段进行波段计算,获取土壤调节植被指数(SAVI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)和改进的归一化裸露指数(MNDBI),分别代表植被、水体、建成区三类主要的土地覆盖类型,将三指数波段进行合成,通过监督分类获取整个合肥市的建成区分类图.最后运用"珞珈一号"夜光数据采用二分迭代法获取的建成区边界去除建成区分类图中远离城区的建成区和城区周边被错分为建成区的裸地或农田,获得精准的合肥市建成区.结果表明GS变化后的"三指数法"影像监督分类的精度有了较大的提升,可达93.39％,Kappa系数达到0.8670,同时"珞珈一号"夜光数据可有效地去除建成区周边裸地,使得精度提高到95.10％,Kappa系数也达到了0.9010.