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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于遥感技术的城市建成区扩展研究——以四川省乐山市为例

城市化是当今社会向前推进最显著的特征之一,研究一个地区城市化程度的一个重要方法就是分析该地区的地域空间过程.采用Landsat遥感数据和GIS技术对乐山市建成区进行研究,从1992年、2003年以及2013年三期遥感影像中对乐山市城市建成区轮廓进行提取,并在此基础上对乐山市建成区空间扩张特征及其驱动因子进行分析.结果表明,二十年间乐山市建成区面积逐年增长,城市扩展强度均在10%以上;就空间扩展形态来说,乐山市城市空间紧凑度低于0.3,趋于离散,所以说乐山市的城市用地扩张属于外延类型;乐山市的城市扩张是从东南西北四个方向向外有差异的扩张,总体表现为"东优、西连、南跃、北拓".     

DMSP/OLS灯光数据在城市化监测中的应用

分析了DMSP/OLS夜间灯光数据在提取城市面积、构建城市化指标及评价城市化环境效应方面的应用研究进展.总结了DMSP/OLS灯光数据在城市化研究中存在的问题和未来应用前景.主要存在问题:1)DMSP/OLS遥感数据本身及处理过程引起的误差容易造成研究结果精度下降;2)已有研究重视数理统计结果,缺乏对城市化机制的解释;3)简单的线性回归模型无法准确表示城市扩张的时空异质性.需要进一步研究的问题:1)从城市化内在驱动力出发,选择合适的多要素变量构建非线性模型,监测和模拟城市化发展的时空动态过程;2)基于DMSP/OLS遥感数据及社会经济数据构建复合指标,以提高城市面积获取的精度;3)拓宽DMSP/OLS遥感数据在城市化监测领域的应用.     

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。     

基于遥感的乐山主城区城市扩张及其驱动力分析

近年来城市建成区不断扩张,城市土地利用类型发生较大变化,引起国内外学者的广泛关注.研究以乐山市1988,2000,2013年同一季度3个时相为基础的Landsat数据,通过目视解译方法提取乐山市主城区城市用地信息.在GIS技术的支持下,通过比较多个时相城市用地的面积变化,计算城市扩张强度、重心转移指数,定量分析了主城区城市扩张的时空特征.然后运用统计资料,分析乐山市主城区城市扩张的驱动力.结果表明,1988—2013年乐山市建成区面积在不断扩张,成绵乐城际高速铁路客运专线的选址及开通加速城市建成区向西北方向扩张;人口增长是主城区扩张的最主要驱动力;随着社会发展GDP对主城区扩张的影响力也在不断增强.     

河谷盆地型城市扩张的时空与驱动力分析——以兰州市为例

城市建成区扩张是地区城市化水平的重要标志.基于兰州市Landsat系列卫星遥感影像,首先基于提出的多分类器组合土地利用/覆被分类方法,提取建成区范围;其次计算2003—2019年城市扩张速度、扩张强度和城市紧凑度等,分析兰州市建成区扩张的时空特征;最后分析驱动城市扩张的自然条件和社会经济因素.结果表明:①基于分层策略的多分类器组合分类方法对兰州市土地利用/覆被分类效果很好,提取的建成区范围面积与年鉴统计数据也基本一致;②城市建成区面积在16年内持续增加,年增加量6.72 km2,处于快速扩张状态,城市紧凑度较低,扩张合理性差;③由于兰州市"两山夹一川"的自然条件,城市南北方向扩张已趋于饱和,扩张只能沿黄河东西方向;④人口增长和经济的快速发展是兰州市城市扩张的主要驱动力.     

基于NPP/VIIRS与Landsat-8数据对城市建成区提取方法研究

城市建成区是行政区范围内具有基本完善的市政公用设施的非农业生产建设用地,它包括市区集中连片的部分以及分散在近郊区与城市有着密切联系的部分.针对利用不透水面指数和夜间灯光数据结合的方法提取城市建成区(Built-up area of urban extraction, BAUA)的结果在城市近郊工业区有缺失现象,以及市中心内部的大面积裸露土地和夜间灯光数据值较弱的地区存在大块空洞现象的问题,以2019年北京、武汉、郑州、西安4个城市建成区为研究对象,首先借助GEE(google earth engine)平台利用Weka Cobweb聚类算法以及形态学后处理,研究了基于夜间灯光数据NPP/VIIRS与Landsat-8数据计算的建筑指数和地表温度相结合的方法对城市建成区(built-up area extraction, BUAE)提取,然后利用不透水面指数和夜间灯光数据结合的方法提取城市建成区,最后对比2种方法的提取结果.研究表明:(1)在BUAE方法中加入(Landsurface temperature, LST)参数,能有效弥补市郊工业区因夜间灯光数据值损失而造成提取建成区缺失的不足.(2)BUAE方法可以一定程度上减弱提取建成区内部的大面积裸露土地和夜间灯光数据值较弱的地区存在大块空洞现象.(3)2种方法在对市郊和市中心城镇化水平差异小的特大城市北京的建成区提取轮廓基本一致,对市郊和市中心城镇化水平差异大的大城市如武汉、西安、郑州提取建成区的轮廓差异较大.相对BAUA方法,BUAE方法在北京,准确度提高了2.1%,在武汉准确度提高了13.9%,在西安准确度提高了10.6%,在郑州提高了9.7%,但BUAE的虚警率也高于BAUA的虚警率.本研究可以为建成区提取提供参考.     

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。     

资源枯竭型城市建成区用地扩张时空特征

为合理认知资源枯竭型城市用地扩张形态、分布等特征,以辽宁省阜新市为研究区,采用随机森林分类方法解译Landsat影像提取建成区用地,结合扩张强度指数、扩张强度均指数等分析阜新市各县区1999—2019年的城市建成区用地特征.研究结果表明:阜新市东部县区扩张强度高于西部,扩张中心由西部向东部移动;各县区建成区用地的分布模式及扩张趋势有各自特征;20年间,阜新市建成区用地优势斑块地位、连通性、形状和人为干扰程度均呈现不同程度的改变.研究结论对合理解读资源枯竭型城市的扩张特征及城市的发展等有着重大意义.     

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。     

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。     

基于夜间灯光数据的淮海城市群空间扩张及驱动力研究

基于2001,2005,2009,2013年的DMSP/OLS夜间遥感影像数据,以淮海城市群为研究对象,综合运用指标指数比较分析法、GIS空间分析法和回归分析法,研究其空间扩张及形态演变特征,并揭示其空间扩张动力.结果表明,研究期内淮海城市群城市空间扩张明显,呈现东北—西南—西北的空间增长特征,形态上表现为以"同心圆"式向外扩张,且沿主要交通干线蔓延.建成区重心基本位于徐州,徐州是区域发展的核心.整体空间形态较为简单,空间填充能力强.市场力是城市群扩张的主要动力,其次为行政力与内源力,外向力影响最弱.趋势上,行政力影响下降,而外向力和内源力影响增强.     

典型植被指数与地表温度空间特征分析——以桂林市为例

以桂林市为研究区,利用TM卫星影像数据提取3种典型植被指数(NDVI、RVI、TNDVI),并反演研究区的地表温度(LST);从不同土地利用类型和城市空间上分析各个参数的统计学特征,同时定量分析植被指数与地表温度之间的线性关系。研究结果表明:在整个区域上,以林地和农田地物为主体的城市郊区具有较高的植被指数值,不透水层比例大的城市建成区则具有较高的地表温度。另外,典型植被指数与地表温度相关性分析揭示,各植被指数与地表温度都呈较显著的线性负相关。相对于城市郊区,下垫面性质改变与植被覆盖密度偏低是导致城市建成区"热岛效应"形成的重要原因。     

基于多源遥感数据的城市扩张测度研究——以厦门市为例

以2000、2005、2009、2013年的Landsat遥感影像数据和相应年份的DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,结合厦门市的社会经济数据,运用GIS和RS分析手段,通过引入紧凑度、城市重心、城市扩张速度、城市扩张强度、全域空间自相关系数、弹性系数等指标,对城市扩展过程中的时空特征、形态演变及其与经济发展之间的协调性进行测度.结果表明,厦门城市扩展空间形态变化呈现明显的阶段性,城市扩张过程中空间形态趋向稳定,土地开发利用和城市功能配置还处于较低水平.