基于高分一号卫星的城市扩张变化监测研究

廊坊是京津冀城市群的地理中心,位于京津两个国际都市之间。本文选取廊坊市中心为研究对象,利用高分一号卫星数据和航空影像,分析廊坊市2010~2016年的城市扩张变化情况,为京津冀协同发展制定政策并为城市制订规划提供依据。首先对遥感影像进行预处理,对高分一号卫星影像,按用地类型分别采用监督分类、面向对象和植被指数法提取城市2016年地表现状信息,并进行精度评价;对2010年的航空影像进行数字化,两类数据结合进行基于分类的变化检测和精度评价,分析城市空间变化特征。结果表明,厂房、建筑和未建成区分别采用监督分类、建筑阈值分类和面向对象法分类效果较好;廊坊市城市扩张的驱动力主要为经济发展、政策因素、历史条件、地形等。     

重庆市主城区城市路网演变分析及与城市扩张耦合性研究

研究结合重庆市主城区2011-2017年高分辨率遥感影像和相关地形图、规划资料及交通专题资料信息等,提取城市路网和城市建设用地数据,基于GIS操作平台,采用空间核密度方法分析主城区城市路网时空演变特征,探索城市路网空间分布规律,以街道(镇)为研究单元分析城市道路与城市用地扩张之间的耦合关系,为合理规划交通道路布局,促进城市扩张与道路网络的协调发展提供了重要参考依据。结果表明,主城区城市路网分布具有空间不均衡性特征,路网演变有明显的方向性,以东西两翼带状区域变化为主,路网密度变化集中在低密度区。与城市用地扩张相关性研究中发现,城市路网是城市扩张的主要驱动力之一,路网中密度区域对城市扩张的驱动效应最明显。     

辽宁中部群组型城市空间结构演变分析

基于遥感数据、地形图和统计数据提取城市用地信息,采用指数分析、GIS空间分析和地统计分析方法研究了1954年、1975年、1986年、2000年和2005年5个时期辽中群组型城市用地特征.结果表明:1954年以来城市用地不断增加,1954～1975年城市扩张最快,但不同城市扩张速率和趋势不尽相同;1986～2005年城市间的相互作用强度成倍增加,城市化发展的窄间辐射作用增强,沈阳市作为区域中心城市,城市化水平和作用不断突显,一些城市明显向沈阳市方向移动;1975～2000年小城镇快速发展;较高城市空间年增长率分布区域与城市重心转移方向基本吻合.并分析了成因.     

开封市城市扩张动态监测及驱动因子分析

近年来随着城市化进程的不断加深,城市扩张问题日益突出,土地资源浪费及生态环境污染问题也随之而来。采用支持向量机监督分类方法和人机交互解译方式对开封市土地利用进行分类,提取城市建成区范围,采用扩张速度指数(expansion speed index,ESI)、扩张强度指数(expansion intensity index,EII)、平均中心(mean centre,MC)和标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE)等指标分析开封市1990—2015年25 a间的城市建设用地扩张及其空间分布,并基于社会统计数据对城市扩张驱动因子进行分析。结果表明,开封市区建设用地呈扩张趋势,由1990年的38. 08 km2增加到2015年的125. 86 km2,扩张速度达3. 51 km2/a; MC和SDE分析得出,25 a间开封市城市平均中心位置变化不大,整体向西北方向移动; 1990—2009年建成区空间扩张呈均衡化; 2009—2015年建成区持续西扩,空间分布存在明显方向性;利用SPSS软件对社会统计数据进行分析得出,城市人口数量及经济发展等是开封市城市扩张的主要驱动力。     

基于多源遥感数据的南宁市建成区动态监测与驱动力分析

为了解南宁市建成区空间和时间的扩张特征,本研究选取美国国防气象卫星（DMSP）得到的DMSP/OLS和美国的“索米”国家极轨卫星伙伴卫星（Suomi NPP）得到的NPP-VIIRS两类夜间灯光遥感影像数据,以及Landsat系列遥感影像作为基础数据,提出了一种基于多源数据融合法结合统计数据比较法快速提取城市建成区的方法,基于该方法对2000—2020年南宁市建成区的面积扩张变化、面积重心变化、面积扩张速度和扩张强度变化进行了动态监测和驱动力分析。结果表明：(1)南宁城区扩张幅度明显,扩张速度呈增强趋势;(2)南宁市建成区形态以向外扩张、向内填充为主,空间紧凑程度不断下降,空间形态趋于稳定;(3)建成区重心由西北向东南转移,东南方向为南宁市建成区的主导发展方向;(4)人口增长和经济发展是城市建成区扩张的直接驱动力和根本驱动力,城市交通运输的发展对建成区扩张具有牵引力与指向性。     

甘肃省主要城市空间扩张协调性分析

在全国地级以上城市以及典型城市群空间格局监测项目中,根据城市用地增长弹性系数判断城市空间扩展的协调性。结果表明,2000-2016年全国大多数城市用地增长弹性系数大于最优值1.12。分析了城市用地增长弹性系数最优值的来源以及城市空间扩张与人口增长关系的相关研究成果,将人均城市用地面积与城市用地增长弹性系数结合起来,用于城市空间扩张协调性分析,并在甘肃省主要城市进行了空间扩张分析实验。     

东北地区城市用地扩张特征及驱动因子分析

以东北地区37个地级市为研究样本,采用市辖区建成区面积表征城市用地规模,结合位序-规模法则和分形理论分析近20 a来东北地区城市用地规模扩张的整体趋势,通过计算城市用地扩张幅度指数(UEI)来分析不同规模和不同城市之间的城市用地扩张差异程度。结果表明,城市用地规模总体均衡度下降,差距在不断扩大,城市体系简单;城市用地扩张速度呈现"特大城市中等城市小城市大城市"的特点,城市间用地扩张差异较大,且城市建成区的外延扩张、粗放利用状况较严重。地形条件、资源分布、经济发展、交通建设和政府政策是影响东北地区城市用地扩张的主要驱动因子。     

济南市建成区扩展的时空特征及驱动力分析

以山东省济南市为例，以1979—2005年5个不同时相的遥感图像为数据源，利用遥感信息提取技术，获取了城市扩展的空间信息。结合济南市社会经济统计数据，从扩展方向、重心转移等方面综合分析了济南市建成区扩展的时空特征，并从人口、经济、地理区位、政策导向等4个方面探讨了城市扩展的驱动力。结果表明，济南市城区扩展的整体趋势是东西向的带状扩张，向东扩张明显，城市重心向东北方向转移；1979年济南市城区面积是52．7km^2，2005年达到311．6km^2，是1979年的5．9倍。     

城市用地空间信息分类与数字重建——以长春百年城市内部用地变化为例

针对单一应用遥感影像难以进行城市内部用地结构分类以及高精度城市内部用地多期空间数据叠置分析中位置误差问题建立了基于"分层分类"与"对象分割"的城市内部用地空间信息数字重建方法。实现对特大城市产业用地(住宅、商业、工业等)以及交通、水系、生态绿地等不同功能结构用地的高精度监测以及历史演变过程的重建。综合集成SPOT5,1︰1万地形图、历史地图及城市规划图等辅助信息对长春城市1905年以来城市用地信息进行分类。研究表明,在专家知识参与下人—机交互解译,集成多源空间信息对实现高精度城市用地空间信息重建具有较高的应用价值,该方法不仅能提高城市用地分类精度而且能提高城市用地空间信息提取效率以及多期空间数据叠置分析的定位精度。     

结合建筑指数的城市建筑用地提取与变化检测分析

利用2000,2003,2007,2009年ETM+影像,结合归一化建筑指数NDBI、新居民地提取指数NBI、差值建筑用地指数DBI等建筑物提取指数对南京市主城区建筑用地信息进行有效提取和分析,采用分类比较法检测各年份间建筑用地的变化情况,并结合近年来南京市城市规划发展现状,探究城市建筑用地变化的深层原因和变化趋势。与传统研究利用监督分类结果分析建筑用地信息不同,本研究将建筑指数与变化检测方法结合,用于城市建筑用地变化及其内在驱动力分析。实验结果证明,南京市建筑面积增加和建筑用地变化趋势直接反映了南京市城市扩张程度,且与城市化进程发展趋势一致。研究成果对比多种建筑指数,对揭示南京市城市化扩张原因、指导城镇规划、土地利用决策等具有一定的参考价值和意义。     

基于GIS城镇空间扩展的评价研究——以来安汊河新区为例

通过对来安汉河新区总体概念规划的实践，本文在新区空间扩展评定中建立了评价分类的指标体系、确定了指标因子分级，并采用特尔斐法和层次分析法相结合的方法计算出评价指标因子权重值。在此基础上采用多因子综合评价方法，在GIS数据库中计算出每个单元的综合评价值，并依据该值进行等级划分，评定出汉河新区空间扩展范围和具体位置，为新区空间扩展的规划提供了科学根据。     

基于RS的池州市城市扩张监测与分析

随着经济的高速发展和城市化进程的加快,如何研究城市扩张的趋势和强度,对城市建筑区规划及促进经济的可持续发展和提高资源利用率具有重大意义。利用监督分类技术方法对城乡建筑区域进行分类,提取出池州市5个时期的建筑区域,并加以比较分析。结果显示,1990-2015年,池州市建筑面积持续增加,城市扩张中心出现向东北部转移的趋势,建筑区域面积逐渐增加,但每年建筑面积增加速率却呈现逐渐下降的趋势,这表明了自然环境对城市扩张的影响。通过结合自然环境、人口、国内生产总值、政策等相关统计资料,经过分析后得到城市扩张与经济和人口有密切的相关关系,但是城市扩张趋势也受制于自然环境的影响,研究结果为城市规划及因地制宜的经济建设提供了理论依据。     

基于夜间灯光数据的南京城镇用地提取

针对多时相夜间灯光影像无法直接对比的问题,该文提出了一种基于不变目标进行不同年份不同卫星夜间灯光数据的校正方法。在系统校正多时相夜间灯光数据的基础上,应用支持向量机分类算法提取城镇用地信息,并分析1992—2013年南京城镇扩张动态变化规律。结果表明:该数据校正方法可以有效减少年际夜间灯光影像之间的异常差异,提高不同年份数据间的连续性和可比较性;支持向量机分类算法提取的4个样区城镇用地信息总体精度和Kappa系数平均值分别为88.35%和0.56,能够准确反映区域城镇发展的实际情况;1992—2013年南京城镇经历先缓慢后快速的扩张过程,主城区在1992年城镇基础上往四周扩张,并沿长江及南北交通走廊发展。     

1990-2019年艾丁湖流域城市空间扩展遥感监测

基于卫星遥感影像,监测艾丁湖流域1990-2019年土地覆盖类型变化,并利用多种城市变化监测指数及雷达图方法,揭示以自然流域为研究范围的城市扩展变化过程,并探究其驱动机制。结果表明:(1)1990-2019年,流域内土地类型变化巨大,城市扩展明显,建成区面积扩大了近3倍;(2)流域内城市扩展经历了中速扩张和高速扩张两个阶段;(3)流域内3个主要城市建成区面积分别扩展了约40 km²、60 km²、40 km²,3个城市均在原基础上整体向外扩展,在2000年后托克逊县向西南方向扩展明显,吐鲁番市向西北和东方向扩展更为明显,鄯善县除原西南和东北方向外还增加了西北的扩展方向。自然条件是制约西部干旱地区城市发展的主要因素,同时西部地区的城市扩展受经济和政策因素的影响逐渐增强。     

典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例

本文利用自1995年以来的4期DMSP-OLS、NPP-VIIRS夜光遥感影像与Landsat多光谱遥感影像,分析了青岛市近25年的城市建成区范围、各市区边界形态与扩展趋势,并结合土地利用分类、路网、POI、DEM等多源驱动因子及元胞自动机-马尔可夫（CA-Markov）模型,模拟并预测了2027年青岛市土地利用分类。结果表明,近25年青岛建成区扩展主要以外延式为主,其他城区总体上沿胶州湾方向扩展,四周向青岛主城区汇集,主城区建设用地向西北侧发展。本文验证了夜光遥感在监测与预测典型海岸带城市扩张方面的适用性,为城市化发展进程管理与决策提供了重要依据。     

面向城市建成区扩展模拟的CA-Markov模型改进

对城市建成区扩展的预测是防止城市蔓延的重要管理依据。目前,元胞自动机-马尔可夫链模型,已成为城市建成区扩展预测的重要方法。该模型对指标权重的赋值方法较为敏感,以往的单一指标赋值法,影响了城市建成区扩展预测的精度和可信度。为此,本研究提出整合传统权重赋值法的AHP和逻辑回归模型改进CA-Markov模型。研究选择云南省大理市为案例,对2020、2030年的城市建成区扩展进行模拟和预测,最后进行精度验证。研究结果表明：①Kappa指数可达到96.8%,预测结果有较好的一致性。②大理市的城市建成区扩展均表现为继续向外扩展,以东南、西北方向和两片建成区之间为主要扩展方向。研究提供了组合权重赋值法改进CA-Markov模型,这将为规划者在未来规划中提供强有力的支持。     

An Approach for the Classification of Urban Building Structures Based on Discriminant Analysis Techniques

Recognition of urban structures is of interest in cartography and urban modelling. While a broad range of typologies of urban patterns have been published in the last century, relatively little research on the automated recognition of such structures exists. This work presents a sample‐based approach for the recognition of five types of urban structures: (1) inner city areas, (2) industrial and commercial areas, (3) urban areas, (4) suburban areas and (5) rural areas. The classification approach is based only on the characterisation of building geometries with morphological measures derived from perceptual principles of Gestalt psychology. Thereby, size, shape and density of buildings are evaluated. After defining the research questions we develop the classification methodology and evaluate the approach with respect to several aspects. The experiments focus on the impact of different classification algorithms, correlations and contributions of measures, parameterisation of buffer‐based indices, and mode filtering. In addition to that, we investigate the influence of scale and regional factors. The results show that the chosen approach is generally successful. It turns out that scale, algorithm parameterisation, and regional heterogeneity of building structures substantially influence the classification performance.     

基于DMSP-OLS和珞珈一号夜光遥感影像的粤港澳大湾区城市空间格局演变

夜光遥感影像数据可有效反映城市空间格局变化。本文基于1992—2012年的DSMP-OLS夜光遥感影像和2018年的珞珈一号遥感影像,利用分层阈值法提取粤港澳大湾区内各城市建成区;通过计算平均灯光强度、平均灯光增长速率、城市建成区面积、城市建成区增长速率、城市重心、城市重心偏移距离等一系列指数,揭示区内各城市的空间格局演变过程。研究结果表明:①1992—2018年,粤港澳大湾区的城市规模大幅增长,沿珠江口两侧形成了以澳门、广州、深圳和香港为核心的倒“U”形城市群,并呈辐射状向周边扩张。②以珠江口为界,粤港澳大湾区东部各个城市的发展水平整体高于西部各个城市,广州、深圳、香港等核心城市发展水平明显高于江门、肇庆、惠州等外围城市。③1992—2018年,粤港澳大湾区建成区的增长速率由小变大,最后逐渐趋于稳定,2002—2007年是城市扩张最迅猛时期。④1992—2018年,粤港澳大湾区的各城市重心迁移方式表现为3种类型:持续向区域中心迁移;持续向相邻城市邻接区迁移;持续向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向呈“震荡”特征。     

城市扩张时空度量与差异性分析——以东、中、西部典型城市为例

城市化是区域人口增长与社会经济发展的综合进程,其最为明显的特征是城市空间扩张。研究采用面向对象最近邻分类以及概率神经网络分类的方法,从Landsat TM影像中提取我国东(广州)、中(合肥)、西部(西宁)城市主城区建设用地信息,应用皮尔逊卡方检验、香农熵模型以及城市扩张速度等计算3个城市相同时间段内的城市扩张自由度、蔓延度、感观优劣度等,对研究区1995—2010年期间的扩张特征进行时空综合度量。结果表明:1)不同城市扩张特征不尽相同,东(广州)、中部(合肥)城市相较西部(西宁)扩张自由度及蔓延度偏高,区域差异明显;2)东(广州)、中部(合肥)城市扩张感观优劣度相对较低,应努力构建并完善城市扩张监管体系,统筹协调城市建设用地的开发利用,积极推进高质量城镇化,实现城市的可持续发展;3)东(广州)、中部(合肥)相较西部(西宁)近15年扩张明显,扩张速度较快。