整合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据的长江三角洲城市格局时空演化研究

本文基于1992—2012年DMSP/OLS和2012—2018年NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据,对长江三角洲城市群时空演化格局进行监测。考虑到不同卫星夜间灯光遥感数据之间的不一致性以及城市核心区亮度过饱和问题,对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行连续性校正、去饱和处理和一致性校正,构建长江三角洲区域1992—2018年长时间序列多源夜间灯光遥感数据集。利用二分法基于该数据逐年提取长江三角洲城市群各城市建成区空间分布,计算加权标准差椭圆和Zipf系数进行重心变化和方向性分布变化、规模体系变化等监测。结果表明： ① 本研究采用的连续性校正、去饱和处理和一致性校正方法能够构建稳定的长时间序列多源夜间灯光遥感数据集; ② 基于二分法提取的建成区面积平均绝对误差为6.85 km²,平均相对误差为8.10%; ③ 长三角城市群重心较为稳定,始终在苏州市境内的太湖沿岸附近,呈现出向东南方向移动的趋势城市群呈西北—东南方向分布,且分布方向有向南北方向转动的趋势,标准差椭圆的扁率持续减小,表明城市群的方向性分布减弱; ④ Zipf系数始终在1附近且呈缓慢降低的趋势,城市规模分布较为均衡。     

基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究

高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明：① 2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。② 与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。③ 在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据（Land Use/ Land Cover, LUC）结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R²分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率（500 m）相比DMSP/OLS提高了一倍（1 km）,中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。④ 与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。     

城市建成区多源遥感协同提取方法研究

城市建成区边界是城市研究重要的基础信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取,但由于受饱和、扩散及低分辨率问题的影响,导致仅依靠DMSP/OLS NTL映射城市建成区仍然是一个巨大的挑战。本文以京津冀为例,采用MODIS NDVI和DMSP / OLS夜光数据相结合解决NTL影像的饱和及扩散问题,提取城市建成区潜在范围,并辅以Landsat NDVI数据,采用本文提出的最大自相关双阈值方法进行自适应修正,最后采用目视解译对结果进行验证。实验结果表明,多源遥感协同方法提取城市建成区的总体精度和kappa系数分别为92.9%和0.88,在空间分布和统计数据中均有较高的有效性和可靠性。     

基于夜间灯光遥感的城市垂直空间扩展研究——以武汉为例

长期以来城市空间扩展研究主要针对城市水平空间的扩展模式研究,而忽视了城市垂直空间的扩展模式研究。以武汉市为例,利用长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光数据集,在避免预设灯光变化规律的基础上对其进行校正,汇总统计城市建成区外延像元灯光强度值的变化特征,探测城市垂直空间扩展规律。结果表明城市像元灯光强度增强速度的统计特征与其所处的城市发展阶段有明显的关联性,并且符合"外延-增强-减速增强-稳定不变"的规律,其中"增强"阶段受城市发展规划和政策的影响明显。     

DMSP/OLS夜间灯光影像中国区域的校正及应用

美国国防气象卫星搭载的业务型线扫描传感器（DMSP/OLS）获取的夜间灯光影像,可客观地反映人类开发建设活动强度,其广泛应用于城市遥感的多个领域。但该数据缺少星上的辐射校正,下载的原始影像数据集不能直接用于研究,需进行区域校正。长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像数据集主要存在2个问题需在校正过程中解决：（1）原始影像数据集中的影像是非连续性的;（2）数据集中的每一期影像都存在着像元DN值饱和的现象。针对这2个问题,本文提出了一种不变目标区域法的影像校正方法,对提取出来的每一期中国区域的夜间灯光影像进行了校正,该校正方法包括相互校正、饱和校正和影像间的连续性校正。最后,为了检验校正方法的合理性与可靠性,本文将校正前后中国夜间灯光影像与GDP和电力消耗值,分别进行回归分析评价表明,校正后的影像更客观合理地反映区域经济发展的差异。     

长沙市热岛效应时空特征变化研究

本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km² ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km²;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km²;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。     

基于珞珈一号夜间灯光数据的广州市建设用地识别

夜间灯光数据和人类活动密切相关,可用于识别城市建设用地。目前主要利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据进行建设用地识别,由于数据质量原因,这两类数据的识别结果精度较差。珞珈一号夜间灯光数据与比以往夜间灯光数据相比,时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率明显提升,是进行建设用地提取的更理想的数据源。本研究首先对珞珈一号夜间灯光数据进行辐射和影像配准,提高数据质量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)影像分类方法对广州市2017 年建设用地分区识别,并利用Kappa系数分区、分地类评价识别结果精度。研究发现：① 利用珞珈一号夜间灯光数据识别建设用地的精度明显优于利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据识别结果的精度;② 广州市中心城区辖区的建设用地识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;外围辖区识别结果精度相对较低,识别结果Kappa系数为0.85左右;③ 城市、建制镇等单个地块面积较大、灯光亮度较高的地类识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;村庄用地、铁路公路用地由于单个地块面积小、布局比较分散、部分路段无照明条件等原因,识别结果Kappa系数相对较低,为0.85左右;采矿、风景及特殊用地夜间基本无人类活动,缺少夜间灯光,难以用夜间灯光数据识别,Kappa系数为0.45左右。本研究证明了利用珞珈一号夜间灯光数据能有效识别建设用地,同时丰富了珞珈一号夜间灯光数据的应用场景。     

一种DMSP/OLS稳定夜间灯光影像中国区域的校正方法

随着遥感技术的快速发展,国防气象卫星计划作战线扫描系统（DMSP/OLS）夜间灯光图像开始更多的应用于人文经济研究中。由于原始影像存在较多问题,如DN值饱和、年际不连续问题等,因此在使用之前需要对影像进行校正。“传统不变区域法”是应用较为广泛的校正方法,但仍存在部分问题,如未考虑目标区域长时间尺度上的微弱变化以及连续校正前基准年份的选取。本文对传统不变目标区域法进行改良,以黑龙江鹤岗市作为不变目标区域,选取3期辐射定标影像作为参考影像对DMSP/OLS稳定夜间灯光影像进行饱和校正,通过对比各年份影像饱和校正情况,选出最为合理的基准年份,从而对饱和校正后的影像进行连续性校正。为验证影像校正精度,本文从国家像元DN值、省级GDP与电力消费量、地级市GDP和县域GDP 4个层面与对应DN值进行线性回归检验,结果显示经改进方法校正后DMSP/OLS稳定夜间灯光影像TDN与市级GDP的拟合度（R2）平均值为0.85,远大于传统方法校正TDN与市级GDP拟合度（R2）平均值的0.53,且随着时间推移,传统不变目标区域法校正后拟合度逐渐降低至2013年的0.40,而利用改进后方法进行校正的拟合度未出现递减现象,2013年其R2仍为0.88,表明与传统不变区域法相比校正精度明显提高,饱和问题得到较大改善。     

近20年来苏锡常地区建设用地扩展及耕地占用态势的遥感分析

本文在苏锡常地区已有三期矢量数据(1988、1995和2000年)的基础上,对2008年TM影像进行监督分类,经过人工解译辅助处理得到20世纪80年代以来4期土地利用时间序列数据。研究了近30年来,苏锡常地区建设用地扩展及其对耕地占用的态势。主要结论有:(1)从整体扩展面积看,1988年到2008年建设用地面积扩展总计2 354.55km²,其中,城市扩展面积最大,为1257.26km²,占到总扩展面积的一半,其次,是建制镇的扩展,面积达695.91km²,农村居民点扩展面积为355.96km²,扩展最少的是工矿交通用地,为45.42km²;(2) 城市扩展所占用的土地资源主要来源于对耕地的占用。从三个不同时期来看,1995-2000年耕地转化为建设用地最少,为262.36km²,1988-1995年占用耕地面积656.36km²,而在2000-2008年耕地被占用高达1 343.56km²。这些数据为我国东部城市化地区土地利用规划与管理政策的制定提供决策依据。     

基于2种夜间灯光影像亮度修正指数的城市建成区提取研究

夜间灯光影像容易受到道路灯光、水面散射等影响而产生背景噪声,这一定程度上影响了利用夜间灯光数据提取建成区的精度。本文基于夜间灯光影像的DN（Digital Number）值与路网密度正相关、与EVI指数（Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数）呈负相关的规律,提出了2种可用于建成区提取的夜间灯光亮度修正指数：EVI夜间灯光亮度修正指数EANI (EVI Adjusted Nighttime Light(NTL) Index)和基于道路网密度与EVI指数的夜间灯光亮度修正指数REANI (Road Density & EVI Adjusted NTL Index),并利用珞珈1号卫星（LJ1-01,分辨率约130 m）影像和NPP-VIIRS影像（分辨率约 500 m） 2种不同空间分辨率夜间灯光遥感影像进行验证。以2018年徐州市建成区为研究对象,分区域（主城区、外围区）利用阈值法对2种原始夜间灯光影像、经EANI指数和REANI指数处理后的影像进行建成区提取,得到6种建成区提取的结果。研究表明： ① EANI指数和REANI指数能够有效抑制夜间灯光影像的背景噪声,建成区提取的结果均优于直接利用原始影像的结果,特别是对于城市化水平较低地区的建成区提取效果更佳;② 相较于NPP-VIIRS影像,利用LJ1-01影像提取建成区的效果提高6%左右,说明我国的LJ1-01夜间灯光影像在建成区提取方面有广阔的应用前景。EANI和REANI为建成区提取提供了有效工具,并可应用于城市规划和城市扩张等研究领域。     

Directional Analysis of Urban Expansion Based on Sub-pixel and Regional Scale: A Case Study of Main Districts in Guangzhou,China

Multi-scale data have had a wide-ranging level of performance in the area of urban change monitoring. Herein we investigate the correlation between the impervious surface fraction(ISF) and the Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System(DMSP/OLS) nighttime stable light(NTL) data with respect to the urban expansion in the main districts of Guangzhou. Landsat 5 Thematic Mapper and Landsat 8 Operational Land Image(OLI) data from 1988 to 2015 were used to extract the ISF using the linear spectral mixture analysis model and normal difference build-up index at the sub-pixel scale. DMSP/OLS NTL data from 1992 to 2013 were calibrated to illustrate the urban nighttime light conditions at the regional scale. Urban expansion directions were identified by statistics and kernel density analysis for the ISF study area at the sub-pixel scale. In addition, the correlation between the ISF and DMSP/OLS NTL data were illustrated by linear regression analysis. Furthermore, Profile Graph in ArcGIS was employed to illustrate the urban expansion from the differences in correlation in different directions. The conclusions are as follows: 1) The impervious surface(IS)in the study area has expanded to the northeast and the east, starting with the old urban zones, and the high-density IS area has increased by321.14 km~2. 2) The linear regression analysis reveals a positive correlation between the ISF and the DMSP/OLS NTL data. The multi-scale data changes are consistent with the actual urban planning of Guangzhou. 3) The DMSP/OLS NTL data overestimate the urban extent because of its saturation and blooming effects, causing its correlation with ISF to decrease. The pattern of urban expansion influences the saturation and blooming effects of the DMSP/OLS NTL data.     

青藏高原湖泊面积动态监测

高原湖泊的动态变化对区域水循环具有重要影响。受全球气候变化的影响,青藏高原湖泊自20世纪90年代开始呈现剧烈扩张趋势。为揭示近年来青藏高原湖泊面积的时空变化规律,本文提出了一种改进的半自动湖泊提取算法,结合环境减灾卫星（HJ-1A/1B）和Landsat系列卫星影像数据,对青藏高原内流流域中面积大于50 km²的127个湖泊进行了连续6年的动态监测,并分析了该区域2009-2014年湖泊面积时空变化特征。研究结果表明,该区域湖泊整体呈现显著扩张趋势,年均变化速率为231.89 km²yr^-1（0.87 %yr^-1）,6年间湖泊面积扩张速率有所减缓。其中,扩张湖泊有104个,收缩湖泊有23个,变化速率分别为271.08 km²yr^-1（1.02 % yr^-1）和-39.19 km²yr^-1（-0.15 %yr^-1）。不同区域湖泊面积变化具有明显差异,主要表现为东部及北部大部分区域湖泊扩张,南部地区大部分湖泊面积稳定,萎缩湖泊主要分布于研究区四周。最后,本文通过分析冰川融水补给对湖泊面积变化的影响,发现存在冰川融水补给的湖泊面积变化率远大于不存在冰川融水补给的湖泊。由此可见,近年来冰川融水的增加是促进青藏高原内流流域湖泊扩张的主要因素之一。     

中国建设用地空间格局分析

全面准确地分析中国建设用地空间格局,是衡量城市景观的生态环境效应和制定区域发展战略的重要依据。为此,本文基于空间分辨率为12 m的2012年的全球城市足迹数据,分别在国家、经济区和城市群量化了中国建设用地空间格局。结果表明,12 m分辨率的数据能更细致和准确地刻画中国建设用地的特征。2012年中国建设用地面积为1.73×10⁵ km²,占中国陆地总面积的1.81%。从建设用地的空间格局来看,城市群尺度的建设用地破碎度最高,其建设用地平均斑块密度分别是国家和经济区平均水平的3.66倍和1.62倍。进一步分析表明,社会经济和地形因素共同影响建设用地空间格局。今后,应针对建设用地空间格局破碎问题,因地制宜地制定合理的措施,推动中国建设用地的合理发展。     

夜间灯光数据驱动的成渝城市群空间形成过程重建及分析

2016年4月发布的《成渝城市群发展规划》首次正式确定了成渝城市群的内涵和具体边界,重建成渝城市群的形成过程,有利于把握未来发展趋势,并合理优化与调整其发展过程。在重建技术方面,对DMSP/OLS夜间灯光数据传统的不变目标区域校正法加以改进,将成渝城市群2013年城市市区范围内的全部像元加入校正模型的拟合中,设计了统计数据的校正规则,再通过二分比较法较好地恢复了成渝城市群内各城市建成区的时序空间信息。提取面积与统计面积总体平均相对误差为-0.38%,利用高分辨率Google Earth图像验证的建成区提取准确率达到98.29%,相比其他研究结果,经方法改进后的提取结果精度高且稳定。在结果分析方面,基于提取结果展开对城市群建成区重心转移过程与城市聚合过程的深层次研究,剖析了城市群的内部格局与时空变化特征。分析表明,成渝城市群的聚合情况与《成渝城市群发展规划》高度吻合,城市群已进入快速发育阶段,随着区域差异的持续扩大,成都、重庆都市圈的核心地位逐渐形成,而重庆的发展态势稍好。     

基于改进Markov-CA模型的黄土高原土地利用多情景模拟

土地利用/覆被的时空变化研究能为区域生态环境恢复和生态系统集成管理提供科学支持。集成Logistic回归模型、改进的Markov与FLUS模型模拟黄土高原2020—2050年3种典型情景土地利用变化。发现各情景土地利用面积变化及空间置换转移主要集中在农用地、草地和城镇用地;历史趋势延续情景下农用地减少15 205 km²,草地、城镇用地分别增加2742 km²和16 007 km²;生态保育管护情景中草地增加7076 km²,林草用地增长存在权衡关系（r_{主要林地-草地}=-0.66）,在典型区域的生态恢复管理中应加以重视;城镇发展建设情景中农用地减少20 256 km²,城镇用地增加22 032 km²,变化均达到极值,其中,南部城镇扩张与农用地减少存在强权衡关系（r_{农用地-城镇用地}=-1）。改进的Markov-FLUS模型适用于黄土高原地区的土地利用模拟,情景分析可有效揭示区域生态保护与城镇扩张的阈值变化,为区域土地利用政策权衡管理和水土保育提供科学依据。     

海上丝绸之路起点——泉州港岸线变化的遥感动态研究

泉州港作为古代海上丝绸之路的起点,今天又成为21世纪“一带一路”的新起点。本文以泉州港1990-2014年共6期的Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,综合应用遥感和GIS技术提取了泉州港的海岸线及海域变化信息,从海岸线的长度、变化速率、分形维数、海域变化面积和海域利用类型5个方面进行海岸线变化及其驱动力分析。研究表明：近24年来,泉州港海岸线长度增加了37.78 km,海岸线的形状总体稳定,但在局部有明显变化。海岸线变化导致的海域变化面积为68.02 km²,其中,建设用地(城市和港口建设)占用的比例最大,围海养殖也是一个重要的利用类型。但泉州港围填海新增面积的利用率不高,超过一半的围填海面积尚未被合理地开发利用。总的来看,新城区建设、临港工业产业兴起和农渔业发展导致了泉州港海岸线的变化。