基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究

南海港口城市研究是南海资源环境监测的重要内容,目前对于南海港口城市空间结构特别是港口在城市空间结构中的地位缺乏研究。夜光遥感数据和POI数据均为城市空间结构研究的重要数据源,但对于2种数据的空间耦合关系与集成应用研究存在不足。针对上述问题,本文选取南海港口城市典型代表的三亚市为研究区,以研究区2016年NPP-VIIRS夜光遥感数据和POI数据为数据源,利用叠加分析将夜光遥感数据和POI核密度分析结果数据分别网格化。然后,利用双因素组合制图法对两种数据的空间耦合关系进行可视化,分析空间耦合关系相异区域和城市空间结构的关系,并在此基础上探讨港口在三亚城市结构中的地位。研究表明,三亚市夜光遥感和POI数据的空间分布总体趋势相一致,空间耦合关系相近的区域占比达85.6%;夜光遥感和POI数据空间耦合关系在三亚市内存在一定量的相异区域,如新城区、经济开发区、城市边缘区和乡镇中心等,结合2种数据的特点可以更显著地表征这些区域的城市空间结构特征;三亚市作为重要的南海港口城市,其城市的中心区域与港口密切关联。本研究为港口城市空间结构研究提供了新视角。     

基于多源遥感数据的城市扩张监测与分析

有关建成区空间分布的研究是城市发展规划的重要组成部分,针对单一数据源不足以提供准确、及时的建成区信息的问题,提出了一种结合Landsat数据和夜光遥感数据的城市扩张监测方法。该文以Landsat影像与夜光遥感影像为数据源,采用SVM分类方法和突变检测阈值分割技术,提取2004—2016年的原济南市、泰安市、原莱芜市的建成区范围,然后引入城市扩张强度、紧凑度、重心轨迹转移分析和等扇形分析等指标,来定量分析城市扩张的时空变化特征。结果表明:从2004—2016年,研究区建成区面积增加了508.06km~2,原济南、泰安市均以外延式的城市发展为主,主要的趋势是北部、西部和南部;而原莱芜市则以填充型的城市发展为主,紧凑度高于其余两市,西北方向处于扩张速率的高值区;其中城市扩张强度指标定量地反映出在2004—2007年间研究区城市化进程取得重大突破,是区域城市化进程的重要阶段。相较于单一数据源,引入夜光遥感数据,可以更快速高效地提取城市建成区信息。     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。     

城市KTV娱乐休闲场所空间分布及扩散规律研究

随着服务业的发展和文化产业的不断推进,城市文化娱乐休闲服务业成为城市经济和社会发展的重要标志和推动力。本文以地理空间实体数据和商业统计数据为基础,以GIS 的空间数据可视化和统计分析方法,研究典型城市娱乐休闲服务业KTV在中国大陆地区的行业发展、空间分布及空间扩散特征。研究表明,KTV在全国发展迅速、分布广泛,在宏、中、微观的全国、省域和市域尺度下,其空间分布分别表现出空间区域分异、等级差异、面状均衡和中心集聚等特征,并与区域经济、人口、文化等因素有一定的相关性。各种类型KTV在空间扩散上具有由东向西,由中心向周边扩散的特点,其中连锁类KTV扩散具有社会经济现象地理扩散规律,主要表现为空间等级扩散和接触扩散特征。     

重庆两江新区空间结构演变驱动机制分析与过程模拟

两江新区作为中国第一个内陆开放区,在短时间内经历了高强度开发,其社会经济空间结构演变对于国家新区的发展和规划具有重要意义。两江新区的城市建设用地扩张基本分布在中心城区外围,部分沿交通线向外扩张,并可通过元胞自动机模型对未来建设用地演变趋势进行模拟。本研究基于两江新区的人口数据、建设用地空间分布、道路数据等基本要素分析区域空间结构演变过程,定性与定量相结合研究两江新区空间结构演变的特征与机制并进行多模型模拟。研究结果表明：① 从人口、用地、交通等基本要素的时空变化可以看出,两江新区自2010年6月成立至2015年,区域城镇中心体系和空间结构都发生了明显的变化;② 政策环境、基础设施、要素成本和集聚效应是企业入驻两江新区的4个主要驱动因素;③ 两江新区建设用地扩张空间累积阻力值呈同心圆和轴带发展形态,建设用地空间演变基本向空间累积阻力值低的方向和地区扩张;④ 元胞自动机模型模拟的结果精度在80%以上,能够展示过去5年两江新区空间结构的演变过程和未来该区域空间结构的状况。本研究的结果能够为内陆开放区的优化建设提供科学参考,有助于提高重庆市两江新区开发建设的效益。     

基于POI大数据的开封市城市功能扩张与演替特征分析

以POI为代表的社会感知数据为精细尺度城市空间结构研究提供了新思路，然而，POI数据与传统光学遥感数据的关系、长时序POI数据表征的城市功能空间扩张与演替特征还有待进一步挖掘。因而，本文以开封市主城区为例，采用2005—2020年POI数据，通过构建城市街区尺度功能集聚-扩散分析框架，利用空间统计指标和区位熵指数分析城市功能的演替特征与复合功能变化。结果发现：(1) 2005—2020年开封市城市社会经济活动呈逐渐增长的扩张态势，活动空间的面积扩张了11.26 km2，年均扩张速度由2005—2015年的3.5%提升至2015—2020年的5.1%；(2)城市各种活动的集聚、扩散过程造成不同功能的演替变化，其中开封市商服功能集聚程度较高，虽然受到新城区商业中心扩散的影响，单中心的城市发展模式依然没有发生变化；(3)具有复合功能的城市街区不断增多，对单中心的城市结构形成有益支撑。复合功能较强的街区主要分布在活力高、居民生活较为便捷的区域。本研究不仅能为城市空间规划的研究提供理论和技术支撑，也为城市更新、可持续发展以及国土空间规划提供新的思路。     

基于夜光遥感和小区POI的住宅发展与经济增长的空间耦合研究

针对城市住宅业发展与其经济增长之间的单向或双向因果关系问题,有关学者利用宏观统计分析的方法得到了不同的结论。本文通过构建二者的时空数据集,在城市内部微观层面上剖析了二者的耦合联系及其空间差异性,以期在细尺度上解释二者之间的关系。本文选取郑州市作为研究区,提出了一种基于夜光遥感数据的GDP空间化估算方法,进而生成GDP时空数据集;基于住宅小区POI点数据对城市住宅进行空间密度估计,得到住宅小区的时空分布数据集;最后对GDP和住宅建设密度进行了空间互相关分析,探究住宅发展与经济增长像元尺度上的共变趋势。结果表明：与前人的宏观研究论断不同,耦合分析结果显示住宅业发展与经济增长之间的关系在城市内部具有空间差异性,两者既存在相互影响的区域,也存在无相关的区域;耦合协调关系极显著的区域约占两成,且主要位于市属区和县域中心区;耦合不显著和不相关的区域超过七成,大部分位于市属县域。     

上海市精细时空尺度人口分布估计与特征分析

城市人口实时分布与动态变化特征是城市规划与综合治理的重要依据。受数据获取手段的局限性,准确地获取城市人口的实时分布状况一直是技术瓶颈,而移动通讯技术的迅速普及为这一问题的解决提供了技术途径。本文基于移动通讯信令的连续轨迹数据,实现了城市精细尺度人口分布时空估算的方法流程,并以上海市为研究区,对城市人口分布特征及时空移动过程进行了量化分析。研究表明：① 在数据方面,基于移动通讯信令数据估算城市人口分布的方式样本覆盖广、时空精度高、时效性较强且支持时空尺度灵活多变的应用研究需求,能够定量地描述城市人口分布时空动态特征且能推算城市真实人口规模;② 在人口分布时空特征方面,上海市在全市尺度上,各时段人口空间分布较为稳定且差异较小,而在中心城区日间人口较夜间人口呈现更为显著的空间集聚特征;③ 在人口移动时空特征方面,城市功能承载区与其它区域之间人口移动很少,早晚高峰期各城市功能承载区之间人口移动均体现为中心城区与其它新城之间的移动,且2个方向移动人数较为平衡;各城市功能承载区内均有超过半数的人口全天仅在其所在城区内部活动。本文的研究成果可为上海城市规划、应急管理、交通出行等提供更精准的科学依据。     

基于RS和GIS的甬台地区城市建设用地扩展特征研究

以多时相Landsat MSS,TM 和ETM卫星影像为数据源,利用遥感和GIS手段,提取宁波、台州2市5个时相(1979,1990,1995,2000和2005年)城市建设用地信息,分析了城市建设用地扩展的时间特征、形态特征、空间特征并通过其与人口、GDP因素的相关分析研究其扩展的动力机制.结果表明:①1979年以来,甬台地区城市建设用地总体扩展速度表现为先升后降,而城市建设用地总体扩展强度则表现为不断提高的趋势.②甬台地区城市建设用地的空间结构存在明显的分形特征,城市建设用地空间结构分维逐渐增大,城市建设用地空间复杂性增加,城市建设用地趋向不稳定.③甬台地区城市扩展与社会经济发展具有明显的相关性.     

城市人口空间分布模拟与格局分析——以沈阳市为例

人口分布空间结构是城市空间结构的重要组成部分。为准确地模拟城市人口分布,清晰地反映城市人口分布格局,本文利用沈阳市第五次人口普查资料,采用网格计算方法空间化人口数据、地统计学的空间插值方法模拟人口分布。同时,用DEM模型方法识别城市人口分布格局,分析人口分布特征。结果是:沈阳城市内部人口分布具有较高的不均衡性和聚集性;城市人口密度分布不符合单核心圈层式范式,具有11个明显的人口分布核心;在城市中心区域,人口分布的区域化特征更为显著;人口分布主要受到相近的两个人口核心的影响。该研究同时表明中国市场经济体制背景下,城市人口分布特征具有较高的复杂性。对于城市人口分布规律及影响人口分布的动力机制,需进一步研究。     

面向数据共享的城镇化信息快速提取技术方法与应用——以江苏盐城为例

随着世界经济的发展,全球城镇化进程正在以前所未有的速度进行。城镇化带来的耕地占用、生态环境破坏、水资源短缺等问题日益受到关注。快速获取和共享城镇变化信息对于人地关系研究及可持续发展意义重大。借助遥感手段监测城镇变化信息,已经普遍得到应用,目前,多光谱遥感数据是最经济和可行的遥感监测数据源。本文基于多光谱卫星数据,有效利用城镇地区特有的地物光谱特征,建立不同类别城镇信息的提取模式和技术流程。这些可以通过多光谱遥感数据提取的信息包括城镇建成区、水体和绿地等。选择我国东部沿海区域内城镇化进程明显的江苏盐城主城区作为试验点,基于地物光谱特征分析,依据本文建立的城镇化信息提取流程,采用阈值分析和二值化处理方法,实现了盐城市亭湖区主要城镇区2000、2002、2006年三期城镇信息快速提取,使在更大范围内,促进此类信息的快速获取和共享,具有现实意义。     

遥感信息与知识交换共享元数据系统设计

随着遥感技术的飞速发展,遥感数据成为城市规划、地球科学研究、数字地球等重大科学研究和工程建设的重要数据源。但随着遥感数据量的不断增加和应用领域的扩大,如何科学有效地管理、存储、更新和重用已有的遥感数据资源,已成为当前空间信息元数据研究的热点。因此,有必要制订专门用于描述遥感数据及其相关资源的元数据系统,满足用户正确了解和使用遥感数据的需要,推动遥感数据共享。本文在研究和参考现有国家和国际地理信息元数据标准的基础上,设计了针对遥感信息与知识交换共享的元数据系统,该系统实现了遥感数据、相关辅助测量数据、应用方法模型以及传感器、平台等相关知识等信息的统一、规范表示,为遥感信息与知识交换共享搭建了元数据层次上的平台。     

1992-2010年基于DMSP-OLS图像的环渤海城市群空间格局变化分析

从DMSP-OLS数据提取城市区域的经验阈值法存在固有的缺陷,经验阈值对不同的空间区域不具备通用性,不适用的经验阈值,将导致城区面积提取具有较大误差,可采用统计数据对经验阈值进行修正以降低误差。本文在大时空尺度条件下以少量样本城市的统计数据对经验阈值方法进行了修正;另采用Elvidge二次多项式模型对DMSP-OLS时间序列数据进行了校正。在此基础上选取总斑块数量、景观总面积、平均斑块大小、最大斑块面积比、斑块密度、景观形状指数、总边界长度、平均边界密度和斑块平均回旋半径共9个景观生态学指标,采用FRAGSTATS 3.3软件计算分析了1992-2010年环渤海区域城市发展的空间格局变化特征。结果表明:1992-2010年间,环渤海区域城市化进程持续较快发展,城市建成区总面积增加了2.14倍,平均城市建成区面积增加了76%,提取到的城市斑块平均回旋半径增加了约26.5%,并且城市景观斑块的复杂度明显上升,可检测到的城镇总个数增加了82%。但是,每100km2内孤立的城市景观斑块数却降低了约76%;大城市持续扩张的相对速度慢于中小城市,城市区域边界密度和整体城市分布景观格局破碎度逐渐降低,核心城市与周围卫星城市的景观斑块的联通性逐步增加。     

时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展

伴随新型城镇化进程的不断推进,城市群已经成为地区社会经济发展的重要核心。大数据时代的到来促使新兴时空大数据在城市/城市群建设与管理中发挥着重要作用,并成为当前学术界的研究热点。大数据挖掘技术与融合分析技术将成为未来研究城市群的重要方法。本研究总结归纳了时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展,对常见城市群时空大数据类型、获取方法和分析技术进行分类整理,并对基于资源调查和多源时空数据分析的城市/城市群研究进展进行分析,特别是对时空大数据及其技术在城市群建设与管理中的主要研究展开归类分析,认为目前时空大数据在城市群建设与管理应用领域主要涉及5大方向：城市群空间界定与发展监测、交通网络监测、关联性分析与功能布局评价、产业协同分析和环境监测与评估。最后,本文分析了现阶段时空大数据在城市群建设与管理应用中的发展瓶颈,提出了相关对策建议,并对未来研究发展趋势提出了展望。     

基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平

城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91（P<0.05）,线性回归的拟合优度R²=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。     

基于Globcover和DMSP/OLS数据的中国大陆城市潜能分析

城市潜能作为城市体系空间相互作用的代表性指标,反映了城市与其所在的城市体系内所有城市间相互作用的强度,即城市所具备的的集聚能力。合理分析城市空间布局及结构、探寻城市发展的空间差异,以及制定区域发展政策日益迫切,研究城市空间相互作用具有重要意义。本文以Globcover数据集提取中国大陆范围内26 619个城市斑块,获取了城市潜能计算时所需的城市斑块规模总量;同时,以DMSP/OLS夜间灯光影像为数据,提取能综合反映人类社会经济活动的城市斑块夜间灯光总强度,参与城市潜能的计算。利用潜能模型,依据城市斑块分层结果,以城市斑块规模和时间成本为参数,计算得到公里格网的城市潜能值模拟分布图,并分析了中国大陆城市潜能的空间分异特征。     

基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析

夜晚灯光数据已被广泛应用于提取城市建成区的研究,由于灯光具有溢出特性,因此确定最佳灯光阈值成为研究热点。本研究中总结4种常用最佳阈值确定方法的特点,并使用Google Earth影像空间比较法,确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。由于地形、交通等因素影响城市形态,城市形态影响夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值大小,因此,根据城市形态将阈值结果分为2类,并得到块状城市和带状城市建成区的最佳灯光阈值分别为43和 47。Google Earth影像空间比较法与其他方法相比具有不受统计数据限制,以及简易操作等优势,且从形态上对城市建成区提取结果进行空间比较;其次,根据城市形态对最佳阈值结果分类,使不同类型的城市建成区提取结果更准确。该方法适用于在地形复杂、形态多样的大尺度空间中提取城市建成区。     

Spatio-temporal Dynamics of Urbanization in China Using DMSP/OLS Nighttime Light Data from 1992–2013

Understanding the dynamics of urbanization is essential to the sustainable development of cities. Meanwhile the analysis of urban development can also provide scientifically and effective information for decision-making. With the long-term Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System(DMSP/OLS) nighttime light images, a pixel level assessment of urbanization of China from 1992 to 2013 was conducted in this study, and the spatio-temporal dynamics and future trends of urban development were fully detected. The results showed that the urbanization and urban dynamics of China experienced drastic fluctuations from 1992 to 2013, especially for those in the coastal and metropolitan areas. From a regional perspective, it was found that the urban dynamics and increasing trends in North Coast China, East Coast China and South Coast China were much more stable and significant than that in other regions. Moreover, with the sustainability estimating of nighttime light dynamics, the regional agglomeration trends of urban regions were also detected. The light intensity in nearly 50% of lighted pixels may continuously decrease in the future, indicating a severe situation of urbanization within these regions. In this study, The results revealed in this study can provided a new insight in long time urbanization detecting and is thus beneficial to the better understanding of trends and dynamics of urban development.     

遥感数据的高斯金字塔尺度上推方法研究

尺度转换是遥感信息科学领域的研究热点,其传统研究方法大多局限于统计模型,对数据的空间结构信息考虑较少,很难满足遥感数据的多尺度表达要求。基于此,针对遥感数据的尺度不一致问题,本文提出了一种利用高斯金字塔的图像模糊特性进行遥感数据尺度上推的方法,在对金字塔每一层的数据高斯模糊的基础上,通过多次连续的降采样,得到一系列不同尺度的数据,从而满足实际应用的空间分辨率要求。为了验证本文所提方法的有效性,本文选择Landsat7 ETM影像和ASTER GDEM为研究数据进行尺度上推,并与传统的最邻近、双线性以及立方卷积等方法进行了实验对比,采用均值、方差、均方根误差、平均绝对误差等评价指标,以及相同分辨率的ASTER GDEM和SRTM DEM的等高线套合结果来衡量高斯金字塔方法的性能。实验结果表明,本文使用的高斯金字塔尺度上推方法能够有效地实现连续遥感数据的尺度转换,在保持遥感数据局部细节特征的基础上,较好地保持了原始遥感数据的信息量以及空间结构特征。