多源数据融合的城市体检评估

融合遥感影像、社会开放大数据、统计资料等多源数据,以长沙市为例,围绕生态宜居、健康舒适、安全韧性、交通便捷、风貌特色、整洁有序、多元包容、创新活力等8个方面构建城市体检指标体系,运用归一法和层次分析法对城市自然本底和运行体征展开计算评估,结果发现：1）长沙市人居环境整体良好,城市生态宜居和整洁有序度较高,交通便捷和安全韧性建设亟需加强,风貌特色、健康舒适、创新活力、多元包容等仍有改善空间。2）各区县专题发展水平不均,在保留区域功能特色的基础上,应该着重解决发展的短板。3）城市中心城区人口密度、空气质量优良天数、万车死亡率等指标达到最高水平,但在便民服务设施完整覆盖度、住宅建筑更新和开发、群体包容等方面与城市发展需求还有一定差距。根据多源数据城市体检结果可知,长沙市未来需要以问题和需求为导向,精准治理“城市病”,努力提高城市居民生活满意度、幸福感和归属感。     

基于多源数据的皇甫川淤地坝信息提取

淤地坝是黄土高原水土流失防治的主要工程措施之一,明确淤地坝重要参数信息对流域水土保持研究具有重要意义。利用皇甫川流域不同数据来源资料包括地形图（1976年）、TM影像（1990年、2007年）、Google Earth影像（2010年）对其进行预处理获取矢量数据,利用遥感及GIS软件实现淤地坝数目、淤地坝位置、水面面积、控制面积等主要信息的提取并分析其动态变化,采用相关系数、NDAI和DAI进行提取误差评定。结果表明：皇甫川流域淤地坝数目随年代递增而增加,水面面积和控制面积也随之增大,流域西部淤地坝数目明显少于东部。TM数据上提取的淤地坝水面面积与通过Google Earth数据提取的结果相关系数为0.98,实测淤地坝控制面积与TM影像上提取结果相关系数为0.96,NDAI和DAI值平均误差绝对值均<5%。由此得出,基于多源数据淤地坝信息提取技术具有很好的可行性及较高的准确性,本文为淤地坝减水减沙效益及黄河粗泥沙来源研究提供必要的决策支持。     

基于多源数据的城市活力空间特征及建成环境对其影响机制研究

采用城市POI、手机信令数据及夜间灯光遥感数据,以深圳市为例,构建城市活力度量指标分析城市活力的空间特征。构建“5D”指标体系度量城市建成环境,并运用地理探测器,探究建成环境对城市活力的影响机制。结果表明：1）深圳市城市综合活力显示出“南强北弱,西强东弱”的空间分异特征,空间分布极不均衡。城市综合活力最主要反映的是社会活力。2）城市综合活力、经济活力、社会活力、文化活力均受到建成环境的显著影响。高POI密度、高建筑密度、高平均建筑层数和高土地利用混合度对城市活力具有显著促进作用。3）居住人口密度与路网密度、土地利用混合度与路网密度等交互作用对城市活力产生更为积极的影响。4）在影响机制中,建筑密度、平均建筑层数为底层支撑因素,POI密度、土地利用混合度为直接驱动因素,居住人口密度为诱发因素,距行政区中心距离、交叉口密度、路网密度、地铁站点密度和公交站点密度为调节因素。     

基于多源数据的长沙市人居热环境效应及其影响因素分析

针对城市人居热环境效应研究缺乏从自然—人文多维因子组合综合评价分析的现状,本文基于多源空间数据（Landsat 5、Landsat 8卫星影像数据、POI空间大数据、数字高程模型等）反演长沙市2000年、2009年和2016年城市地表温度格局,并快速获取与城市热环境密切相关的自然和人文因素共12个影响因子。应用标准差椭圆、空间主成分分析（PCA）等方法多角度分析了城市人居热环境效应及影响因素的联动关系。结果表明：① 2000—2016年共16年间热岛面积共增加547 km²、地表最高温度差达到10.1 ℃。城市热岛区的空间分布主要集中在城市建成区,如工商业集中和人口密集的城市中心地区,并呈现出地表温度从城市中心向郊区逐渐降低的热岛的空间分布格局,出现多个高温中心点,如五一广场商圈、长沙县星沙经济技术开发区、望城工业区、岳麓工业集中区、天心工业区等;② 2000—2016年热岛空间发展主轴保持在东北—西南方向,2000—2009年热岛重心向西南偏移了2.7 km,偏转角度为54.9°,2009—2016年热岛重心向东北偏移了4.8 km,偏转角度为60.9°。整体上,长沙市热环境空间格局的变化和城市的建设强度的变化存在一定的关联;③ 通过主成分分析得出影响长沙城市热环境格局的因子为景观格局、城市建设强度、地形地貌3个主因子;④ 人文因素对于当前加剧热岛效应形成产生的促进作用明显大于自然因素的抑制作用,综合作用下地区将升温0.293 ℃。影响城市人居热环境的因素众多,多源数据有助于揭示城市热环境空间格局及演变规律,深化对城市热岛效应成因分析认知,明确人文和自然影响因素间相关关系和相关程度,以此为改善城市人居环境质量提供科学依据。     

基于多源数据的山地地貌数字解译

“3S”技术与地学的结合,对传统地貌制图的编绘方法必然产生较大影响。遥感影像不仅作为地面调查的重要辅助手段,而且是一种可以根据需要缩放到所需比例尺的重要数据源;各种数据源的参考数据如地形图、植被图、地质图、土地资源图等均可以数字的方式在GIS环境中集成、叠加与运算,从而改变了地貌制图依赖于地形图进行多次综合概括的制图方式,使基于多源数据的遥感地貌信息定量解译成为可能。以青藏高原昌都幅遥感地貌解译为例,探讨不同类型的数据在山地地貌解译过程中的使用方式和对地貌判读的作用,并在此基础上总结基于多源数据的遥感地貌解译方法,为全国1∶100万地貌遥感解译和地貌信息系统的建立奠定基础。     

基于多源数据的西藏东南部历史干旱监测与分析

干旱作为频发的全球性自然灾害之一,造成了严重的社会、经济和生态环境问题。以西藏主要耕作区为研究区,2001—2015年MODIS、TRMM和SRTM DEM数据为数据源,利用植被状态指数（VCI）、温度条件指数（TCI）和降水状态指数（PCI）〖WTBZ〗等模型参量,采用空间主成分分析方法构建区域干旱综合监测模型,对模型精度和可靠性进行检核验证,并以所建模型对研究区2001—2015年逐月干旱进行识别,采用地理时空分析方法对研究区干旱变化特征及趋势进行研究。结果表明,干旱综合监测指数（DCMI）能够较好地反映区域土壤相对湿度与标准化降水蒸散指数（SPEI）的变化,干旱综合监测模型具有较好的适用性;研究区全年干旱频率在空间分布上呈现出西高东低的特征,大部分地区干旱频率小于20%,约12.41%的区域干旱频率超过20%;从不同等级干旱发生频率来看,日喀则市为轻旱、中旱易发区,重旱易发区则集中于日喀则市和昌都市的中部及东部地区;区域月际干旱频率空间格局差异较大,全年干旱易发生于1、8、11月等月份,局部地区干旱易发月份存在差异;区域年内旱情变化趋势差异性较大,10月~次年9月,旱情加剧区域呈现出随月份变化由耕作区东部向西部逐渐转移的趋势。     

基于多源数据的城市功能区精细化研究——以北京为例

城市功能分区研究在时空尺度上不断细化,多源数据融合有利于推动城市功能分区研究的精细化发展。本文对比国内外城市功能区研究中对多种新型地理数据的内涵挖掘和应用,通过融合北京市2017年14400个栅格区域的手机信令数据和2016年高德地 图380975条兴趣点（POI）数据,量化区域功能使用强度的日夜差异和内部功能混杂程度,完成区域主导功能类型判定及功能混合度评价,并对北京城市功能区划分结果进行分析与验证,主要结论：① 北京的日间活跃区域面积是夜间活跃区域面积的3倍,其中餐饮、生活等服务设施的夜间使用强度更高,金融、旅游、公共服务设施的日间使用强度更高;② 北京市面积占比最大的三类功能区是旅游（28.2%）、居住（12.1%）、交通（11.4%）,面积占比最小为金融功能区（2.8%）,在空间上呈现出旅游、金融、公共功能区聚集,其他功能区具有离散分布的特征;③ 居住、餐饮、生活等功能服务存在较强的依赖性,而旅游、企业功能服务存在较强的排他性,北京中心城区内除旅游功能区外均存在不同程度的复合功能特征,高度功能混合区约占研究区域的24.6%。功能区划分结果对于北京城市规划具有较强的现实意义,也为今后深入研究城市功能区提供了有效方法和新的视角。     

基于多源遥感数据的城市变化监测研究——以郑州市为例

遥感技术以其具有宏观、快速、准确、及时等特点为城市变化趋势分析提供了快速便捷的途径。选取郑州市1988年TM、2001年ETM+和2007年CBERS遥感数据,经过一系列数据预处理后,采用决策树分类算法,进行基于知识遥感分类及专题图的制作。对分类结果利用土地利用结构变化、动态变化率、转移矩阵等指标进行变化分析,分析结果揭示了不同时期城市扩张与植被、水体和农村居民点的变化关系,对于地区土地可持续利用具有重要参考作用。研究数据表明,20年来郑州市城市用地以年均8%的速度增长,植被减少25%,水体减少30%。     

基于大数据的上海中心城区建成环境与城市活力关系分析

运用大众点评数据、出租车到达数据与文化设施POI数据测度城市活力的经济、社会和文化维度,在街区和街道层面分析城市活力的空间结构特征,建立计量模型分析城市建成环境对城市活力的影响关系。结果表明:①上海中心城区城市活力表现出明显的空间差异,主要表现为由中心向四周递减、浦西优于浦东的总体特征;②街区和街道尺度影响城市活力的建成环境因素存在差异;③街区尺度建成环境对城市社会、经济和文化活力的影响存在差异:提升人口密度对经济活力具有正面影响,过高的人口密度可能不利于社会和文化活力发展;增加POI密度、路网密度和POI混合度有利于城市活力的提升;建筑层数和建筑密度的增加会降低街区的社会活力和文化活力,但会提升街区的经济活力;交通可达性有利于经济活力的提升。     

基于遥感的区域热环境分析

为研究城市及其周边区域大范围热环境变化,以秦岭山脉南坡和北坡为例,采用遥感数据反演地表温度、植被指数和地表通量,不仅从传统地表温度参数理解区域热环境问题,还着重分析了秦岭两侧地表通量空间分布格局.研究表明,秦岭山脉南坡与北坡气候、地形和地表覆被状况的差异导致地表温度和热通量等热环境均存在显著差异.北坡的西安和咸阳市平均地表温度比其他行政区显著偏高,而在南坡植被覆盖较好的周至县境内,地表温度平均值则显著下降;裸地和居民地的地表温度平均值较高,而潜热通量和蒸散发平均值则较低.遥感估算区域热通量和蒸散发信息与地表温度同样是区域热环境研究中不可忽视的重要表征变量之一,而大范围区域热环境变化对于研究城市热岛效应的形成机制具有重要推动作用.     

哈尔滨市城市扩展与地表热环境变化关系研究

采用1989,2001和2007年LandsatTM/ETM+遥感数据,利用单窗算法对哈尔滨市地表温度进行反演,从热岛强度、不同类型下垫面转换对温度的影响以及温度重心转移等方面分析了哈尔滨市地表温度随城市扩展的变化规律。研究认为:哈尔滨市城镇面积、城镇用地比重、城市扩展指数都表现为持续增长的趋势,城市主要沿香坊区公滨路、哈阿公路、太平区和松花江以北地区扩展;哈尔滨市高温区面积表现为持续增长,常温区、低温区面积不断减少;城市用地对地表热效应贡献最大,其他类型下垫面向城市用地转换均表现为正温度效应;哈尔滨市城市扩展与温度场强度转移方向相一致,城市扩展是导致城市地表热环境变化的主要原因。     

厦门市建设用地功能区的热环境分异研究

基于厦门2019年的兴趣面(Area of Interest)数据、Landsat遥感影像等多源数据,应用Logistic回归模型、空间自回归模型、衰减模型,分析各类建设用地功能区热力特征和对城市热岛影响程度及升温效应的分异规律。结果表明：各类功能区均具有高温现象。交通运输区高温现象显著,仓储区、工业区次之,居住区、公共设施区则较弱;各功能区比例均对形成城市热岛效应有正向影响,影响大小依次为：工业区>仓储区>公共管理与服务区>居住区>商业服务业区>交通运输区>公共设施区;各功能区比例均与热岛强度呈正相关关系,且空间溢出效应显著。交通运输区、商业服务业区比例对热岛强度的正向影响较强,仓储区、工业区次之,公共管理与服务区、居住区、公共设施区比例的正向影响较弱;工业区、商业服务业区、仓储区、交通运输区的升温效应比较显著。功能区面积越大,则其升温效应越显著,但大面积功能区的升温效应可能出现“饱和现象”。     

基于POI与不透水表面指数的城市建成区提取

准确识别城市建成区边界,对科学实施城市规划和建设、促进城乡可持续发展具有重要意义。从城市建成区概念出发,综合考虑建成区连片和公共设施配置,提出一种基于POI核密度与不透水表面指数的建成区边界提取方法。该方法以不透水表面指数和市政公用设施和公共设施POI核密度为主要数据源,通过构建城市建成区综合指数（POI&ISA指数）和最佳阈值选取等步骤可实现较为准确的城市建成区提取。以武汉都市发展区为例,将该方法与基于POI方法的建成区提取结果进行对比,结果表明基于POI&ISA指数的方法提取精度较高。该方法可弥补单一POI数据源在城市尺度建成区提取中的不足,且通过对POI数据类型初选和带宽的适当选取提高对公共设施配置的表征能力,在局部地区可获得更好的建成区提取效果。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据提取城镇建设用地的邻域分析法

为提高城镇建设用地提取的精度,文章提出一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据邻近象元特征差异的提取城镇建设用地的邻域分析方法。该方法主要是通过栅格运算识别建设用地和非建设用地的突变,结合阈值法准确提取建设用地边界。将该方法应用于2009年中国大陆34个主要城市的建设用地提取,并与基于TM数据以及基于DMSP/OLS数据传统全局阈值法和局部优化法提取的建设用地进行比较。结果显示,该方法提取的建设用地象元数与TM影像提取的象元数呈较好的相关性(R2=0.966),均方根误差为191.64个象元,相对精度为82.79%,景观形状指数、聚集度指数、边缘面积比指数和连接度指数也具有较高的相似性(R2分别为0.475 4、0.366 2、0.858 9和0.915 3)。该方法不仅能准确识别大面积的城市建设用地斑块边界,而且不会漏掉小面积的城市建设用地斑块,克服了传统全局阈值法和局部优化法的缺点。     

上海市人类活动对热环境的影响

随着城市规模不断扩张, 由城市热岛现象而导致的热环境问题不断凸现。城市热环境 的时空变化, 是下垫面改变、人为热释放和环境污染等人类活动因素相互交织作用的结果。 由于城市热环境影响因子的复杂性, 传统观测手段和统计方法在获取数据和分析人类活动对 热环境响应机制方面存在着局限性。而卫星遥感和GIS 技术为人类活动对城市热环境的影响 分析提供了技术支撑。选用Landsat ETM+ 影像, 以上海市外环内区域为研究靶区, 在探讨热 环境的空间格局基础上, 运用空间主成分分析方法替代传统的多准则判断(MCE) 方法, 分析 了人类活动对城市热环境的影响特征。结果发现, 对于上海主城区而言, 城市建筑与人口密 度、工业区布局、下垫面类型以及城市景观多样性四个因子是影响城市热环境空间格局的主 导因子; 四个因子的线性模型, 较好地模拟了热环境的空间变化, 定量揭示了上海城市人类活动对热环境的影响机制。     

基于活动的城市老年人出行行为特征及其关联性研究——以昆明市为例

针对基于出行的时空特征分析在解释老年人不同活动出行行为差异上的不足,根据昆明城市老年人407份有效问卷调查和54份追踪访谈,对基于活动的出行行为特征进行分析。采用结构方程模型分析方法,对出行行为特征参数间的关系进行建模计算,得到了属性、活动因素与出行行为以及出行行为各参数间的关联性。研究结果显示:老年人不同活动的出行特征差异显著,与活动密切相关的出行行为特征参数间有较强的关联性,表现为活动对出行方式和出行强度、出发时刻对出行方式、出行方式对出行强度具有较强的影响。     

建成环境对城市活力影响的时空异质性研究：基于大数据的分析

城市地理与城乡规划一直关注建成环境对城市活力的影响,但鲜有研究揭示该影响的时空异质性。城市活力表现为居民在实体空间上的分布及其活动,并呈现时间动态变化特征。通过采集广州市中心城区新浪微博签到数据以及建成环境大数据,在1 km×1 km方格网、2 h时间段的时空单元上可视化城市活力的时空动态变化特征,基于时空地理加权回归模型 (GTWR) 揭示区位、功能混合度与密度对城市活力影响的时空异质性,并对比工作日与双休日的差异。研究发现：① 广州中心城区城市活力呈现东西带状的“多节点”空间格局,在24 h内经历“分散-集聚-进一步集聚-分散”的时空动态变化。② 区位、功能混合度与密度对城市活力的边际效应表现出空间和时间双重维度的不稳定性。③ 由于居民活动的时空约束不同,城市活力时空特征及其建成环境影响在工作日与双休日存在差异。     

成都市主城区空间形态与街区活力的关联性分析

运用开放数据平台提供的城市基础信息数据和居民日常出行活动的位置签到数据,借助GIS技术建立城市街区空间形态测度体系,引入空间回归模型,揭示成都市主城区658个街区的空间形态与街区活力之间的关联关系,辅助城市街区空间设计和优化,指导精细化的城市规划实践。结果表明:街区空间形态与空间活力之间具有较强的关联性。城市空间形态指标和社会经济属性因素可以较大程度地解释街区活力的空间变异特征。其中,功能多样性对街区活力的营造起到的积极促进作用最强,而建筑密度的促进作用明显强于容积率。