城市用地与人口的异速增长和相关经验研究

由于城市土地利用变化涉及的因素多，使获取动态研究研究所需的资料十分困难，所以，用少数几个主要因素定量地表达其变化就显得十分重要。从前人的成果，即以人口表示的城市位序-规模法则和建成区面积表示的位序-规模法则出发，绽绎出城市的用地规模和人口数量呈异速增长。这意味着，如果把整个城市看成是一个生命有机体，那么作为反映城市特征的城市用地规模和城市人口这两个重要变量，就是城市这个有机体的两个器官，他们的增长率是成比例的。还通过这个关系建立了城市建成区面积与市场人口和经济发展水平的数学模式。对我国部分城市的经验研究在一定程度上分别证明了这两经验关系。     

基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取

夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数（human settlement index, HSI）、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数（vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI）及支持向量机（support vector machine, SVM）监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS（suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite）夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示：本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数（vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI）的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明：3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。     

上海市城乡实体地域的划分

正确的城乡划分,并以此为依据统计城镇人口,是社会经济统计的重要组成部分,城乡划分方法的研究在理论和现实两方面都具有重要的意义。利用上海市2000年的航空遥感影像和人口普查地理信息系统,作了实验性的城乡实体地域划分。特别对上海市主城区、郊区青浦区、远郊金山区张堰镇三种类型的城镇实体地域,作了较详细的划分方法探讨,以此来分别模拟国内大城市、中小城市和小城镇的实体地域划分。 本文分步骤介绍了各类型城乡实体地域划分的基本过程,同时对每种类型实体地域的多种精度的结果进行比较研究,分别探讨大城市、中小城市和城镇三种类型的实体地域划分在近远期分别应达到的精度。精度合适、操作简便,是本次研究的重点,目的是为了将城镇实体地域划分工作在大范围内推广。     

基于语义分割网络的高分遥感影像城市建成区提取方法研究与对比分析

城市建成区的提取对城市发展规划有着重要的作用.为了找出能兼顾效率和识别准确率的基于卷积神经网络的遥感影像城市建成区提取方法,从神经网络结构的原理出发,对多种语义分割网络的内部结构进行对比分析,并针对语义分割网络分别进行训练及结果比较.实验结果表明,ShelfNet-50网络能够在训练速度最快的同时保证很高的识别准确率,...     

融合POI数据的建成区人口数据空间化方法——以武汉市为例

人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义,现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据,鲜有涉及关注点(POI)数据研究.通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化.并以武汉市建成区为例,进行方法验证.结果表明,不同尺度格网下反映出的...     

珠三角村镇建成区的空间型态：特征、类型和产业影响因素

改革开放以来,珠三角地区的工业迅速发展,村镇土地利用快速非农化,其中以东莞、中山、佛山3市最为典型。论文以3市为案例,探讨2010年来珠三角村镇建成区空间型态。研究数据主要包括广东省2015年土地利用现状数据和2009—2015年间3市的土地利用数据。首先,通过斑块密度、空间离散度、空间均匀度、平均斑块面积、分形维数、景观破碎度、缓冲区分析、Moran's I指数这8个指标,分析建设用地的空间形态特征。其次,分析工业用地与非工业建设用地、建设用地与交通道路的空间分布关系,比较并总结3市的村镇建成区空间类型。最后,基于灰色关联分析法,探讨影响空间类型的产业发展因素。研究发现,东莞村镇建设用地呈现高度破碎均匀分布型,佛山呈现团状离散型,中山介于二者之间,为中度碎化分散型;3市的产业发展能较大程度上影响其形成不同的建成区空间型态。未来,基于产业经济作为村镇建成区空间特征变化的主因,珠三角可以结合粤港澳大湾区规划建设,通过调整产业结构、布局以及交通和土地利用,优化村镇空间布局。     

沈阳市建成区扩展动态监测

以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。     

顾及多个因素的城市建成区用地规模预测研究——以郑州市为例

目前,城市建成区用地规模受社会、经济、城市环境和政策等多因素影响,传统统计方法已经难以准确预测城市用地规模,从多因素的角度研究城市用地是合理的。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。以郑州市1984—2005年相关统计数据为样本数据,用BP神经网络法、多元回归分析法、灰色系统GM(1,1)法和Logistic法建立预测模型,对2006年和2007年建成区规模进行模拟预测。预测结果表明,顾及多个因素的预测方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。     

郑州城市空间扩展特征及其驱动因素分析

以遥感与GIS为技术支撑,对郑州市1976-2004年城市建成区面积进行了动态监测,并对郑州28 a来城市空间扩展特征和驱动因素进行了分析。结果表明,郑州市建成区从1976-2004年面积增加了5.81倍,平均每年扩展10.75 km^2。其扩展占用的土地利用类型主要是耕地,其次为农村居民点和其他建设用地,还有一些林地、水库和沼泽地。社会经济因素是建成区扩展的内在推动力,经济发展、政策和规划等是建成区扩展的主要驱动力。通过郑州建成区遥感监测,了解城市空间扩展规律,对正确处理城市扩展与占用土地的关系具有重要意义。     

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。