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    通過不透水面聚集密度法提取城市建成區(qū)

    2020-09-23 04:16:36孟飛殷成龍孟祥金肖慶鋒
    遙感信息 2020年4期
    關(guān)鍵詞:不透水建成區(qū)濟南市

    孟飛,殷成龍,孟祥金,肖慶鋒

    (山東建筑大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院,濟南 250101)

    0 引言

    21世紀以來,我國進入了快速城市化階段。隨著城市化進程不斷推進,城市擴張引起的區(qū)域生態(tài)安全問題等日益突出,甚至上升到國家安全層面[1-2]。準確提取城市建成區(qū)(urban built-up area,UBA)信息,有助于了解城市化進程的速度,分析城市化進程的驅(qū)動因素[3]。對于城市邊界提取,國內(nèi)外學(xué)者提出了大量的理論和方法模型,可歸結(jié)為3類:一是綜合利用遙感與GIS技術(shù),如使用建筑面積指數(shù)或不透水表面相關(guān)的光譜指數(shù)(即從遙感圖像的光譜信息計算)、組合光譜數(shù)據(jù)和空間信息(如道路密度和光譜信息的組合或光譜數(shù)據(jù)和紋理信息的組合)、多源傳感器數(shù)據(jù)(如Landsat TM/ETM+、SAR、DMSP和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)等)、高分辨率影像和地理信息資料輔助提取建成區(qū)[4-7];二是通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),如電子地圖興趣點、出租車GPS軌跡點數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等提取城市邊界[8-10];三是利用調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù),如地理國情普查數(shù)據(jù)、人口和經(jīng)濟數(shù)據(jù)、規(guī)劃和外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)等提取建成區(qū)[11-12]。

    隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,建成區(qū)提取方法越來越多元化,提取精度也不斷提高。但是當(dāng)前城市邊界提取研究仍然存在很多問題,如隨著城市各類建筑物和構(gòu)筑物的不斷更新,以及城市不透水面空間分布格局發(fā)展呈現(xiàn)多元化和復(fù)雜化,僅依據(jù)不透水面分布圖提取城市建成區(qū),容易引起城區(qū)中植被、水體等地表覆蓋類型的漏分,無法保證城市建成區(qū)的連續(xù)性[13]。相關(guān)學(xué)者對北京、上海、廣州等一線城市的城市擴張?zhí)卣鬟M行了廣泛研究,并得出其在過去幾十年中均經(jīng)歷了大范圍城市擴張過程的結(jié)論[14-16]。然而,對于一些同樣具有重要地位的省會城市(如濟南、沈陽等)的研究卻比較少。

    鑒于此,本文在采用建筑用地指數(shù)(index-based built-up index,IBI)[17]提取不透水面的基礎(chǔ)上,提出了一種基于對象不透水面聚集密度(impervious surface aggregation density,ISAD)的城市建成區(qū)提取方法,并利用長時序遙感影像提取濟南市1997—2017年城市建成區(qū)范圍。然后,引入城市空間形態(tài)擴展指標、城市擴張的速度與強度等指標,對濟南近20年城市發(fā)展現(xiàn)狀、時空演化進行分析,為濟南未來發(fā)展規(guī)劃提供決策支持。

    1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)收集

    1.1 研究區(qū)域

    濟南(圖1)位于山東省西北部,地理坐標116°11′E~117°58′E,36°01′N~37°32′N,占地面積10 244 km2,常住人口883.94萬人,城鎮(zhèn)化水平達到72.10%,下轄10區(qū)、2縣。本文以濟南市區(qū)為研究對象,范圍包括歷下、市中、天橋、槐蔭、歷城、長清6個區(qū),總面積3 309.03 km2。

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    1.2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

    研究數(shù)據(jù)包括:1997—2017年Landsat系列數(shù)據(jù),影像清晰無云(表1);高分辨率歷史影像(用于精度驗證)。

    表1 所選Landsat影像數(shù)據(jù)列表

    由于所選Landsat系列衛(wèi)星傳感器類型不同,需采用不同預(yù)處理方法。在ENVI 5.3中,分別對1997、2002和2008年3年份影像按研究區(qū)范圍進行無縫拼接、裁剪、大氣校正和輻射定標,并對2008年影像進行去條帶處理;分別對2013、2017年2個年份的影像進行裁剪、大氣校正和輻射定標;以2017年影像為基準對其他年份的影像進行配準。

    2 研究方法

    2.1 對象不透水面聚集密度法提取城市建成區(qū)

    不透水面作為建成區(qū)最主要組成部分,其提取方法直接決定了城市建成區(qū)的提取效果。IBI[17]是在歸一化差異性建筑指數(shù)(normalized difference building index,NDBI)[4]、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(soil adjus vegetation index,SAVI)[18]與改進型歸一化差異性水體指數(shù)(modified normalized difference water index,MNDWI)[19]的基礎(chǔ)上,通過邏輯運算,綜合構(gòu)建出的復(fù)合指數(shù),可以有效增強城市的不透水面信息。IBI的計算如式(1)至式(4)所示。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:GREEN、RED、NIR、MIR分別為綠光、紅光、近紅外和中紅外波段;L為土壤調(diào)節(jié)因子,范圍為0~1,本研究取值0.5。得到IBI指數(shù)后,根據(jù)不同土地覆蓋類型IBI值的分布情況,設(shè)定閾值提取不透水面。

    某像元點的不透水面聚集密度描述了以該像元為中心,一定半徑范圍內(nèi)不透水面的聚集程度與分布密度[20]。不透水面聚集密度的計算如式(5)所示。

    (5)

    式中:s代表所計算的中心像元點;r代表選擇用來計算聚集密度的半徑;Bs i代表所選擇的半徑范圍內(nèi)的像元(0或1);Di代表像元Bs i與s之間的距離。

    以IBI指數(shù)提取的濟南市不透水面分布圖為輸入數(shù)據(jù),半徑范圍為100~1 000 m,間距設(shè)為100 m,計算濟南市不透水面聚集密度的分布情況。對計算得到的不透水面聚集密度結(jié)果進行分級,將其分為高密度區(qū)、中高密度區(qū)、中密度區(qū)、低密度區(qū)4個等級。其中,高、中高密度區(qū)對應(yīng)研究區(qū)主要建設(shè)用地;中密度區(qū)多位于建成區(qū)的邊緣;低密度區(qū)則多為植被和水體等土地利用類型。

    我國最新的城市規(guī)劃標準中,居住區(qū)的規(guī)模至少應(yīng)為3萬人[21],根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù),我國城鎮(zhèn)人均居住面積為36.6 m2。雖然建成區(qū)所包含的城市功能分區(qū)不僅是居住區(qū),還有商業(yè)區(qū)、道路等,但對于濟南市這座有著883.94萬人口的省會城市而言,居住區(qū)在城市建成區(qū)中占據(jù)主導(dǎo)地位,商業(yè)區(qū)和道路等可認作是居住區(qū)的附屬。由此可認定,城市建成區(qū)提取的最小斑塊面積為1.1 km2。以不透水面聚集密度分級結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入對象,提取面積大于1.1 km2的斑塊作為濟南市城市建成區(qū)。由于建成區(qū)不僅由不透水面構(gòu)成,還包含了適宜居民生活的綠地和水體,故在提取城市建成區(qū)范圍時,將被建成區(qū)包圍的綠地和水體也一并提取。

    2.2 城市空間形態(tài)擴展分析指標

    本研究引入城市空間形態(tài)擴展指標、城市擴張的速度與強度、緊湊度[22]、城市形態(tài)分形維數(shù)[23]、城市空間重心以及城市擴張方向等指標,對研究區(qū)1997—2017年間城市空間演化進行分析。

    1)城市形態(tài)擴展指標及擴張速度與強度。城市建成區(qū)的空間擴展指標往往會受到如經(jīng)濟、人口、政策、自然條件等的影響,主要表現(xiàn)為集中式同心圓擴展、帶狀軸向擴展、多中心網(wǎng)狀擴展等[24];城市擴張速度指數(shù)表示建成區(qū)在整個研究時期內(nèi)不同時段面積的年擴張速度;城市擴張強度指數(shù)表示建成區(qū)在整個研究時期內(nèi)不同時段面積擴張的強弱程度,計算分別如式(6)、式(7)所示。

    (6)

    (7)

    式中:v為城市擴張速度;R為城市擴張強度;Sb為城市建成區(qū)末期面積;Sa為城市建成區(qū)初期面積;S0為研究區(qū)面積;T為時間間隔。

    2)緊湊度及城市形態(tài)分形維數(shù)。緊湊度是描述城市擴張過程中空間形態(tài)緊湊程度變化的指數(shù)[25]。緊湊度的提高,有利于加強城市各部分之間的聯(lián)系,提高土地及資源的利用率,降低城市管理成本[23]。分形維數(shù)[23]是利用建成區(qū)的周長和面積來衡量城市空間形態(tài)的指數(shù),范圍一般在1~2之間,值越大表示城市空間形態(tài)越復(fù)雜;反之,城市空間形態(tài)越簡單。緊湊度與分形維數(shù)的計算如式(8)、式(9)所示。

    (8)

    F=2ln(C/4)/lnS

    (9)

    式中:P為緊湊度;F為分形維數(shù);S為城市建成區(qū)面積;C為城市建成區(qū)周長。

    3)城市空間重心。采用城市空間重心揭示濟南市在城市擴展過程中的重心遷移規(guī)律。重心坐標的計算如式(10)、式(11)所示。

    (10)

    (11)

    式中:X、Y分別為城市空間重心的橫、縱坐標;Si為第i塊建成區(qū)斑塊面積;n為建成區(qū)斑塊總數(shù);Xi與Yi分別為第i塊建成區(qū)斑塊幾何中心的橫、縱坐標。

    為直觀展示重心在空間位置上的遷移幅度,引入重心遷移距離,計算如式(12)所示。

    (12)

    式中:D為重心遷移距離;X1、X2分別為重心遷移前后的橫坐標;Y1、Y2分別為重心遷移前后的縱坐標。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 建成區(qū)提取與精度評價

    利用IBI指數(shù)提取不透水面信息,分別得到濟南市1997—2017年不透水面豐度結(jié)果。根據(jù)不同土地覆蓋類型IBI值的分布情況,確定5個年份的IBI閾值分別介于0.30~0.35,獲得不透水面二值圖(圖2)。為驗證不透水面的提取精度,在研究區(qū)范圍內(nèi),隨機創(chuàng)建200個樣本點,將不透水面提取結(jié)果與高分辨率歷史影像目視解譯結(jié)果進行對比。結(jié)果表明,不透水面提取精度介于85.0%~90.5%,提取精度滿足研究需要。

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    分別提取1997—2017年5個年份城市建成區(qū)并進行精度評價。由于過程具有重復(fù)性,故以2017年為例,論述城市建成區(qū)提取及精度評價過程。

    以濟南市2017年不透水面分布結(jié)果為輸入,計算不透水面聚集密度結(jié)果,實驗半徑范圍為100~1 000 m,間距設(shè)為100 m。經(jīng)過對比,當(dāng)計算半徑r=500 m時,不透水面聚集密度結(jié)果既能準確描述出濟南市不透水面分布情況,又能精確提取出濟南市城市建成區(qū)范圍。故選取計算半徑為500 m的不透水面聚集密度結(jié)果進行聚集密度分級(圖3)。

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    高、中高密度區(qū)的不透水面聚集密度分別為70%、50%以上,對應(yīng)研究區(qū)主要建設(shè)用地;中密度區(qū)多位于建成區(qū)的邊緣;低密度區(qū)則多為植被和水體等土地利用類型。以不透水面聚集密度分級結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入對象,提取面積大于1.1 km2的斑塊為濟南市城市建成區(qū)范圍(圖4(a))。為比較該方法與其他城市建成區(qū)提取方法的精度高低,采用傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法提取2017年濟南市城市建成區(qū)范圍,提取結(jié)果如圖4(b)所示。

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    在研究區(qū)范圍內(nèi),隨機創(chuàng)建200個樣本點,將2種方法的城市建成區(qū)提取結(jié)果與高分辨率影像目視判讀結(jié)果進行對比。經(jīng)對比,監(jiān)督分類方法提取精度為81.5%;對象不透水面聚集密度法城市建成區(qū)提取精度為93.5%,比監(jiān)督分類方法高12.0%。采用對象不透水面聚集密度法分別獲取濟南市1997—2017年城市建成區(qū)范圍并進行精度驗證。結(jié)果表明,城市建成區(qū)提取精度介于90.5%~94.0%,提取精度滿足研究需要。

    鄧劉洋等[26]利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ê屯恋乩眯畔藴什罱y(tǒng)計變量提取建成區(qū)邊界,精度較一般的監(jiān)督分類方法有顯著提高,達到89.0%;王若曦等[27]提出了引入DMSP夜間燈光數(shù)據(jù)優(yōu)化Landsat監(jiān)督分類結(jié)果的建成區(qū)提取方法,降低了非人口聚集區(qū)域的裸土、村落等對建成區(qū)遙感提取造成的噪聲影響,提取精度達89.7%;張佳瑜等[28]通過人機交互解譯方式提取城市建成區(qū),可最大限度地保證提取精度,但效率低下,難以對大范圍影像進行快速提取。與已有研究相比,本文所提出的對象不透水面聚集密度法,既能較精確地提取城市建成區(qū)邊界、保證城市建成區(qū)的完整性,又可降低非人口聚集區(qū)域的村落、廠礦等對提取結(jié)果的噪聲影響,且精度較高。

    3.2 城市建成區(qū)時間演化分析

    城市的空間擴張是城市化進程的基本特征之一。對城市擴張的研究能較好地分析城市發(fā)展的模式,從而更加合理地利用土地資源,全面提升城市管理成效[26]。濟南市近20年城市建成區(qū)面積、擴張速度與強度如表2和表3所示。從表2可以看出,1997年城市建成區(qū)面積為38.61 km2,至2017年已達248.15 km2,年均擴張面積為10.48 km2。從城市建成區(qū)擴張速度和強度來看(表3),1997—2002年濟南市經(jīng)歷了第1次快速擴張過程,擴張速度為14.19 km2/a,而后在2002—2008年擴張速度明顯放慢,2008年以后迎來第2次快速擴張,尤其以2008—2013年間擴張速度最快,達15.30 km2/a,是整個研究期的1.46倍。

    表2 各年份城市建成區(qū)面積及擴張百分比

    表3 濟南市城市建成區(qū)擴張速度和強度

    城市實體能夠反映當(dāng)?shù)氐匦巍⒌孛蔡卣髑疫B續(xù)分布的地域?qū)嶓w,包含了研究區(qū)域建成區(qū)和一些城鄉(xiāng)結(jié)合部等[27]。將濟南市1997—2017年城市建成區(qū)數(shù)據(jù)作為城市實體,對其形狀擴展作進一步地分析。緊湊度的值介于0~1之間,緊湊度越大說明建成區(qū)形狀越緊湊;反之,形狀越松散。分別計算得到濟南市城市建成區(qū)5個不同年份的緊湊度結(jié)果(圖5)。

    圖5 濟南市1997—2017年城市建成區(qū)緊湊度

    1997—2017年間濟南市城市建成區(qū)的緊湊度總體呈現(xiàn)下降趨勢,僅2002—2008年間上升0.01,到2017年時,緊湊度已由1997年的0.13下降到0.06。城市緊湊度不斷下降表明,近20年濟南市城市邊界輪廓越來越復(fù)雜,建成區(qū)的空間形態(tài)越來越離散,土地利用效率偏低。在下一階段的城市發(fā)展規(guī)劃中應(yīng)注意使城市結(jié)構(gòu)更加合理,空間布局更加緊湊,完善城市內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施,增強各建成區(qū)之間的聯(lián)系。

    圖6為濟南市城市建成區(qū)5個年份的分形維數(shù),從1997年的2.06下降到2002年的2.03,再到2008年的1.96,2013年繼續(xù)下降到1.95,2017年有所上升至1.97,呈現(xiàn)出先降后升的“V”型發(fā)展趨勢。結(jié)合圖7濟南市1997—2017年城市建成區(qū)擴展分析可知,1997—2008年城市建成區(qū)主要以原有老城區(qū)為中心向外擴展,內(nèi)部填充和外部擴展同步進行;2008—2013年分形維數(shù)繼續(xù)下降,說明城市建成區(qū)擴展形狀的不規(guī)則程度在逐年減少;2013年以后城市內(nèi)部已經(jīng)優(yōu)化、填充至飽和,城市擴展范圍以外部為主,城市外圍結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低,建成區(qū)形狀變得復(fù)雜。

    圖6 濟南市1997—2017年城市建成區(qū)分形維數(shù)

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    3.3 城市建成區(qū)空間演化分析

    基于獲取的濟南市城市建成區(qū)數(shù)據(jù),計算出1997年建成區(qū)的重心,以該點為原點,東西南北4個方向為坐標軸,把其他年份的城市建成區(qū)矢量圖層疊加,分成8個象限來比較城市建成區(qū)的擴展方向,結(jié)果如圖7所示。

    由圖7可以看出,1997—2017年濟南市城市建成區(qū)的擴展以老城區(qū)為中心,向各個方向均有擴展,其中向東部和北部擴展的趨勢最為明顯,而西部和南部擴展趨勢不顯著。1997—2017年濟南建成區(qū)隨著時間推移在原基礎(chǔ)上規(guī)模不斷擴大,由于“東拓、西進、南控、北跨、中優(yōu)”總體戰(zhàn)略[28]的實施,建成區(qū)呈現(xiàn)出帶狀軸向擴展模式。建成區(qū)擴展表現(xiàn)出“一體兩翼”的特征,即以大明湖周邊老城區(qū)為核心,向東北、西南兩翼發(fā)展,且主干道經(jīng)十路東西貫穿全城。

    以不透水面聚集密度分級結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入,對城市建成區(qū)的重心位置進行計算。濟南市近20年來城市建成區(qū)重心遷移變化如圖8所示。從經(jīng)度變化來看,1997—2008年,重心經(jīng)度變化明顯,向東移動2′24″;2008—2017年,經(jīng)度總體變化趨勢不明顯,2008—2013年、2013—2017年2個時間間隔經(jīng)度先減后增,到2017年時重心經(jīng)度與2008年基本一致。從重心的緯度變化來看,1997—2017年間,重心緯度先增后減,總體變化趨勢不明顯;從整體變化上來看,濟南市城市建成區(qū)的重心是向東移動,移動距離為3.48 km。重心移動原因主要是濟南城市發(fā)展規(guī)劃總體戰(zhàn)略[25]的實施,位于市區(qū)東部的高新開發(fā)區(qū)自1991年成立以來發(fā)展迅速,并與東部燕山新區(qū)的濟南市中央商務(wù)區(qū)相連接;東部唐冶片區(qū)和西南部長清大學(xué)城近年來得到了大力發(fā)展。隨著萊蕪撤市建區(qū),未來濟南向東擴展的勢頭將會更加明顯。

    注:該圖基于山東省自然資源廳標準地圖服務(wù)下載的審圖號為魯SG(2019)045號的標準地圖制作,底圖無修改。

    4 結(jié)束語

    本文以1997—2017年Landsat系列影像為數(shù)據(jù)源,提出了一種基于對象不透水面聚集密度的城市建成區(qū)提取方法。通過對近20年濟南市城市建成區(qū)范圍提取與時空形態(tài)的演化分析,可得出以下結(jié)論。

    本文提出的對象不透水面聚集密度法城市建成區(qū)提取精度達到93.5%,優(yōu)于現(xiàn)有的監(jiān)督分類提取方法,提取結(jié)果既能準確刻畫出城市形態(tài)、保持建成區(qū)的完整性,又能降低非人口聚集區(qū)域的村落、廠礦等對提取結(jié)果的噪聲影響,方便快捷,普遍適用于Landsat-5~Landsat-8系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

    1997—2017年間,濟南市城市建成區(qū)面積不斷擴張。其中,2008—2013年擴張最明顯,擴張速度與強度分別達到15.30 km2/a、0.46%,分別為整個研究期的1.46、1.44倍。近20年建成區(qū)隨著時間推移在原基礎(chǔ)上規(guī)模不斷擴大,呈現(xiàn)出帶狀軸向擴展模式。濟南市城市建成區(qū)擴展表現(xiàn)出“一體兩翼”的特征,即以大明湖周邊老城區(qū)為核心,向東北、西南兩翼發(fā)展。建成區(qū)的重心向東移動,移動距離為3.48 km。

    1997—2013年濟南市城市建成區(qū)主要以原有老城區(qū)為中心向外擴展,內(nèi)部填充和外部擴展同步進行,城市擴展形狀的不規(guī)則程度在逐年減少;2013年以后城市內(nèi)部已經(jīng)優(yōu)化、填充至飽和,城市擴展范圍以外部為主,城市外圍結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低,建成區(qū)形狀變得復(fù)雜。在下一階段的城市發(fā)展規(guī)劃中應(yīng)注意,使城市結(jié)構(gòu)更加合理,空間布局更加緊湊,完善城市內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施,增強各建成區(qū)之間的聯(lián)系。

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