GIS支持下的珠江三角 洲核心区建 设用地遥感分析

李 珽，符文颖，李 郇

（1.广州中大城 乡规划设计研 究院有限公司，广东 广州510275； 2.华南师范大学地理科学学院，广东广州510631； 3.中山大学地理科学与规划学院，广 东 广州 510275）

1 引言

土地利用与土地覆盖变化客观地记录了人类改变地表空间特征的活动，可以再现地球表面景观的时空动态过程，为城市与区域问题的研究提供快捷有效的信息资源，随着遥感（Remote Sensing）和地理信息系统（Geographic Information System）技术在应用领域获得较大的发展，其结合成为研究土地利用变化的有力手段，近年来，这一技术也被广泛用于城镇空间及土地的研究中，并取得不错的成果[1-11]。

自1978年中国实行改革开放政策以来，珠江三角洲地区城镇空间及建设用地发生了巨大的变化，成为地理学和规划学科的研究重点，然而小范围、短时相的研究难以揭示区域土地利用的整体变化特征与规律。当前，RS与GIS技术手段的日趋成熟使得对改革开放30年间珠江三角洲地区建设用地的变化过程及发展规律进行研究成为可能。

位于珠江三角洲中心位置的珠江出海口周边地区，集中了珠江三角洲的主要城市，为珠江三角洲的核心区，其发展在珠江三角洲地区具有代表性。本文在RS与GIS支持下，从MSS、TM/ETM+卫星影像图提取出珠江三角洲核心区1979、1990、1995、2000、2003、2006和2008年共7年的城镇建筑覆盖变化相关专题信息，并通过提取得到的非农建设用地总量和城镇建成区等相关数据及空间分布信息来分析1979—2008年间该区建设用地的扩展速度和扩展强度，再现本地区城镇空间格局变迁，揭示改革开放以来本地区城镇建设用地及空间形态发展的总体特征，以期为区域协调发展决策与管理提供依据，同时也为进一步探寻本地区土地利用变迁和城镇空间发展演变的机制奠定基础。

2 研究区与数据源

珠江三角洲地区位于广东省中南部、珠江下游，是中国城镇经济、人口集聚程度较高的地区之一，总面积4.17×104km2，行政上包括广州市、深圳市、珠海市、佛山市、江门市、中山市、东莞市及惠州市区、惠东县、博罗县和肇庆市区、高要市、四会市。本文研究的珠江三角洲核心区（以下简称“核心区”）是在行政划分的基础上按照经济总量排序，并综合考虑已获取卫星影像图的覆盖范围进行选取的，分别包括了广州市及其下辖的增城市、从化市；佛山的禅城区、南海区、顺德区、三水区；深圳市、东莞市、中山市、珠海市区。总面积约为1.62×104km2，占珠江三角洲地域范围的38.85%。

核心区地域信息的提取数据源主要为Landsat3、Landsat5、Landsat7卫星影像图，涉及MSS、TM、ETM等数据，共包括1979、1990、1995、2000、2003、2006和2008年的7景卫星影像图，同时配合中国行政区划1∶400万基础地理数据确定研究范围和辅助遥感图像预处理。

3 GIS支持的城镇空间及其用地遥感分析

基于LUCC由时空数据入手探索空间演化过程及规律的研究框架，本文在技术方法上包括用地信息提取、城乡格局揭示、演化模式发掘三大部分，综合ERDAS和ArcGIS软件在处理卫星影像和空间数据的优势，卫星影像图经波谱融合、辐射增强、几何校正、遥感解译、专题输出、叠置分析等技术处理，提取出非农建设用地信息后，在GIS中进行城镇化指数运算和处理，识别城镇建成区，划分城乡空间格局，得到研究区内不同时期非农建设用地和城镇建成区建设用地的规模数量、形态及空间分布等信息，进而对城镇空间形态格局和演化过程及模式进行分析（图1）。

图1 基于LUCC遥感信息研究城镇空间形态演变技术流程图Fig.1 Technical process of analyzing urban spatial morphology based on the RS information research of LUCC

3.1 基础地理底图的处理

“国家基础地理信息系统”网站下载的中国行政区划1∶400万GIS基础地理数据系列文件，为地理坐标系统的经纬度地图，为便于计算，必须将其转换到平面坐标系统。对应当前卫星遥感领域常用的国际通用平面坐标系统（UTM），在ArcGIS中为该系列文件添加WGS_1984地理坐标系统信息，按照分带投影原则，选择本研究区域所在的WGS 1984 UTM Zone 49N投影带进行转换，并根据研究范围进行裁剪，由此得到本文研究范围各级行政界线、河流、主要公路、主要铁路等图层，作为基础地理底图。

3.2 城镇用地影像识别分析

3.2.1 建设用地的提取 马里兰州大学网站提供的1979年MSS影像图、1990年和2000年的TM/ETM+影像图，采用独立波段TIF文件的形式，并且已经校正到UTM平面坐标系统Zone 49N，其中MSS图像空间分辨率为57 m×57 m，TM/ETM+图像分辨率为28.5 m×28.5 m。从中山大学遥感与地理信息工程系获得的1995、2003、2006和2008年4景TM/ETM+影像图，均为7波段合成的img文件，其中只有2006年投影到UTM平面坐标系统，图像分辨率为28.5 m×28.5 m，其他年份的影像图则尚未进行几何校正。

由于本文研究的是城镇建设用地空间形态的变化，需要重点区分植被、建设用地、水体几大地物类型，但无需细分各类具体的内部差别，因此选用最适合划分水陆及植被与裸地边界的TM742波段组合，用ERDAS进行多光谱img文件的合成。

对1979、1990、1995、2000、2003、2006和2008年7年的卫星影像图进行辐射校正和增强，同时利用ERDAS将1995、2003和2008年3景数据进行几何校正，统一重采样为28.5 m×28.5 m栅格单元。由此，所有卫星影像图统一到相同的坐标系统和分辨率。

辐射增强、校正、重采样后的各景卫星影像图还覆盖了研究区域外的部分地块，为减少提取用地信息的运算量，从上述的基础地理底图行政界线系列图层编辑修改得到本文研究范围的shp文件，导入ERDAS，制成aoi文件，并对各年份卫星影像图进行掩膜运算，实现图像的不规则裁剪，得到研究范围的各时期遥感图（图2）。

图2 珠江三角洲核心区研究范围遥感图的截取Fig.2 Remote sensing map intercept of the studied area, the core area of PRD

利用ERDAS分别对各年图像训练样本，建立分类模板后，采用可能性矩阵对其进行评价，计算输出的误差矩阵值均达到85%以上，表示分类模板效果良好，根据模板进行最大似然法监督分类得到的结果，解译准确率基本能够满足分析城镇土地利用及空间形态演化的需要。完成监督分类后，对分类像元进行二值化处理，将整个研究范围内的用地分为建设用地和非建设用地。

由于监督分类是一个按照图像光谱特征进行聚类分析的过程，容易产生杂点，分类结果中会产生一些面积很小的图斑，应用中需要对这些小图斑进行剔除。对于图像空间分辨率为28.5 m×28.5 m的影像图，1个像元是812.25 m2，考虑本文只需获得建设用地，而建设用地有连片发展的特点，并且其规模一般都大于1 hm2，因此在ERDAS中把上述二值化分类图中小于12像元的图斑过滤掉，于是就把分类图中小于1 hm2的小地块当作航片波谱解译的误差剔除掉了。

对上述操作得到的图形再次进行二值化重编码，进行矢量化处理，转换为shp格式，得到可用于GIS分析的非农建设用地空间信息基础图件。

3.2.2 城镇建成区的划分 遥感影像图提取得到的非农建设用地较为分散，整体格局不够明显，为更加清晰反映各时间阶段城镇建设用地规模、形态和实际使用情况，还需要进一步划分城镇建成区，即集中连片的建设区域的范围。

在ArcGIS中利用1 km×1 km的网格对各年份非农建设用地进行全覆盖的系统采样，分别计算网格中的城镇化指数，其计算公式为：城镇化指数=网格中的建设用地面积/网格面积×100%。将计算结果赋值给每个网格单元中心点，利用ArcGIS进行反距离插值（Inverse Distance Weighting），生成7幅城镇化等值线图（图3）。

图3 城镇化网格采样及等值线模板Fig.3 Urbanized grid sampling and contours model

对于时空跨度较大的研究区域，由于其内部不同时期的城市及不同城市之间在发展过程中的土地利用集约程度存在差异，传统的遥感城镇空间分析中单纯以某一数值的城镇化指数为划分标准的方法未能适用，因此本文进一步采用数据挖掘方法，通过分析各年地理网格城镇化指数的数据特征，参照实际情况将等值线的值做如下确定：大于均值1个标准差以上时为城镇建成区，大于均值不足1个标准差时为城乡过渡地带，小于均值的则为农村地区。

由此可确定各时期城镇建成区的边界范围，同时还可以将等值线图作为统计和分析各时段不同城镇建成区范围内建设用地规模和空间形态分布的切割模板，并进一步获得各时期建设用地的数量等相关数据及相应的用地空间分布图。

3.3 城镇空间与用地监测结果分析

3.3.1 扩展强度分析 根据以上航拍图提取的建设用地显示，在改革开放之初的1979年，核心区非农建设用地总量仅101.63 km2，城镇建成区则仅有65.35 km2，占该地区国土总面积均不足1%，时至2008年，该地区的非农建设用地已达到5429.48 km2，占地区总面积的33.52%，城镇建成区面积也达到4268.99 km2，占该地区国土总面积的26.35%（图4），在改革开放30年间，核心区的非农建设用地增长了约53倍，城镇建成区增长了65倍。

3.3.2 扩展速度分析 从总体上看，核心区非农建设用地的年均增量呈逐年递增的态势。1979—1990年间，该区的非农建设用地年均增长量仅94.94 km2，1990 —1995年间，非农建设用地年均增量上升到189.99 km2，进入2000—2003年，非农建设用地年均增长量达到350.71 km2，至2006—2008年间，更升高到409.55 km2（图5）。其中2003—2006年，因处在国家土地政策调整期，在紧缩政策影响下，增量幅度有所下降外，其他时间段的非农建设用地年均增长量均比之前的时间段有所增多。

与非农建设用地稍有不同，1979—2008年间，核心区城镇建成区的扩展强度具有明显的阶段性，可分为不同强度水平的3个相对平稳阶段。20世纪80年代，该地区城镇建成区年均增量水平维持在50—60 km2；20世纪90年代，则年均增量为120—150 km2的强度水平；进入21世纪，核心区的城镇建成区的年均增量则在250—300 km2的幅度波动。

1979—1990年，核心区非农建设用地年均增长率达到24.64%，1990年以来核心区非农建设用地增长速度总体呈下降趋势，并且受经济和政府调控等因素强烈影响而波动幅度较大。1990—1995年之间年均非农建设用地增长率为12.83%，2000—2003年间下降到10.24%，2003—2006年开始严控农用地转建设用地，非农建设用地供给总量大幅减少，增长率大幅低至3.58%，在2006—2008年间略有回升至8.52%（图5）。

与非农建设用地的增长类似，改革开放以来核心区的城镇建成区面积增长速度也经历了一个由快到缓的过程。1979—1990年间，核心区的城镇建成区增长速度为23.87%，略低于非农建设用地总体增长速度，这是由于中国长期以来实行严格控制大城市规模的政策，该区在这一时期的建设主要是农村城镇化的过程，建设用地空间分布上极为分散，很多小城镇处于逐步形成的过程。进入20世纪90年代后，城镇建成区的面积增长速度总体呈下降趋势，从1990—1995年间的14.21%，到2000—2003年间下降到13.38%，再到2006—2008年间下降到6.42%，但1990—2006年间，本地区城镇建成区面积的增长速度均高过非农建设用地的总体增长速度水平，说明20世纪80年代培养的众多小城市已基本成型，并且很好地承担了增长极的功能，该区建设用地的空间集聚趋势越来越明显。尤其是在2003—2006年间国家开始实行紧缩性的土地政策，严控农用地转为建设用地，这3年间核心区用地的增长主要集中在城镇及其近郊区，城镇建成区增长7.76%，达到非农建设用地增长速度的2倍以上。

2006—2008年，核心区的城镇建成区增长率再次低于总体非农建设用地的增长速度，这个时期该区内的城镇已经发展到比较成熟的阶段，城镇规模普遍较大，城镇建成区内建设密度也较高，在当前的技术水平下，大城市的规模不经济开始显现，与此同时经过一段时间国家紧缩性土地供给政策的调控，各地土地建设模式也相应做了调整，对应国家一系列住房与土地政策改变，开发商开始对手头上大量囤积的土地进行开发，包括大量位于城镇建成区以外的用地，于是该区的城镇出现分散发展的趋势。

图4 1979—2008年珠江三角洲核心区建设用地情况Fig.4 Construction land in the core area of PRD during the period of 1979 — 2008

图5 1979—2008年珠江三角洲核心区建设用地增长情况Fig.5 Construction land growth in the core area of PRD during the period of 1979 — 2008

3.3.3 空间格局演化分析 改革开放初期，核心区城镇建设用地的扩展刚开始以点状扩张和带状生长为主，城镇之间的交流也较弱，多通过河流、水系及为数不多的交通要道联系。随着交通设施的投入力度加大，各个城镇群落之间的联系大大增强，城镇分布开始沿着道路网络发展，并在东岸地区形成较为明显的线状空间。20世纪90年代中期后，城镇建设呈现出渐进式延展，以沿交通干道向两边扩散的方式为主，在珠江口东岸形成连绵成带的发展趋势，广佛地区也开始呈现出都市密集区成片发展的趋势。而在跨入21世纪后，城镇发展在原有布局的基础上进行近域扩散，并且由交通干道串联的密集区作为增长极在这个时期带动作用明显，珠三角东岸形成更密集的发展带，而广佛地区与珠三角西岸北部的城镇一起，形成大范围的都市建设圈层。总体而言，1979—2008年间，核心区城镇建设用地在不同时期、不同方位上呈现点状分散蔓延、轴线辐射、扇面扩展、填充式增长4种基本扩展方式的不同组合，而整体则表现出点状扩张到线状空间出现，再到形成密集发展带和都市建设圈层的动态演变过程（图6，封三）。

4 结论

对遥感影像图的分析处理结果显示，改革开放30年来，核心区城镇空间及建设用地发生了巨大的变化，非农建设用地增长了约53倍，城镇建成区增长了约65倍。

通过对比各发展阶段可以发现，尽管城镇建设用地的发展及城镇空间的变化受经济波动和政府调控等因素影响强烈，但非农建设用地的年均增量呈逐年递增的态势，而增长速度则经历了一个由快到缓的过程，相比之下，城镇建设用地的年均扩展量则更有阶段性，而建设用地的增长速度在1990年以后就总体呈下降趋势。

在一系列政府行为及其相应的经济变化的影响下，1979—2008年间，核心区城镇空间的增长模式经历了由1979—1990年间的分散发展到1990—2006年间的集聚发展，再到2006—2008年间的分散发展的空间转换，在此期间，城镇空间的形态以点状分散蔓延、轴线辐射、扇面扩展、填充式增长为基本扩展方式迅速变化着，而整体则表现出点状扩张到线状空间出现，再到形成密集发展带和都市建设圈层的动态演变过程。

本文采用的RS和GIS综合应用的技术方法，将核心区当作一个整体，进行建设用地与城镇空间格局方面特征的总结，对进一步深入开展空间演变发展规律与机制的研究有重要意义。随着计算机技术的发展，综合应用RS与GIS平台进行土地利用变化的研究具有客观、便捷等优势，也将越来越受到地理与规划等与空间研究密切相关学科的重视，并且通过与分形理论及各类经济模型等新的理论性研究结合，该技术将在土地利用/土地覆盖变化方面的综合应用研究中发挥越来越重要的作用。

（References）:

［1］ Weng Q.Land use change analysis in the Zhujiang Delta of China using satellite remote sensing, GIS and stochastic modeling［J］.Journal of Environmental Management, 2002, 64（3）: 273-284.

［2］ Seto K.C., Kaufmann R.K.Modeling the Drivers of Urban Land Use Change in the Pearl River Delta, China: Integrating Remote Sensing with Socioeconomic Data［J］.Land Economics, 2003, 79（1）: 106-121.

［3］ 黎夏，叶嘉安.利用遥感监测和分析珠江三角洲的城市扩张过程——以东莞市为例［J］.地理研究，1997，16（4）：56-62.

［4］ 陈水森，黎夏，邹春洋.珠江口岸区近20年来土地利用变化基本特点［J］.人民珠江，2001，（5）：52-54.

［5］ 胡伟平，杨国清，吴志峰，等.珠江三角洲城镇建筑覆盖近期变化研究［J］.地理研究，2003，22（6）：780-788.

［6］ 黎夏.珠江三角洲发展走廊1988～1997年土地利用变化特征的空间分析［J］.自然资源学报，2004，19（3）：307-315.

［7］ 闫小培，毛蒋兴，普军.巨型城市区域土地利用变化的人文因素分析——以珠江三角洲地区为例［J］.地理学报，2006，61（6）：613-623.

［8］ 潘洪义，门明新，许皞，等.基于RS与GIS唐山市工业用地空间扩展模式研究［J］.中国土地科学，2007，21（1）：48-52.

［9］ 樊风雷，王云鹏.基于遥感数据的珠江三角洲核心区域土地利用时间序列变化分析［J］.农业现代化研究，2008，29（2）：223-226.

［10］ 王红梅，郭蒙，李静.哈尔滨市建设用地空间格局分析［J］.中国土地科学，2008，22（8）：29-34.

［11］ 刘旭拢，钟凯文，陈志良，等.基于RS与GIS的伶仃洋两岸土地利用时空演化分析［J］.热带地理，2009，29（1）：64-68.

［12］ 马晓东.基于ESDA的城市化空间格局与过程比较研究［M］.南京：东南大学出版社，2007：7-8.