基于夜间灯光数据的珠三角城市群城镇化空间过程重建
2015-08-22丰佳佳
丰佳佳
(福州市规划设计研究院,福州350003)
0 引言
改革开放以来,中国大陆的城镇化迅速发展[1]。城镇化是一种重要的社会和经济现象,涉及经济、社会、人口和空间等多方面[2-4]。随着中国城镇化进程加快,城市群成为最引人注目和最具有活力的地区[5-6]。传统城市群城镇化测度水平的指标与方法主要基于行政单元统计数据,包括主要指标法和复合指标法,但由于其高耗费、长周期、不客观、可信度差等方面的劣势,其可比性和通用性较差[7]。
随着遥感技术的发展和数据的日趋丰富,出现了较多的城镇化水平估算方法。利用Landsat TM等数据,遥感被广泛应用于小尺度的城市土地利用分类、变化信息监测和空间扩展提取等方面。美国军事气象卫星Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)搭载的Operational Linescan System(OLS)传感器为大尺度的城市研究提供了新的数据源[6-7],研究领域涵盖城市化特征[8]、生态效应[9]和人口估算[10]等方面。珠三角城市群是我国发展最快、城市化率最高、经济最发达的城市群。已有的研究往往是通过利用Landsat影像,对该地区的某个或某几个城市进行图像分类或建立专题信息提取指数等,研究该地区的城镇化过程[11-14]。本研究利用1997、2002、2007、2012年4期珠三角城市群的DMSP/OLS夜间灯光数据,结合统计数据,提取城市群建设用地信息,并在此基础上分析该区域城镇化空间过程以及建设用地的扩张类型。
1 研究区与数据源
1.1 研究区
珠三角城市群是我国乃至亚太地区最具活力的经济区之一,以广州、香港、深圳为核心,包括珠海、东莞、澳门等城市形成的城市群,包含2个省级特别行政区、2个副省级城市和7个地级市。
1.2 数据源
1)遥感数据:本研究使用的DMSP/OLS为非辐射定标的夜间平均灯光强度数据产品。该数据产品是由日本国立环境研究所和东京大学针对亚洲地区的特点开发的。通过热红外通道阈值法消除了云及火光等偶然噪声影响后,对全年VNIR通道灰度值直接平均化处理后得到的[6-7]。该数据不对放大增益进行人为控制,因而可以研究宏观尺度的城市化空间过程[8,15]。
2)统计数据:市辖区的建成区面积来源于相应年份的中国城市统计年鉴和广东省统计年鉴。
3)辅助数据:国家基础地理信息系统发布的县级以上面状数据和中国地图出版社出版的省界图与交通地图等。
2 研究方法
利用DMSP/OLS数据提取城市建成区思路如下:首先预处理数据,使遥感数据与辅助地理数据统一到同一坐标系统下,并按照研究区的地市县界进行裁剪;其次结合统计数据,利用空间比较法获得每个城市不同年份的最佳灰度分割阈值;最后按照每个灰度阈值,提取各城市的建成区面积,进而对结果进行空间演变模式与用地扩展类型的分析。
2.1 数据预处理
为了便于后期的计算处理,将下载的遥感数据与基础地理信息数据转换为横轴墨卡托投影(UTM),椭球体选为WGS84。按照县以上面状数据的边界对遥感数据进行裁剪,得到各市与市辖区的灯光数据。将地图中的省界与交通等添加上相同的投影与椭球,并进行数字化。
2.2 阈值确定
建成区是城镇化监测的重点。由于缺乏空间信息,过往基于行政单元的统计数据研究无法满足大尺度城市空间格局研究的需要[2,16]。因此,首先要利用遥感数据对建成区的形态进行提取。目前国内外利用DMSP/OLS数据提取城市空间格局信息的方法有3种[16]:经验阈值法、突变检测法与基于辅助资料的空间比较法。其中,空间比较法应用最为广泛,如Imhoff[17]对在美国以及Small[18]对全球17个城市的研究,基本思路是利用相关辅助数据,来帮助确定最佳阈值,进而从DMSP/OLS数据中提取城市空间信息。
本研究采用基于统计数据的空间比较法中的二分法来确定分割阈值。该方法的主体思路是首先选定某个城市的阈值最大值与最小值,然后通过迭代运算确定出最佳分割阈值,使按照该阈值分割出来的建成区面积与统计数据的建成区面积之差的绝对值最小,具体如图1。
图1中,DNT和S(DNT)分别为灯光阈值和阈值内的灯光斑块面积;ΔS(DNT)为S(DNT)与统计数据中的市辖区建设用地面积 (Area)差的绝对值;DNmax与DNmin分别为阈值的最大值与最小值,其初始值为按照城市范围分割之后的每个区域与时间段的灯光灰度极值;DNT-1与DNT+1为前后设定的 2个阈值。判别式If[ΔS(DNT-1)≥ΔS(DNT)≤ΔS(DNT+1)]表示阈值DNT时的差值绝对值最小。
2.3 阈值提取结果
由于香港与澳门缺少相关的建成区统计数据,无法确定相应的灯光阈值。考虑到2个城市在研究时间段经济发展水平已经很高,建成区变化幅度不大,未计算其灯光阈值。其余城市根据阈值提取流程,确定了研究时段的灯光阈值,如表1所示。4个时间点的灯光阈值占各个区域灰度最大值的百分比范围分别为95% ~100%、91% ~100%、86% ~98%和90%~100%,其均值分别为98%、97%、92%与94%。
图1 阈值确定Figure1 Light threshold determined process
表1 灰度阈值 (DNT)Table1 The threshold value(DNT)
以2012年为例,基于确定的灯光阈值,提取了珠三角城市群各市建设用地面积情况,如表2。结果表明,在整个城市群尺度上,二者的总体误差为0.27%。在地市尺度上,相对误差最大的小于4%,大部分地市误差小于3%。受到DMSP/OLS图像的空间分辨率、灰阶特征和处理过程的影响,该差异可以接受。
表2 2012年珠三角城市群空间信息提取结果及精度评价Table2 Spatial information extraction results and accuracy assessment in 2012
3 结果与分析
3.1 城镇化空间演变模式
从空间和景观的角度,将城镇化演变过程理解为农业用地向非农业用地转换,城市用地向非城市用地扩展。城市群地区的城镇化过程有3个演变模式[16,19]:点状城市化模式是除基质和廊道之外出现的新的基质增长点;线状模式是城市单元在不同等级的基质之间沿交通廊道扩展;面状模式是城市单元在聚集效应与规模效应影响下围绕原有基质向外扩张。为揭示城镇化空间模式,选取表1中灰度阈值最低值59(2007年,肇庆),绘制了1997—2012年珠三角城市群建设用地扩张图 (图2)。
从图2可知,1997—2012年间,所有城市均表现为以主城区为中心的面状发展模式,导致深圳-东莞-广州-佛山-中山连片扩展;惠州与佛山西北向表现为沿交通路线的线状发展模式;肇庆、珠海与江门表现为点状扩展,形成新的城镇;香港与澳门由于其发展程度与生态保护意识较高,可扩展的潜在建设用地较少,基本没有出现建设用地扩张现象。
图2 1997—2012年珠三角城市群市辖区建设用地扩张图Figure2 City expansion from 1997 to 2012(DNT≥48)
3.2 城镇化重心变化
利用公式 (1)[20],计算了珠三角城市群1997—2012年的城市重心变化状况。
式 (1)中,Xt、Yt为t年城市群重心的经纬度坐标;Cti为提取出的t年i市的城市面积;xi、yi为提出的i市建成区中心点的经纬度坐标。
表3建设用地重心分布结果表明,重心基本维持在113.63°E和22.82°N左右。尽管移动幅度不大,但在1997—2007年间,建设用地经度向东移动0.001 5°,向北移动0.043 6°,主要表现为东部的东莞市与北部的广州市的牵引;2007—2012年间,重心向东移动0.001 9°,向南移动0.062 4°,主要表现为东部的惠州市与南部的中山市的牵引。1997—2012年间,重心移动幅度越来越大,说明总体城镇化进程加快。
3.3 用地扩展类型
由于DMSP/OLS的像元灯光强度随时间的变化可以在一定程度上反映该区域开发利用强度,因此可以用城市像元灯光强度的时间变化特征来识别不同的城市用地主导扩展类型[19,21]。基本思路是:当DNT,1997≥DNT,2002≥DNT,2007时,为外延主导扩展类型;当DNT,2007≤DNT,2012时,为填充增强主导扩展类型。
表3 建设用地重心分布Table3 The center of gravity of construction lands
从表1得知,在1997—2007年间,珠三角城市群中除惠州市,其余城市均表现为外延主导型扩展。1997年,广州、深圳市辖区建成区面积为267 km2与124 km2;2007年,两市的建成区面积达到844 km2与764 km2;分别扩展了577 km2与640 km2,年均扩展57.7 km2与64 km2,其他城市最多增速达11 km2。此时间段内的惠州市表现为先填充后外延类型。2007—2012年间,城市群内部城市均表现为填充增强主导型。城镇化进程减速,增速较快的城市为广州、江门与惠州,分别为33 km2/a、32.4 km2/a与25.6 km2/a。对比1997—2007年与2007—2012年,城镇化先增速后减速的城市为广州、深圳、佛山与珠海,属于城市群的核心区域;增速进一步提升的为惠州与江门,属于城市群的东西边缘区域;东莞、肇庆与中山受到地形因素的影响,速度基本保持一致。
4 结论与讨论
利用DMSP/OLS夜间灯光数据,在统计数据的支持下,通过设定各年份各城市的灯光阈值,提取珠三角城市群的空间信息;通过叠加分析,获取城市群地区面状、线状与点状的城市化空间演变模式,计算得出城市群重心的转移情况;最后分析了不同年份不同城市的用地主导类型。基本结论如下:1)DMSP/OLS夜间灯光数据可以反映人类空间活动的强弱,为监测大尺度的城镇化进程与研究区域开发利用的强度提供支持。2)通过设定灯光阈值,有效地提取了珠三角城市群的建成区空间分布与面积,经与统计数据对比,提取结果具有可信性。3)理清了城市群内部城市的空间扩展模式与城市群建成区重心转移情况,发现深圳、东莞、广州、佛山、中山呈面状扩展;惠州与佛山表现为沿交通路线的线状发展模式;肇庆、珠海与江门表现为点状扩展。城市群建成区重心基本维持在113.63°E、22.82°N左右,移动幅度不大。4)城市主导扩展类型具有阶段性特征。在1997—2007年间,珠三角城市群中除惠州市,其余城市均表现为外延主导型扩展;2007—2012年,各城市均表现为填充增强主导型。
区域尺度城市化空间过程的研究比较复杂,利用DMSP/OLS夜间灯光数据结合统计数据进行提取与分析仅是一个方面,基于灯光数据图像本身信息的自适应阈值确定方法、城市空间信息提取、城市群扩展与预警、城市群城市化过程驱动机制、城市群产业经济联系、城市群内部功能定位与规划、耕地保护等方面的研究仍待进一步加强与深入。
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