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基于遥感技术的城市建设用地空间扩展研究

2018-10-20刘娅婧

炎黄地理 2018年7期
关键词:南通市遥感技术

摘 要:近几年来,南通市進入了快速城市化阶段,城市建设用地的空间扩展日益成为土地利用变化的主要特征。城市建设用地与农业用地之间的矛盾日益凸显,因而准确的获取和了解城市建设用地动态变化信息显得极为重要。本文基于南通市 2004、2010、2014三个时相的 Landsat影像,分别使用NDBI法和非监督分类复合提取法进行建设用地信息提取。结合统计分析和叠加分析,从南通市城市建设用地面积增长量、扩展强度等方面分析了南通城区的扩展变化。

关键词:遥感技术;城市扩展;南通市

1 引言

城市作为区域的一部分,是人类生存与发展的高密度区。不仅有人口、资源、环境等要素的集聚,而且还能与外界进行物质、能量、信息的交换。在此过程中,不可避免的会造成新增城市用地与耕地之间的矛盾。因此,需要在满足土地资源自然供给的前提下,加强城市规划的规范管理,严格控制城市用地规模,提高城市建设用地利用效率。

国内外学者提出诸多方法对城市建设用地进行研究。国外如:Karathanassi V等人利用 Landsat 影像数据,基于纹理分类法,提出了根据密度对建筑物进行分类的构思[1]以及Sarvestani等运用MSS/TM对伊朗Shiraz城区近30年的城市建设信息进行研究,结果表明运用专家系统分类器得出的结论精度更好[2]。国内学者们例如:牟凤云等以MSS/TM/ETM+为主要信息源,对济南市区近25年的空扩展进行了监测[3];张心怡等利用多时相遥感影像数据,借助GIS的分析平台研究上海市城镇建设用地的时空扩展过程、特征、规律,评估并分析城镇建设用地扩展及驱动力[4]。

动态模拟城市扩展变化,对城市未来空间的扩展进行预测,建立城市空间动态模型。研究结论能为政府更加有效的做出区域发展决策、城市宏观规划、土地资源合理利用等提供依据。

2 研究区域和数据

南通市地处江苏省东部,是沿海、长江经济带T型结构的交汇点。全市总面积8544km2,下辖3市3区2县。融汇黄金海岸、黄金水道优势于一身。本研究分别选取2004、2010、2014年Landsat遥感影像数据,研究区范围内无云层覆盖,成像精度高。有利于遥感影像的目视解译。

3 研究方法

3.1 归一化建筑指数法

根据不同地物的光谱特征,本研究中采用NDBI指数提取城市中的城市建设用地信息,计算公式如下(1)所示;在ArcGIS软件中进行二值化处理。分类结果如下图1:

(1)

3.2 非监督分类法

在非监督分类中,系统采用ISODATE算法执行分类,依靠影像本身的特征进行提取。南通市主城区城市建设用地分类结果如下图2所示:

3.3 城市建设用地分类精度评价

非监督分类处理的数据,只能把地物样本区分为数个不同类别,而类别的属性依靠影像上不同类地物光谱信息特征进行提取。所以,需要对分类结果进行精度评估。精度评价如下表1。

4 结果分析

4.1 城市建设用地扩展面积分析

将经过非监督分类后的南通市主城区城市建设用地信息导入ArcMap中,分别计算并统计南通市各区用地面积以及用地面积的增长情况。根据公式2可以计算出城市建设用地扩展的面积量。

(2)

统计结果如下表2,从表中可以看出城市建设用地面积增长趋势明显,近10年来累计增加了12381.58公顷。

4.2 城市建设用地扩展动态分析

对城市建设扩展动态值指数的分析,可以及时、准确地反应城市在某一段时间内土地利用的变化情况。该指标的研究对动态监测城市发展的合理性、科学性有重要意义。可根据公式(3)计算:

(3)

根据公式计算出南通市2004年~2014年的建设用地K值见下表3:

分析计算南通市城市建设用地的扩展动态指数,相比于全国城市建设用地扩展动态指数7.72%,2010年以前南通市发展较快,扩展动态指数为12.42%。在这一时期国家提出“江海联动”的发展战略,城市多方位发展,增速较快。2010年后,扩展动态指数为4.16%,虽然略低于全国平均水平,但是在社会经济发展、交通建设等多个方面仍取得了显著成效。

4.3 城市建设用地扩展强度分析

扩展强度指数表示城市在不同方向上扩张的差异程度,城市扩展强度指数是有可比性的指标。由公式(4)计算可以得出:

(4)

对研究区城市用地各类地物的扩展强度的计算,可以得到得到以下图4的结果。

分析南通市主城区城市建设用地扩展变化,可以看出2004年~2014年间崇川区、港闸区、开发区的城市建设扩展强度指数持续增大,而植被扩展强度减小,水体的变化幅度小有波动,其他用地在一定范围内略有变化。在此期间,南通市经济技术开发区内,世界各国的经济投资商相继进驻,在投资、生产方面影响城市用地;港闸区内农业产业结构优化、工业产业结构整形等都加快了南通市主城区的城市建设用地增加。

5 结论

在本研究中,分别应用NDBI指数法、非监督分类法提取城市建设用地信息。结果表明,应用非监督分类法提取信息的效果比NDBI指数法更优。

通过对南通市城市扩展面积、扩展强度、动态度等方面进行分析的结果表明:

1、城市建设用地面积持续增加,城市建设用地面积从2004年发展初期的11165.63公顷激增到2014年的23547.21公顷;

2、南通市2004年到2010年城区扩展动态度为12.42%,2010年到2014年城区扩展动态度为4.16%,由此可见,以上一时期的面积作为基准,南通市城区的年平均扩展速率有所减慢;

3、从扩展强度上分析,以南通市区的土地总面积作为基准,分析得出2004年到2014年南通市城区扩展强度缓慢减小。

参考文献

[1] Karathanassi V,Iossifidis C H,Rokos D.A texture-based classification method for classifying built areas according to their density[J].International Journal of Remote Sensing,2000,21(9):1807-1823.

[2] Sarvestani,M.S.,Tbrahim,A.L.,Kanaroglou,P.Three decades of urban growth in the city of Shiraz,Iran:a remote sensing and geographic information systems application [J].Cities,2011(28):320-329.

[3] 牟凤云,张增祥,刘斌,等.济南市近二十五年城市建成区的空间扩展遥感监测[J].山东农业大学学报(自然科学版),2008,39(1):73-79.

[4] 张心怡,刘敏,孟飞.基于RS和GIS的上海城建用地扩展研究[J].长江流域资源与环境.2006,01:130-134.

作者简介:

刘娅婧(1994-),女,汉,青海,硕士研究生,单位:成都理工大学,研究方向:城乡规划与人居环境。

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