不透水面产品在重庆地区的验证

2021-11-16张少佳吴凤敏郑稚棚李仕峰

北京测绘 2021年10期

张少佳吴凤敏郑稚棚余洋李仕峰

(重庆市地理信息和遥感应用中心, 重庆 401147)

0 引言

不透水面是指天然或人为形成的能够阻隔地表水渗透的地表截面,能够直接反映城市的发展状态,衡量城市发展的健康状况[1-2]。近年来,许多国内外研究学者对不透水面提取的数据源和方法进行了研究,包括光学遥感影像提取方法(指数法、分类回归树法、支持向量机法和光谱混合分析法等),利用雷达干涉技术提取方法以及融合多源遥感数据提取等[3-8]。2020年7月,中国科学院空天信息创新研究院刘良云研究员团队利用美国陆地卫星计划(Landsat-8)陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)反射率特征、哨兵1号(Sentinel-1)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)结构特征和雷达往返测地任务数据(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)、数字高程模型数据(Digital Elevation Model,DEM)的地形特征,采用随机森林分类模型生成了全球不透水面产品,并对数据进行了开放共享,该产品能够较为准确地反映人工不透水面地表空间分布,对城市建设情况及生态动态监测具有重要意义[9]。

本文以国家地球系统科学数据中心发布的全球不透水面数据产品为基础,利用地理国情数据中地表覆盖分类提取的不透水面成果对重庆地区进行验证,并与POI核密度、夜间灯光亮度进行相关性分析,采用阈值法提取城市建成区，与不透水面产品进行空间差异性分析,希望能够对未来不透水面提取、优化以及城市规划建设提供基础支撑。

1 研究区及数据

本文研究范围为重庆市全域,总面积8.24万km2,下辖38个区县(26个区,8个县,4个自治县)。待验证数据为国家地球系统科学数据中心发布的不透水面数据(http:∥www.geodata.cn),分辨率为30 m,现势性为2015年。验证分析数据包括:地理国情数据、POI数据和极地轨道可见光近红外辐射仪数据(Suomi National Polar-Orbiting Partnership’s Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,NPP/VIIRS)。其中,地理国情数据来源于地理国情普查成果,现势性为2015年6月,地表覆盖分类数据用于提取不透水面成果;POI数据为2016年通过网络抓取高德地图获得;NPP/VIIRS数据(https:∥eogdata.mines.edu/download_dnb_composites.html)时间为2015年1～12月。研究采用的所有数据均转换为2000国家大地坐标系。

2 基本分析

2.1 不透水面产品分析

不透水面产品坐标为全球大地测量系统-1984坐标系(World Geodetic System-1984 Coordinate System,WGS-84),对该数据进行坐标转换、范围裁切等预处理,形成重庆市2015年不透水面产品。结果显示,全市不透水面产品总面积1 479.82 km2,与《2016年城乡建设统计年鉴》(实际为2015年统计数据)中城市建成区相比,少150.37 km2(http:∥www.mohurd.gov.cn/xytj/tjzljsxytjgb/jstjnj/)。

空间上,不透水面主要分布于中心城区和主城都市区,其中,中心城区624.22 km2,主城都市区557.59 km2,两者之和面积占比为79.86%。区县层面,各区县不透水面平均面积为38.94 km2,面积最大为渝北区(161.25 km2),最小为城口县(1.63 km2);不透水面面积主要集中于20～50 km2,有13个区县;50～100 km2有10个区县;10～20 km2有8个区县,小于10 km2有6个区县,如图1所示。审图号为渝北S(2020)071号。

图1 不透水面产品分布图

2.2 地理国情不透水面分析

研究利用2015年地理国情普查成果中地表覆盖分类数据提取不透水面范围,地表覆盖类型包括房屋建筑(区)、道路、硬化地表、水工设施、交通设施、城墙、固化池、工业设施、建筑工地、岩石地表,地类代码大类为0500、0600,中类为0710、0720、0740、0760、0770、0830、0950。结果显示,基于地理国情的不透水面总面积为4 047.90 km2,与不透水面产品数据相比明显偏大,由于地理国情数据主要采用优于1 m高分辨率影像,通过人工目视解译形成,且城市地区对不透水面面积大于100 m2均进行了采集,成果精细化程度较高。空间上,中心城区地理国情不透水面面积为822.09 km2,主城都市区面积1 544.48 km2,两者面积之和占比为58.46%,渝东北地区和渝东南地区面积分别为1 136.38、544.96 km2,表明城市建设主要集中于中心城区和主城都市区(图2)。

图2 地理国情不透水面分布图

2.3 POI核密度分析

POI数据在城市地区具有集聚效应和规模效益特征,已广泛应用于城市建成区提取[10-11]。本文通过对POI数据进行数据去重和坐标转换等预处理,利用地理信息系统(Geographic Information System,GIS),以500 m为搜索半径进行核密度计算(栅格单元为30 m),最终形成重庆市核密度分布图,计算公式如下:

(1)

式中,f(M)为M处核密度估计值；R为搜索半径；n为样本总数；dx为POI点与x间距离;φ为距离权重。

全市POI核密度高值区主要分布于中心城区范围内,与不透水面产品和地理国情数据均有一定相似性,其余主要位于各区县城市中心区域(图3)。按照不透水面产品数值进行拟合,得到等值线为9时,POI城市建成区矢量与不透水面产品拟合度最高,采用POI核密度提取城市建成区面积为1 498.74 km2,与不透水面产品数据差18.92 km2,相对误差为1.28%。

图3 POI核密度分布图

2.4 NPP/VIIRS分析

将NPP/VIIRS数据进行坐标转换、数据裁切、重采样、噪声去除等预处理。噪声去除包含三个方面:采用海洋区域范围内(157.27°～178.33°E,20.89°～337.10°N)平均值作为背景值,将小于背景值的像元剔除[5];将前一个月亮度值大于后一个月亮度值的像元进行剔除;利用地理国情数据中水域范围作为区域背景值,将该范围内像元剔除。采用1～12月亮度平均值作为2015年NPP/VIIRS成果。为便于城市建成区提取,本文通过对数变换,将NPP/VIIRS数据进行拉伸处理[12-14]。

全市夜间灯光亮度呈现西高东低特征,中心城区为高亮度分布区,表明该区域为城市人类活动的主要集中区域;中心城区周边夜间灯光亮度次之,表明在中心城区城市发展带动下,周边区县也有较多人类活动建设特征;渝东北和渝东南地区夜间灯光亮度值较小,高值区位于各区县城市区域(图4)。

图4 NPP/VIIRS空间分布图

3 不透水面产品验证分析

3.1 地理国情数据验证

研究对全市范围内不透水面产品和地理国情不透水面数据进行空间叠加分析。全市地理国情不透水面范围内有不透水面产品面积(重叠面积)为1 059.69 km2,占不透水面产品总面积的71.61%,表明不透水面产品与地理国情不透水面耦合性较高,产品能够较为准确地反映城市建设状况，如图5所示,图2～5审图号均为渝北S(2020)071号。

图5 不透水面产品与地理国情数据对比图

从各区县对比来看,重叠面积占比集中在70%～75%,有23个区县,数量占比为60.53%;有6个区县重叠面积占比超过75%(北碚区、黔江区、铜梁区、巫溪县、酉阳县、云阳县),9个区县占比小于70%;重叠度最低为城口县,仅57.03%,可能由于城口县位于大巴山区范围,地形高差较大,城市建设面积较小且分布于沿河流狭长地带,导致不透水面产品提取受到一定影响(表1)。

表1 各区县不透水面产品和地理国情不透水面重叠面积占不透水面产品总面积比例情况表

不透水面产品范围内地理国情不透水面未覆盖区域面积为420.13 km2,主要有以下几个方面原因:(1)不透水面产品数据分辨率为30 m,地理国情数据主要采用优于1 m的高分辨率遥感影像采集,分辨率差异导致不透水面产品与地理国情数据在内部和边缘区域存在较多差异;(2)地理国情数据现势性为2015年6月,不透水面产品数据截止2015年底,两者现势性差异导致部分已经建设区域在地理国情数据中未采集,空间上主要集中于城市新扩展建设区域;(3)由于云覆盖、光谱特征混淆或者使用模型等因素,不透水面产品内存在一些实际非不透水面的错误区域,地理国情没有进行采集,导致两者不重叠，如图6～8所示。

图6 不透水面产品与地理国情由于分辨率差异引起的内部和边缘不重叠示例

图7 不透水面产品范围内已实施建设但地理国情未采集示例

图8 不透水面产品中错误提取范围示例

3.2 与POI数据相关性

为分析不透水面产品与POI核密度相关性,研究以不透水面产品为基础,构建1 km×1 km正方形网格,统计每个网格内不透水面数值和POI核密度值,得到不透水面与POI核密度关系图。结果表明: POI核密度均值与不透水面面积具有正相关关系,即POI核密度随不透水面面积的增加具有逐渐增大的趋势,由于不透水面主要反映城市人工建设状态,POI核密度能够反映城市人为活动状态,两者具有一定相关性,但两者相关性并不明显,相关系数为0.48(图9)。

图9 不透水面与POI核密度相关性

由于不透水面能够反映城市建设特征,因此，将不透水面产品与POI核密度提取的城市建成区进行空间叠加分析。结果显示,全市不透水面产品与POI提取城市建成区空间重叠区域面积为718.76 km2,占不透水面产品总面积的48.57%,两者在空间上重叠度不高,主要原因为部分城市新建设区域,由于各类配套基础设施和公共服务设施还未开始大规模建设,使得该范围内POI数据较少,因此，城市建成区范围较小,大部分区域未覆盖(图10)。

图10 城市建设新区不透水面与POI数据对比

3.3 与NPP/VIIRS数据相关性

以不透水面产品范围内1 km×1 km正方形网格,统计每个不透水面数值和NPP/VIIRS对数均值,分析两者相关性。结果表明:不透水面面积与NPP/VIIRS对数均值呈正相关性,夜间灯光亮度随不透水面面积增加不断增加,两者相关系数为0.60(图11)。但两者也存在一定差异,主要是由于不透水面数据分辨率较高(30 m),分布也较为离散,NPP/VIIRS数据分辨率较低(500 m),且城市内部夜间灯光亮度具有溢出现象,因此，部分不透水面面积较低网格可能存在夜间灯光亮度高值。此外,还存在部分不透水面产品覆盖区域为裸露岩石地表等非人类活动范围,NPP/VIIRS数据夜间灯光亮度值较低的情况。

图11 不透水面与NPP/VIIRS相关性

以不透水面面积数据为参考,采用阈值法假定一个初始亮度值,以0.01为间隔进行离散分级,不断增加亮度值,得到与不透水面面积最接近的阈值作为标准,提取建城市成区边界。研究发现阈值为2.93与不透水面面积数据最接近,城市建成区面积为1 479.11 km2,与不透水面产品数据相对误差0.05%。

将NPP/VIIRS提取的城市建成区与不透水面进行空间叠加,两者重叠面积为689.21 km2,占不透水面总面积的46.57%,表明不透水面与夜间灯光数据空间上具有一定重叠度,但重叠比例不高,高重叠度区域主要位于中心城区范围以及各区县政府驻地周边区域,主要由于夜间灯光数据提取城市建成区范围在空间上集聚性较高,主要为人类活动集中建设区域。空间上非重叠区域零散分布于城市集中建设区外围,主要由于夜间灯光数据分辨率较低,对于面积较小的人类活动建设区域未进行提取,如图12所示。审图号为渝北S(2020)071号。