基于遥感监测数据的“南新走廊”北部三城市发展研究

卢培嘉，童新华，韦燕飞

(1.南宁师范大学 地理科学与规划学院，广西 南宁 530001； 2.南宁师范大学 自然资源与测绘学院，广西 南宁 530001)

1 引言

2006年7月为积极推进中国与东盟的全面发展关系,中国考察团首次提出了南宁—新加坡经济走廊(简称南新走廊)战略构想，这一构想得到了中国领导人的肯定和东盟国家领导人的认同[1]。“南新走廊”这条被寄予厚望的中国—东盟合作新通道同时也是共建“一带一路”的重要组成部分，这引起了国内外学者和广大媒体的高度关注[2]。因此，开展“南新走廊”沿线地区城市的遥感监测，有利于促进“南新走廊”沿线国家之间的互联互通，为“南新走廊”和中国—东盟合作等发展战略提供依据[3]。

城市是人类的聚集地，是人类在不断地适应自然环境并且改变环境下形成的“自然-经济-社会”复合体。联合国人类住区规划署认为城市化仍然是全球化的驱动力[4]。权衡城市化的指标有人口变化、经济变动、城市扩张，其中城市扩张是地理空间中最直接的表现形式。科学地探讨城市扩张规模时空演变特征对城市化发展和社会资源可持续发展具有重要意义[5]。当前的城市化研究成果有：毋冰龙等以20期“类NPP-VIIRS”夜光数据，在改进的不透水面指数基础上结合多阈值法提取北京市2000～2019年城市建设用地，分析其城市扩张特征[6]。何雄等利用2001～2013年共13年的DMSP/OLS全球夜间灯光数据，并运用空间计量模型(SLM和SEM)研究分析城市空间扩张的驱动因素[7]。李婷等以成渝地区2010年建设用地数据为初始数据，构建基于城市扩张速率分区的FA-MLP-CA模型预测2030年成渝地区双城经济圈城市扩张[8]。邢梓涵等基于2000～2006年间夜间灯光影像和碳排放数据定量研究城市扩张与碳排放关系[9]。Gebremedhin等在利用Landsat 数据并运用最大似然分类算法编制了研究区土地利用规划图，并以借鉴过去30年城市扩张演变规律，预测了2025年的城市扩张的动态趋势[10]。以上国内对于城市扩张研究背景的分析表明，在城市扩张方面对于“南新走廊”沿线地区国家城市的研究分析比较少，所以本文以“南新走廊”地区北部城市中国南宁、越南河内、老挝万象为例，研究分析“南新走廊”沿线地区城市的时空扩张特征。

2 研究区概况及数据来源

2.1 研究区概况

“南新走廊”地区北部城市中国南宁、越南河内、老挝万象位于北纬17°～25°，东经102°～110°，研究区3个城市的总面积为29075 km2，由于地处亚洲东南部，气候主要为亚热带季风气候和热带季风气候。其中南宁四季常青，有“绿城”的美誉，是“南新走廊”的起点和中国东盟博览会永久举办地[11]。河内因临近海洋(北部湾)，降雨丰富，花木繁茂，素有“万花春城”之称[12]。万象属热带季风气候，万象属于热带季风气候，全年炎热多雨，阳光充沛，物产丰富。本文研究区是“南新走廊”地区北部城市，研究这3个城市的遥感监测对“南新走廊”沿线国家的城市化发展有一定的参考意义。

2.2 研究数据

本文的遥感研究数据从美国地质调查局USGS网站(http://www.usgs.gov)下载空间分辨率为30m的2000年、2010年Landsat TM影像以及2020年的Landsat OLI影像，并利用ENVI5.3软件平台工具对数据进行预处理[13]。人口与经济数据均来源于世界银行数据库(https://data.worldbank.org.cn/)[14]。

3 研究方法

3.1 城市不透水面的提取

本研究采用归一化差异不透水面指数法(NDII)提取城市的不透水面[15]。由于研究区地表覆盖类型复杂，单一的不透水面指数并不能完全精确地提取不透水面信息，因此需要对预处理后的数据进行分类优化，在充分分析研究区地表的混淆复杂地物的基础上，通过契合研究区城市地表的水体、裸土和植被指数基于决策树思想方向提取不透水面信息[16]。为了更好的保持原始光谱的信息量，首先将影像进行图像融合，再辐射定标和大气校正，最后通过Subset工具，对影像进行剪裁，得到预处理后的遥感数据，再使用ENVI5.3软件工具对研究区影像进行水体掩膜、植被掩膜、土壤掩膜，然后提取出不透水面。公式如下：

(1)

式(1)中，b3代表landsant影像中的绿波段，b4代表遥感卫星影像的红波段，b5和b6分别代表近红外和短红外波段。BUDI是建成区指数，NDVI和NDBI代表归一化植被和建筑指数。

3.2 地表不透水面精度评价

本文将选用在遥感领域广泛使用的遥感图像处理软件ENVI5.3对研究区在2000、2010、2020年的三期影像提取到的地表不透水面并采用混淆矩阵法进行精度评估。研究区遥感影像分类结果采用总体精度OA和kappa系数作为精度评价指标，通过使用软件混淆工具计算了研究区9期的分类精度，得出结果如下表1所示，总体精度为92.48～95.37，Kappa系数为0.83～0.91，证明分类的结果与检验的数据之间存在着高度的一致性。

表1 研究区不透水面精度评价

3.3 城市扩张衡量指标

3.3.1 城市扩张强度

城市扩张强度顾名思义，就是城市用地面积在一段时间内扩张的程度，同时是衡量城市化强度的重要指标之一[17]。本文用城市扩张强度指数E来计算研究区城市在20年时间段内扩张过程的强弱程度，分析研究区建设用地扩张面积占总研究区面积的比例的变化幅度。

其表达式为：

(2)

式(2)中，Sa和Sb分别代表a年和b年的城市面积；T代表a到时间b的间隔。

3.3.2 城市扩展速率

城市扩张速率就是城市建设用地时空动态扩张的速度变化率[18]。它在一定基础上反映了建成区面积在某段时间内的变化量。本文选择K作为年速率指数。其公式为：

(3)

式(3)中，S1、S2、S3分别表示研究区第一期、第二期、第三期的建设用地面积，如对于本文的就是2000、2010和2020的城市建成区的面积，T为研究区的时间间隔。若计算得出的K大于0则该城市为加速型扩张，K等于0和小于0分别为匀速扩张型和加速扩张型。

3.3.3 城市紧凑性指数

城市紧凑性顾名思义就是城市空间形态的紧凑度程度，是衡量城市空间结构密度性演化的指标之一[19]。当城市空间结构的紧凑度变小时，则代表城市空间结构不够紧凑，即城市建筑之间联系不够紧密，表现为松散状态。相反，城市的形态结构紧凑度指数增大时，则代表城市建筑物与各部门之间的联系越来越紧密。本文的研究方法选择P作为城市建成区的紧凑性指数，其公式表达如下：

(4)

式(4)中，P为紧凑性指数；S代表建设用地面积；C为城市的轮廓周长。

3.3.4 城市重心演变

城市重心演变指不同时空尺度上城市建设用地的“重心”在城市土地上的动态足迹，且重心迁移的方向一般与城市扩张的方向基本一致[20]。城市重心的变化反映了建设用地和土地利用范围的变化，并且更好地体现了城市空间蔓延的特征。建成区重心计算公式为 ：

(5)

式(5)中，M和N分别代表城市重心的经纬度坐标，即(M，N)为城市重心的坐标，xi和yi为几何中心的经纬度坐标，wi为权重[21]。

4 结果

4.1 不透水面扩张时序变化

通过计算研究区三期地表不透水面面积，得出结果如表2所示，可以看到3个城市从2000年到2010年再到2020年的地表不透水面都在不断的增加，且南宁的地表不透水面积最大，其次为河内、万象。总体可以看出研究区3个城市的扩张面积在这20年期间呈现递增态势。

表2 研究区地表不透水面变化 km2

4.2 城市扩张强度及扩张速率

城市扩张强度指数是反映两个时期内建筑用地增长幅度的一个重要指标[22]。从表3可以看出3个城市的扩张强度，其中E1、E2和E3代表了2000～2010年、2010～2020年以及2000～2020年的扩展强度。

通过分析发现：南宁2000～2010年间的扩张强度最高，达5.14%，河内地区的扩展强度最低，为3.50%；2010～2020年，万象地区的扩展强度最高，达4.12%，其次为南宁和河内分别为3.59%和2.95%；在整个研究时期，万象的扩张强度最大，为5.67%，其次为南宁、河内，扩张强度分别为5.29%、3.74%。将研究时间分成2个阶段，对研究区3个城市的城市扩展速度进行了分析，其中3个研究区在2000～2020年内的扩大速率均大于0，因此3个城市均属于加速扩张型。

表3 城市扩张强度与速率定量指数

4.3 城市空间紧凑性

2000～2020 年研究区的紧凑性指数如表4所示，由紧凑性指数P计算结果可知，基本经历了2000～2010、2010～2020 年2个时间段的城市扩张过程。城市空间紧凑性代表着城市各部分之间的联系，城市越紧凑，能够在一定程度上提高土地集约度。而南宁、河内、万象在 2000～2020 年，城市紧凑性指数为稳定状态，特别是河内的紧凑性指数一直为 0.007，表明城市扩张其空间紧凑性维持稳定。

表4 城市空间紧凑性指数

4.4 城市重心演变分析

由图1可知：2000～2010年南宁城市重心逐渐向西北方向移动，2010～2020年，其城市重心主要向东北方向移动，总体而言，南宁城市重心向北方向移动；2000～2010年河内城市重心逐渐向西南方向移动，2010～2020年城市重心向西北方向移动，2000～2020年河内城市重心总体转移方向为西方向；万象2000～2010年城市重心转移方向主要为西北方向，2010～2020年城市重心也向西北方向转移，其总体偏移方向为北方向。

图1 2000～2020年研究区3个城市重心转移变化

5 人口发展对城市扩张的影响

由于研究区3个城市的城市化发展水平存在一定差异以及城市人口的增长对城市用地的需求，本文选择城市人口比例作为人口数据探讨人口发展与城市扩张的关系。

由图2可知，研究区3个城市面积变化存在着明显的差异，将2000～2020年划分为2000～2010 和2010～2020年2个阶段，城市扩张面积都呈现出不同程度的增长。首先，研究区3个城市的面积增量在第二阶段要高于第一阶段，在整个研究时期，南宁的增长面积是335.63 km2，为3个城市中最高，其次是河内、万象，分别为182.43 km2、99.18 km2。2000～2020年研究区3国各国的城市人口比例总体呈现出上升态势。总体而言，研究区在20年期间城市建设用地面积和城市人口比例逐年增加，表明这二者之间有一定的相关性。

6 结论与讨论

6.1 结论

本文以中国南宁、越南河内、老挝万象为研究对象，基于2000～2020的landsat数据，采用指数法提取城市的不透水面信息，并结合城市扩张特征指标综合分析城市扩张的时空变化特征，得出如下结论。

(1)在城市扩张强度方面，2000～2020年研究区3国城市的建设用地面积在逐年增加在整个研究时期，万象的扩张强度最大，其次为南宁、河内。在城市扩张速率方面，研究区3个城市的在2000～2020年的扩张速率都大于0，所以这3个城市都是加速扩张类型。

图2 建设用地与城市人口比例

(2)城市空间紧凑性分析表明，2000～2020年南宁、河内、万象城市紧凑性指数为稳定状态，表明城市扩张其空间紧凑性维持稳定。

(3)城市重心演变轨迹分析表明，2000～2010年南宁城市重心逐渐向西北方向移动，2010～2020年其城市重心主要向东北方向移动，总体而言，南宁城市重心向北方向移动；2000～2010年河内城市重心逐渐向西南方向移动，2010～2020年城市重心向西北方向移动。2000～2020年河内城市重心总体转移方向为西方向；万象2000～2010年城市重心转移方向主要为西北方向，2010～2020年城市也向西北方向转移，其总体偏移方向为北方向。

(4)研究区在20年期间城市建设用地面积和城市人口比例逐年增加，表明这二者之间有一定的相关性。

本文针对中国南宁、越南河内、老挝万象这3个城市进行城市扩张研究，了解其城市扩张特征，在“南新走廊”的建设发展中，优化城市结构，注重协调发展，为城市发展提供有力的信息支持。

6.2 讨论

本文研究获取的遥感数据来源于陆地卫星，易于获取，缺点是陆地卫星遥感图像清晰度不如高分辨率遥感图像，可能降低其准确性。但陆地卫星能够大体地表现城市扩张情况。其次，由于研究区“南新走廊”沿线地区北部3个城市的资料缺少和不全面，使部分析受到了限制。今后，应进一步深入研究，分析城市扩张演化系统的驱动因子，探讨城市扩张对生态环境的影响程度等。