基于VBANUI夜间灯光调节指数的河南省城市扩张研究

林敬娜 杨杰

（河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003）

1 引言

城市化进程是一个涉及城市扩张和土地利用变化的过程，能够反映区域的经济发展水平，城市扩张变化分析是研究城市时空演变的重要方式，有利于加快城市化进程。近年来，我国城市扩张速度过快，容易导致自然资源短缺、大气环境变化等问题[1]，同时我国区域经济发展不均衡，城市扩张也存在较大的地域差异，及时关注城市扩张信息对优化城市空间布局和调整区域发展模式具有重大意义。河南省是农业大省，人口密度大，是我国东西部区域发展的连接纽带，河南省的城市扩张变化研究是监测河南省城市化进程的重要课题，关系着我国的整体经济发展。

随着信息技术的迅速发展，遥感技术通过非接触方式获取地物表面信息，能够有效提取城市扩张有关的空间信息，已被广泛应用于检测城市动态[2]。夜光遥感是遥感科学与技术的一个重要分支，能探测地球表面的夜间可辐射光源，因此对于直观表达人类活动具有一定的能力[3]。DMSP/OLS（Defense Meteorological Satellite Program/Operational Line-Scan System） 夜 间 灯 光 数 据 和NPP/VIIRS（National Polar‐Orbiting Partnership/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）夜间灯光数据是两种常用的夜间灯光数据源，因时间序列较长，且影像分辨率较低，耗费人力时间成本较小，为监测大尺度城市的时空变化提供特殊视角[4-6]。

综上，本研究在校正DMSP/OLS 和NPP/VIIRS 夜间灯光数据的基础上，以河南省为研究区，借助NDBI 和NDVI 数据，利用VBANUI 夜间灯光调节指数阈值法提取河南省2000、2005、2010、2015、2020 年城市建成区，从建成区面积、扩张强度、重心迁移角度研究河南省近20 年的城市扩张时空演变特征。研究发现，河南省城市不断扩张，近5 年扩张最快，中北部地区城市扩张较快，河南省建成区重心从许昌市迁移至郑州市。

2 研究区与数据

2.1 研究区

河南省（行政区划如图1 所示）地理坐标为31°23′N～36 °22 ′N 、110 °21 ′E～116 °39 ′E ，下辖18 个地市 ，总面积16.7 万km2，截至2020 年建成区面积2394km2，GDP 5.43 万亿元，人口9941.2 万，城镇化率54.2%。河南省是中原城市群的主要组成部分，是全国承接东西、连通南北的重要枢纽[7]，研究河南省的城市扩张变化分析对促进河南区域协调发展具有重要意义。

图1 研究对象区域行政区划

2.2 数据处理

2.2.1 DMSP/OLS 数据

2000～2013 年的夜光遥感数据采用美国国家地理信息中心提供的非辐射定标夜间平均灯光强度影像的22期稳定灯光影像，不同年份和不同传感器的DMSP/OLS数据存在不连续性和不可比性问题，数据DN 值范围为0～63，存在饱和问题。采用不变目标区域法进行数据的相互校正和饱和校正[8,9]，根据像元灯光值逐年只增不减原则进行连续校正[10]，不同传感器的数据取均值作为年度数据。

2.2.2 NPP/VIIRS 数据

2013～2020 年的夜光遥感数据来自美国国家地球物理数据中心提供的NPP/VIIRS VCMFG月度合成数据，排除杂散光影响。各年份NPP/VIIRS 年度数据由1～4月、8～12 月的月度数据进行均值合成[11]，并去除负值极高值，以均值滤波计算周围5 邻域像元平均值代替负值极高值。

2.2.3 NDVI 和NDBI 数据

NDVI 数据采用MODIS 数据产品中的MOD13Q1 250m16day 产品，NDBI 数据由2000～2012 年的landsat5数据和2013～2020 年的landsat8 数据计算。由GEE平台获取MODIS 和landsat 数据，设置云量、投影坐标系、输出范围和栅格大小，并将各年数据进行均值合成计算年平均数据，计算NDVI 和NDBI 指数。

2.2.4 土地利用数据

采用2000～2020 年间的中科院二级土地利用分类数据，土地利用数据根据土地资源的自然属性，分为25个类型，对数据进行重分类，编号51（城镇用地类型，指大、中、小城市及县镇以上建成区用地）作为建成区类型，其他编号类型合并为一类，作为非建成区类型，将其作为文中提取城市建成区的参考验证数据。

为了数据统一，投影转换均采用WGS_1984_UTM_Zone_49N 投影坐标系，将河南省行政区划数据作为掩膜进行裁剪与重采样，取500m 分辨率。

3 研究方法

3.1 技术路线

本研究将河南省作为研究区，将DMSP/OLS 和NPP/VIIRS 作为时间序列夜光遥感数据，将NDVI 和NDBI 作为辅助数据，构建VBANUI 夜间灯光调节指数，结合阈值法对河南省2000、2005、2010、2015、2020年城市建成区进行提取，并参考土地利用数据，对建成区提取结果进行评价。在此基础上，围绕建成区面积、扩张强度、重心迁移角度，以五年为一个时间阶段，分析河南省近20 年的城市扩张变化。技术路线如图2所示。

图2 技术路线

3.2 VBANUI 指数提取方法

3.2.1 VBANUI 夜间灯光调节指数

归一化植被指数（NDVI）是一种反映绿色植物的辐射量化值，与建成区信息存在负相关关系，将NDVI用于调节夜间灯光亮度，构建VANUI 指数结合阈值法进行城市建成区提取，能有效降低夜光数据饱和的影响，具有减小夜光数据噪声影响的作用，增加建成区夜间灯光饱和地区及建成区边缘信息的NTL 信号[12-14]，VANUI 遥感指数如公式（1）所示。

公式（1）中，NDVI 为像元归一化植被指数，NTL为像元夜间灯光辐射值。

地球表面存在裸露地表，在建成区提取中容易存在混淆现象。归一化建筑物指数（NDBI）是一种主要反映建筑用地信息的数据集，与建成区信息存在正相关关系，NDBI 指数能区分高密度建筑区及裸露地表与建成区[14]。因此综合考虑夜光影像中建成区的饱和度问题，以及高密度建筑区及裸露地表对建成区的混淆问题，对VANUI 遥感指数进行改进，采取由NDVI 及NDBI 共同调节的VBANUI 夜间灯光调节指数用于城市建成区提取，可能取得更好的建成区提取结果[15]，VBANUI 计算如公式（2）所示，NTL 数据取自校正后的DMSP/OLS 和NPP/VIIRS 数据。

公式（2）中，NDVI 为像素归一化植被指数，NDBI 为像素归一化建筑物指数，NTL 为夜间灯光辐射值。

3.2.2 阈值法提取

阈值法是一种基于区域的影像分割技术，即将影像像元区分成若干类，阈值法提取城市建成区相当于找出一个像元值即最佳阈值，将影像区分为建成区和非建成区两类，其方法简单、计算量小。分割区域较大时，局部阈值比全局阈值分割图像精度高，因此使用局部阈值法进行城市建成区提取。

阈值法提取城市建成区的具体方法如下：（1）统计建成区参考面积。选择土地利用数据中编号51 类型数据作为文中提取建成区的参考数据，基于各年份土地利用类型数据计算研究区市域内不同年份的建成区参考面积。（2）确定最佳阈值。对上文计算的VBANUI指数设定系列区域阈值，对各市域进行建成区提取，计算提取城市建成区的面积，将提取面积与建成区参考面积最为接近的值作为各市域最佳阈值。（3）提取建成区。根据每年区域最佳阈值对VBANUI 指数栅格数据进行建成区与非建成区的区分。

3.2.3 精度评价

本研究采用混淆矩阵的评价指标进行精度分析，包括用户精度UA、生产精度PA、整体精度OA 以及Kappa 系数。其中UA 代表被正确提取为建成区的像元与被提取建成区总像元的比值，PA 代表被正确提取为建成区的像元与参考数据建成区总像元的比值，OA 代表被正确提取建成区和非建成区的像元占所有像元的比例，Kappa 系数表示提取结果与参考数据状况的一致性。

3.3 城市扩张分析方法

3.3.1 扩张强度

建成区面积扩张速度是反映城市发展快慢的一项重要指标，表示每年建成区面积的平均增长速度。扩张强度是指区域内城市扩张过程中建成区扩张面积与区域总土地面积的比值，值的大小代表扩张快慢，相较于扩张速度，引入各区域的土地总面积进行标准化处理，使不同时期的城市建成区扩张强度更具可比性。此外，建成区扩张强度可以反映城市扩张过程中建成区与非建成区用地间的关系，扩张强度数值大说明城市在扩张过程中占用了大量土地面积，数值小则说明建成区扩张面积占整个土地面积的比例较小，有较多土地面积待开发[16]，扩张强度计算如公式（3）所示。

公式（3）中，I表示年均建成区面积扩张强度，S末表示末尾年份建成区面积，S始表示初始年份建成区面积，ΔT表示末尾与初始年份间隔，S表示区域土地利用总面积。

3.3.2 重心迁移

建成区重心是指区域空间中能使各方向的建成区空间分布维持平衡的某一点，在二维图中以点表示。重心迁移距离和方向反映了要素空间位置的变化和要素在地理空间中的发展方向和聚集程度[17]，建成区重心和迁移距离计算如公式（4）和公式（5）所示。

公式（4）和（5）中，（X t,Yt）为t年标准差椭圆重心，（X t+k,Y t+k）为t+k年标准差椭圆重心，Dt,t+k为t到t+k年重心迁移距离，xi和yi为区域范围内建成区斑块i的重心坐标，n为区域内建成区斑块总数，wi为区域内建成区斑块i的面积权重。

4 结果与讨论

4.1 提取结果分析

河南省2000、2005、2010、2015、2020 年城市建成区的提取结果如图3 所示。从空间上看，各年份提取建成区的空间分布与参考建成区比较吻合，在各城市中心城区位置和范围基本得以展现，非中心城区提取偏差较大；从时间上看，建成区误提现象在2000年、2005 年、2010 年更为明显，2015 年和2020 年建成区误提现象稍有减少，可能与夜间灯光数据源有关，2000 年、2005 年、2010 年的DMSP/OLS 数据分辨率低、且数据饱和校正不一定能很好地消除误差，依然存在数据质量问题，2015 年和2020 年的NPP/VIIRS 数据分辨率较高，相对于DMSP/OLS 数据提取建成区效果会更好，但NPP/VIIRS 数据也存在一定程度的灯光溢出效应，会影响建成区提取效果。此外，2000 年到2020年间，总体上建成区范围逐年扩大，四周建成区斑块变多，这是近20 年来河南省城市扩张的结果。

图3 建成 区提取结果

基于土地利用数据对河南省的城市建成区提取结果进行分类精度验证，结果如表1 所示。总体来看，城市建成区与非建成区分类的整体精度较高，Kappa系数略低、建成区提取的用户精度略大于生产精度。由此说明建成区与非建成区的整体提取准确度较高，但与真实地表一致性不高，这与中心城区建成区提取范围过大、非中心城区建成区误提现象过多相对应，可能受夜光数据在中心城区灯光溢出影响。

表1 建成区提取结果精度验证

4.2 城市扩张

在近些年城市快速发展过程中，河南省建成区面积不断扩张，不同城市内的建成区扩张速度和扩张强度也各有差异，图4 为2000～2020 年河南省建成区扩张可视化结果。由图4 可知，从时间上看，河南省建成区斑块在近20 年来基本逐渐增多，各地级市行政区域中心城区内建成区基本呈逐渐扩张趋势，非中心城区内建成区斑块不断增多，河南省北部区域和西部区域新增建成区斑块较多，郑州市扩张明显。从空间上看，各年份建成区斑块较大者多居于河南省北部区域，且斑块比较集中，西部区域建成区斑块较为散落。

图4 2000～2020年河南省建成区扩张

为研究不同时间内河南省的建成区面积及扩张状况，对河南省在市域层面进行建成区面积与扩张强度计算，如表2 所示，并对建成区面积和建成区扩张状况在空间图上作柱状图表，如图5 和图6 所示。

表2 2000～2020年河南省建成区面积与扩张强度

图5 2000～2020年河南省各市建成区面积

图6 2000～2020年河南省各市建成区扩张强度

从表2 和图5 可以发现，2000～2020 年河南省省域建成区面积由2098km2增加至4488.75km2，市域建成区面积总体处于不断增长状态。从时间角度看，河南省2000～2010 年各市建成区面积逐年增加，2010～2015 年有少部分城市建成区面积稍有减少，可能是“十二五”规划要求城镇化健康发展所致，2015～2020 年增加最多，由此表明近20 年来城市建成区持续扩张，以2015～2020 年扩张最为显著；近20 年来郑州市建成区面积增长最多，2000～2005年洛阳、新乡、许昌、周口等市建成区面积增长较大，2005～2015 年各市域建成区面积增长均较小，2015～2020 年中部地区建成区面积增长均较大，以郑州市、洛阳市、南阳市和周口市最为明显。从空间角度看，河南省北部区域建成区面积较大，包括洛阳市、新乡市、安阳市等，郑州市建成区面积在近20 年稳居首位，河南省建成区面积较小的有济源市、漯河市、三门峡等。

由表2 和图6 可以看出，近20 年河南省在郑州市、洛阳市、周口市等中部区域城市扩张强度较大，且建成区所占市域土地面积的比值较大；西南部区域城市扩张强度小，有较多土地面积可用于建成区开发。2000～2005 年河南省各市扩张强度以郑州市、洛阳市、新乡市和周口市最大；2005～2010 年除郑州市外各市扩张强度均较小；2010～2015 年属郑州市、洛阳市、安阳市等地区扩张较大，但少部分城市建成区面积呈现负增长趋势，以许昌市、周口市最为明显；2015～2020 年各市扩张强度最大，郑州市扩张最快，其次是南阳市、焦作市、洛阳市、新乡市、驻马店市、周口市等区域。

4.3 重心迁移

河南省建成区重心是该区域所有建成区斑块的重心平均值。为分析河南省近20 年的空间格局变化，以建成区斑块面积作为权重进行河南省近20 年的建成区标准差椭圆计算，分析建成区重心变换，结果如图7和表3 所示。

表3 建成区重心迁移

图7 建成区重心及标准差椭圆

由图7 和表3 可以发现，河南省的建成区重心从最初的许昌市迁移至郑州市后稳定在郑州市内，基本呈“先西北再西南后东南”的迁移趋势，在这20 年里，总体上南北迁移的幅度大于东西迁移的幅度，且近20 年郑州市整体呈现“北偏东-南偏西”方向的分布态势。细分每一变化时间段，2000 年建成区重心位于许昌市长葛市境内；2000～2005 年向西北方向迁移，迁移距离较大，且向北迁移的幅度大于向西迁移的幅度，2005 年建成区重心迁移至郑州新郑市境内；2005～2010 年建成区重心依然向西北方向迁移，建成区重心仍位于新郑市境内；2010～2015 年建成区重心开始向西南迁移；2015～2020 年建成区重心向东南方向迁移，迁移距离较大，但依然未迁出新郑市。总体来说，河南省建成区重心在2000～2010 年整体向北迁移，从许昌市迁移至郑州市，2010～2020 年建成区重心虽有迁移，但稳定在郑州市。可以推测2010 年以前河南省西北方向城市的建成区发展较好，可能与郑州市、洛阳市、焦作市、新乡市、济源市城市发展较好有关；2010 年后向南方向城市扩张程度逐渐变高，可能是地广人稀的南部地区在近些年经济的刺激之下城市迅速扩张所致，例如平顶山市、许昌市、南阳市等。

5 结论

本研究以河南省为例，将不同夜光数据源分别与Landsat、MODIS 等多源数据结合，通过VBANUI 夜间灯光调节指数结合阈值法提取河南省城市建成区，在此基础上从建成区面积、扩张强度和重心迁移角度分析河南省在2000～2020 年的城市扩张时空演变特征，得出如下结论：经NDVI 和NDBI 调节夜间灯光数据的遥感指数能够有效提取城市建成区，建成区的位置和范围基本得到展现；近20 年来河南省城市不断扩张，近5 年扩张最快，在中北部地区城市扩张较快，建成区面积所占土地面积比例较大；近20 年河南省建成区重心整体向西北迁移，向北迁移的幅度大于向西迁移的幅度，从许昌市迁移至郑州市。