作品编号：D183（三等奖）

作品名称：基于夜光遥感的城市扩张分析——以厦漳泉大都市区为例

作者单位：福建师范大学地理科学学院

小组成员：何音音，刘彬，叶佳，张晶

指导老师：汪洋

一、应用背景

城市建设用地的扩张状况是评价和分析城市化进程的重要因素，建设用地在数量、结构以及空间格局上的变化直接影响城市发展的模式和速度^[1]。但在城市扩张推动社会经济发展的同时，也可能导致区域生态系统的失衡，从而引发一系列严重的生态环境问题^[2]，因此对城市化进程的扩张性进行动态检测研究，对未来城市的发展建设具有一定的指导意义和参考价值。

但是目前有关城市建成区的提取研究，多以单源数据为主，存在精度过低的问题，利用高空间分辨率遥感影像能够更准确地提取城市建成区，但同时具有效率低、成本高、大面积与多时相数据获取困难等问题^[3]；中、低分辨率的遥感影像如Landsat数据，仅利用光谱信息来提取城市建成区，城市内部地类混淆现象较为普遍，不足以提取和检测城市建成区。如果仅利用夜间灯光数据提取建成区，由于稳定夜间灯光数据本身具有空间分辨率低、灯光量化值范围窄、数据未经线上定标等缺陷，监测范围往往会远远大于实际的城市地域^[4]。且仅使用Landsat数据提取城市建成区可能会存在“鬼城”现象，我国很多老城区都存在用地紧张、人口拥挤、环境恶化等诸多问题，为缓解这些城市问题，很多城市纷纷开始建设新城区，但有些新城区由于不合理的建设不仅没有解决老城区的问题，反而由于入住率过低而沦为“鬼城”^[5]，基于多源遥感数据的特征，结合Landsat遥感影像和夜间灯光互补的特点，展示2013年至2019年厦漳泉大都市区的时空演变情况。

因此本研究将2013年、2016年、2019年三个时期的NPP-VIIRS数据作为数据源，结合分别提取这三个时期厦漳泉大都市区的城市建成区，使用Landsat8遥感影像对夜光数据建成区提取结果进行精度检验。综合分析厦漳泉大都市区城市建成区的时空演变特征，进行驱动力分析。

二、研究区概况

厦漳泉大都市区，又称闽南金三角，包括中国福建省东南南部沿海的泉州、厦门、漳州三个设区市及所辖县区。2011年7月，厦漳泉大都市区同城化第一次党政联席会议上讨论通过了省发改委提出的《关于加快推进厦漳泉大都市区同城化的工作方案》，标志着厦漳泉大都市区同城化正式启动。

按照《厦漳泉大都市区同城化总体规划》，在总体空间形态上把泉州、厦门、漳州三市简化为“一核、三带、两轴”：“一核”指大都市核心区；“三带”指绿色山地生态保育带、沿海产业城镇集聚带、蓝色海洋保护与开发带；“两轴” 指厦漳—龙岩—赣州发展轴和厦泉—三明—抚州发展轴。厦漳泉大都市区目标范围包括三市全域，面积约 2.6 万平方千米。其中，大都市区核心区面积 7772平方千米，包括厦门全域，漳州、泉州两市中心城区，龙海市、漳浦县、长泰县、南靖县、华安县的部分区域，泉港区、惠安县、石狮市、晋江市，南安市的部分区域。 《厦漳泉大都市区同城化发展总体规 划》 提出了同城化的发展目标：至 2015 年，初步实现同城化；至 2020年，基本实现同城化；长期目标，就是要推动厦漳泉从目前一般性区域合作、城市联盟向紧密型、实质性、一体化融合的大都市区发展。探索建立共同发展 的城市功能区和产业集聚区，加快推进交通基础设施一体化，促进公共服务共享和资源要素整合，形成协同建设和同城化机制^[6]。

图2.1 厦漳泉大都市区位图

三、  数据源

为了探究厦漳泉大都市区同城化对城市扩张的影响，本文选取的研究时相分别为2013年、2016年、2019年。

本研究使用的实验数据是 Landsat 8 OLI卫星遥感影像，云量均低于10%，图像质量较好。数据来源于美国地质调查局（https://earthexplorer.usgs.gov/）多光谱波段空间分辨率为 30m，全色波段空间分辨率为 15m。数据时相为2013年、2016年以及2019年。

本研究使用NPP-VIIRS原始数据为月合成数据作为2013年、2016年、2019年城市建成区夜间灯光数据提取的数据源，均下载自美国NOAA国家地理数据中心(https://www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_dnb_composites.html)。

本研究所使用的厦漳泉大都市区DEM数据，通过地理空间数据云所获得。地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)启建于2010年，由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心建设并运行维护。以中国科学院及国家的科学研究为主要需求，逐渐引进当今国际上不同领域内的国际数据资源，并对其进行加工、整理、集成，最终实现数据的集中式公开服务、在线计算等。

除了上述遥感数据外，本研究还使用了福建省统计年鉴等数据作为辅助数据，用以提取厦漳泉大都市区建成区。

以上相关数据，在保证投影坐标系统一致的前提下，进行数据的预处理。

四、应用目标

（1）使用NPP-VIIRS夜光数据对厦漳泉大都市区进行城市建成区的提取。

（2）使用Landsat8数据制作的土地利用分类成果对夜光数据所提取的城市建成区进行精度检验。

（3）对于所提取的厦漳泉大都市区城市建成区结果进行城市空间形态分析与驱动力分析。

五、主要技术流程

图5.1 技术流程图

六、关键技术

（1）本作品将借助ENVI5.5.3软件平台空间建模工具，将基于大气校正法的地表温度反演、不透水面覆盖度、专题指数计算实现“一键化”操作。

（2）将遥感数据与夜间灯光数据相结合，实现对厦漳泉大都市区建设的城市扩张性进行城市空间形态分析与驱动力分析，对城市建成区的扩张与城市化进程发展提供了一定的借鉴和参考价值。

七、结论

（1）厦漳泉大都市区的灯光亮度值呈缓慢上升的趋势，整体亮度值趋于平缓，最高亮度范围不断向外延伸，主要表现为厦漳泉大都市区中心灯光亮度值最大，外围区域亮度值逐渐降低。

（2）从城市的空间形态发展来看，厦漳泉大都市区的形状指数趋于复杂、扁长；城市重心总体向东北方向移动；城市建成区面积持续扩张，且整体扩展速率与扩张强度先快后缓，但总体上仍属于持续扩张状态。

（3）厦漳泉大都市区的城市扩张主要受到自然地理因素、社会经济因素、交通与政策因素的共同影响。

（4）漳州主城区与厦门市沿九龙江进行一体化发展,泉州市主城区与厦门市沿海地区进行一体化发展，符合《厦漳泉大都市区同城化总体规划》对厦漳泉大都市区核心区的同城化的规划预期。

八、参考文献

[1]方创琳.城市群空间范围识别标准的研究进展与基本判断[J].城市规划学刊,2009(04):1-6.

[2]吴健生,赫胜彬,彭建,黄秀兰,张理卿.基于DMSP-OLS数据的城市发展空间特征研究[J].地理与地理信息科学,2014,30(02):20-25.

[3]张亚男,张承明,李芳.基于多源遥感数据的城市扩张监测与分析[J].山东国土资源,2020,36(05):55-62.

[4]宋金超,李新虎,吝涛,张国钦,叶红,何晓燕,葛汝冰.基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析[J].地球信息科学学报,2015,17(06):750-756.

[5] 翟飞相. 基于多时相遥感数据的郑州市城市扩张模式研究[D].河南大学,2019.

[6]马桂婵.厦漳泉滨海旅游一体化发展SWOT分析——以厦漳泉大都市区同城化为背景[J].海洋经济,2015,5(05):34-40.