作品编号：D1814（三等奖）
作品名称：1996-2016年南昌城市建成区时空特征变化研究
作者单位：东华理工大学测绘工程学院
小组成员：陈永昱，余芸，傅尧声
指导老师：谭永滨，李小龙
一、应用背景
近年来，经济快速发展与人口向城镇聚集，使得我国城镇用地面积不断增加，空间范围也不断扩大，大片乡村地区转化为城镇地区。对区域尺度上的城市建成区空间变化进行有效的监测可为土地规划和生态环境保护等提供科学参考，具有重要的现实意义。建成区是指市行政区范围内经过征收的土地和实际建设发展起来的非农业生产建设地段，它包括市区集中连片的部分以及分散在近郊区与城市有着密切联系，具有基本完善的市政公用设施的城市建设用地。
目前，传统的提取建成区方式是以LANDSAT/TM、SPOT/HRV等主要利用地物反射辐射特征进行地表监测的传感器获得的多光谱影像作为单一数据源进行信息提取，然而用此类传统遥感影像的数据提取的建成区只能客观地反映，无法准确反映有人口分布的建成区范围。夜间灯光数据恰好能解决这个问题，夜间灯光传感器能够探测到地表夜间在可见光——近红外波段的发射辐射，如城市灯光,甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光，并使之区别于黑暗的乡村背景, 而且每天都能获取夜间的成像数据。因此，本项目试图利用夜间灯光影像作为人类活动的表征，进而提取城市建成区的范围，并分析其时空特征的变化情况。
二、应用目标
本项目综合利用 Landsat TM/ETM+数据、DMSP/OLS夜间灯光数据提取南昌市建成区范围，可以提高建成区范围的提取精度，有效减少“鬼城”被并入建成区的情况，可得到更加可靠的城市建成区范围。试图通过分析结果，辅助城市建设规划，提高城市基础设施和已开发土地的利用效率，合理分配和利用资源，进一步提高资源的利用效率，减低城市管理成本。同时考虑到现如今国家要求，新型城镇化的持续发展，加强城乡统筹，促进经济社会发展，实现共同富裕。
三、技术流程
四、关键技术
本作品主要是采用ENVI与ArcGIS软件的结合，主要用ENVI进行影像的预处理、南昌市TM影像信息的提取、而在ArcGIS中进行建成区扩张分析以及制图。采用1996年、2001年、2006年、2011年以及2016年的南昌市遥感影像为研究对象，其中有以下几点关键技术：
夜间灯光数据的相互校正
校正原因：由于使用的多个年份的数据不是同一个传感器收集的影像，数据之间存在不统一性，所以我们要对其进行相互校正。
校正目的：降低城市中心数据过于饱和的问题，提高夜间灯光数据提取建成区的准确性。
校正方法：根据已经做过夜间灯光数据相互校正，我们根据他们利用小二乘法进行一元二次回归建模及回归拟合确定的参数a、b、c以及DN值转换方程对数据源进行转换。
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转换方程如下：
参数a、b、c及其转换关系表：
- 突变检测法提取夜间灯光数据影像的建成区
突变检测法是阈值法的一种，此方法基于DMSP-OLS遥感数据，统计每个像元的DN值，然后对所有像元值排序，从低到高选取阈值，计算每个阈值对应的城市建成区周长。
由于城市建成区是聚合人类活动的整体，且DMSP-OLS遥感数据分辨率较低，所以城市建成区内部应该很少有斑块，且其夜间灯光数据值应该比非城市建成区和城郊都要高很多。因此，随着设置的阈值不断增大，规划城市建成区的像元不断减小，城市建成区的周长也相应变小。但是，当阈值增大到一定程度时，城市建成区内部开始破碎，进而导致城市建成区的周长不仅没有变小，反而骤然增大了，周长突增前的DN值即为最佳阈值。
具体步骤：
1）将初始阈值设置为θ；
2）将辐射值不小于θ的像元划分为城市像元；
3）将连续的城市像元聚拢成城市斑块，计算城市斑块的总数量，记为max；
4）从1到max标识城市斑块；
5）计算每一个城市斑块的周长，并求和；
6）城市斑块的计算周长公式如下：P=
f（i，j）≥θ
是第n个城市斑块的周长，P是取阈值为θ时所有城市斑块的周长之和。
7）阈值从10至60以1为间隔进行迭代；
8）观察并统计随着阈值的增加，城市周长的分布情况；
9）找出最优阈值。找到城市周长突然剧烈增加这种情况对应的辐射值，这个辐射值减掉1就是最优阈值。
10）根据探测到的最优阈值，将研究区域分割为城市建成区与非城市建成区。
- 南昌市TM影像的监督分类
光有夜间灯光数据是远远不够的，基于DMSP-OLS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，所以单源数据提取城市建成区会存在精度过低的问题。这时候就需要结合TM影像来进行分析了，对南昌市的TM影像进行监督分类，得到南昌市的建成区范围。
- 结合夜间灯光数据影像与南昌市TM影像提取城市建成区
用夜间灯光数据提取的城市建成区是块状的，而且该数据存在溢出效应，也就是说单独用该数据提取的城市建成区比实际范围要大。而如果单独使用TM影像做监督分类提取的城市建成区则存在“鬼城”现象，即某些地方有建筑物存在，但是并没有人居住。这也不符合我们对城市建成区的定义。用DMSP-OLS数据与TM影像结合就能更加准确的提取城市建成区。