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夜间灯光数据是提取大区域尺度建成区的有效数据源,现有提取方法需要针对不同的研究区域独立设置阈值或选取样本,提取精度依赖于主观经验或辅助数据质量。融合多源遥感信息、空间信息以及时间序列信息,提出一种城市建成区自动提取方法。首先,融合多源数据,利用DMSP-OLS、MODIS EVI、NDWI计算归一化城区综合指数NUACI;在此基础上,利用结合时空信息改进的FCM算法初步提取建成区;最后,定义建成区界定规则并进行提取后处理。选取6个典型城市实验,结果表明本文算法的提取结果总体精度均大于90%,适用于不同环境下建成区提取。 相似文献
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夜晚灯光数据已被广泛应用于提取城市建成区的研究,由于灯光具有溢出特性,因此确定最佳灯光阈值成为研究热点。本研究中总结4种常用最佳阈值确定方法的特点,并使用Google Earth影像空间比较法,确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。由于地形、交通等因素影响城市形态,城市形态影响夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值大小,因此,根据城市形态将阈值结果分为2类,并得到块状城市和带状城市建成区的最佳灯光阈值分别为43和 47。Google Earth影像空间比较法与其他方法相比具有不受统计数据限制,以及简易操作等优势,且从形态上对城市建成区提取结果进行空间比较;其次,根据城市形态对最佳阈值结果分类,使不同类型的城市建成区提取结果更准确。该方法适用于在地形复杂、形态多样的大尺度空间中提取城市建成区。 相似文献
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城市建成区边界是城市研究重要的基础信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取,但由于受饱和、扩散及低分辨率问题的影响,导致仅依靠DMSP/OLS NTL映射城市建成区仍然是一个巨大的挑战。本文以京津冀为例,采用MODIS NDVI和DMSP / OLS夜光数据相结合解决NTL影像的饱和及扩散问题,提取城市建成区潜在范围,并辅以Landsat NDVI数据,采用本文提出的最大自相关双阈值方法进行自适应修正,最后采用目视解译对结果进行验证。实验结果表明,多源遥感协同方法提取城市建成区的总体精度和kappa系数分别为92.9%和0.88,在空间分布和统计数据中均有较高的有效性和可靠性。 相似文献
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夜间灯光数据驱动的成渝城市群空间形成过程重建及分析 总被引：2，自引：0，他引：2
2016年4月发布的《成渝城市群发展规划》首次正式确定了成渝城市群的内涵和具体边界,重建成渝城市群的形成过程,有利于把握未来发展趋势,并合理优化与调整其发展过程。在重建技术方面,对DMSP/OLS夜间灯光数据传统的不变目标区域校正法加以改进,将成渝城市群2013年城市市区范围内的全部像元加入校正模型的拟合中,设计了统计数据的校正规则,再通过二分比较法较好地恢复了成渝城市群内各城市建成区的时序空间信息。提取面积与统计面积总体平均相对误差为-0.38%,利用高分辨率Google Earth图像验证的建成区提取准确率达到98.29%,相比其他研究结果,经方法改进后的提取结果精度高且稳定。在结果分析方面,基于提取结果展开对城市群建成区重心转移过程与城市聚合过程的深层次研究,剖析了城市群的内部格局与时空变化特征。分析表明,成渝城市群的聚合情况与《成渝城市群发展规划》高度吻合,城市群已进入快速发育阶段,随着区域差异的持续扩大,成都、重庆都市圈的核心地位逐渐形成,而重庆的发展态势稍好。 相似文献
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城市边缘区位于城市与乡村之间的过渡交接地带,既是城市扩张的前沿,也是城乡建设和用地置换中最具活力的地区。准确识别城市边缘区的空间范围一直是城市空间结构研究的核心问题,有助于从城乡对比的角度来衡量城市化程度。本文以城市边缘区的空间突变特征为切入点,基于格网尺度评价构建基于多源数据的城市边缘区特征识别指标,然后采用小波变换检测进行特征值突变点群的识别,并利用基于Delaunay的自动边长阈值的边界提取算法识别突变点群内外边界,从而实现了一种基于空间突变特征的城市边缘区提取方法。最后,以江阴市作为研究区进行了实证分析,并将本文方法提取结果与通过信息熵模型和土地利用程度综合指数模型提取城市边缘区的经典方法提取结果进行对比,经典方法所提取的城市边缘区结果更为混乱分散,而本文结果更为完整客观。将本文方法提取结果与使用土地利用数据与行政区划统计年鉴数据构建城市边缘区识别指标进行突变检测的不同指标方法提取结果进行对比,二者重叠度达88.03%,体现了本文方法的正确性,而从局部细节分析来看,本文结果更符合实际情况。为了更好地验证本文方法的有效性,利用景观格局指数对本文方法和不同指标方法提取的城市建成区、城市边缘区和乡村腹地的范围进行检验：从斑块类型层级指数分析, 2种方法划定的区域都具有典型的空间特征;而从景观层级指数分析,本文识别出的边缘区所计算的斑块密度、最大斑块指数、景观分离度、景观破碎化指数和香农多样性指数均高于对比方法,而蔓延度和香农均匀度均低于对比方法,说明本文识别的城市边缘区范围内景观破碎化程度和异质性更高,景观分布不均匀,社会经济条件更复杂,从而证明了本方法的有效性,尤其适合于非闭合环状的城市边缘区的提取。 相似文献
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黄河下游沿岸湿地景观格局变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感和GIS技术的支持下,结合研究区湿地的区域特点确定沿黄湿地景观分类系统。构建了湿地景观格局变化表征模型,综合利用景观多样性指数、景观破碎化指数、景观要素斑块分布质心空间变化等景观格局指标和斑块数量,斑块面积、斑块平均面积、斑块数量等景观类型指标,比较系统地分析了近七年研究区湿地景观格局的动态变化。结果表明:①研究区湿地的分布面积呈显著下降趋势;②随着人类干扰强度的增加,景观多样性上升;③湿地景观要素中,稻田湿地、滩涂面积在减少,而水库坑塘、黄河面积都在不断增加。 相似文献
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基于DMSP-OLS与NPP-VIIRS整合数据的中国三大城市群城市空间扩展时空格局 总被引：1，自引：0，他引：1
通过拟合最优幂函数模型,将NPP-VIIRS影像模拟为DMSP-OLS影像,构建了京津冀、长江三角洲（简称长三角）和珠江三角洲（简称珠三角）三大城市群1992—2017年长时间序列夜间灯光影像集。参考城市建成区统计数据确定夜间灯光最佳阈值提取城市范围,有效剥离统计数据中包含的经济活力不足的城市空间,识别出不属于统计范围的低等级、高活力城镇区,创新了数据应用视角。研究表明：① 县级城镇和市级以上城市对三大城市群城市范围的贡献度不同。京津冀腹地广阔,县级城镇是区域经济活力的重要组成部分,整体上贡献度最大;1990s初期长三角部分县级城镇经济活力较强,大量撤县设市后县级城镇数量减少,逐渐在2005年后低于京津冀;珠三角受到社会经济发展条件和行政单元划分的影响,县级城镇对城市范围的贡献在3个城市群中始终最小。② 三大城市群城市扩展非均衡性特征存在差异。京津冀城市扩展为京、津主导下的“双核”模式,非均衡性显著,尚未形成完善的城市规模体系;长三角和珠三角城市集聚特征明显,均衡性更强。重心迁移的路径、方向和距离反映各城市群不同的扩展强度和作用模式。③ 城市空间扩展格局整体均呈现热点区不断扩大、冷点区不断缩小的特征。其中京津冀热点和冷点区相对稳定,热点区向心集聚作用较强;长三角和珠三角空间格局变化较大,区域核心城市带动作用较强。 相似文献
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城市热环境是城市微气候的重要组成部分,已成为近年来的研究热点。受制于卫星传感器较低的热红外波段空间分辨率,此类数据反演得到的地表温度难以反映城市热环境的实际情况。为解决这一困境,本文利用空间降尺度HUTS算法反演得到30 m空间分辨率的福州市中心城区1994年5月12日、2003年5月29日和2016年7月27日3个时相的地表温度影像。在此基础上,结合土地利用等数据对热环境的时空变化做定量分析,并进一步引入景观指数,分析近20年间福州市中心城区高温度等级斑块的形态变化。结果表明：① 近20年间随着城市拓展,福州市建成区的高温区域面积从35.75 km2增加到184.11 km2,高温度等级斑块不断从市中心向四周扩散;② 市中心的特高温斑块和高温斑块趋向破裂、分散,聚集程度下降,次高温斑块的面积与占比均大幅提升,成为建成区内高温区域的主要组成部分;③ 城市热岛比例指数URI由0.39上升到0.52,热岛效应明显加强。总体上,近20 a间福州市建成区的热环境变化较大,其中鼓楼区南部、台江区和晋安区南部的高温区域聚集现象有所改善,而仓山区、马尾区和闽侯县的大部分区域在经历快速城市化过程后温度等级明显升高。 相似文献
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针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 相似文献
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黄河三角洲具有极高的生态价值,研究其景观格局及生态风险对促进黄河三角洲高质量发展具有重要意义。本文以黄河三角洲1980年、2000年和2020年土地利用数据为基础,分析土地转移及景观格局特征,同时构建生态风险评价模型揭示生态风险时空演变及空间相关性。结果表明：(1)耕地是黄河三角洲最主要的地类,占比在60%以上,1980—2020年土地转移主要发生在耕地、建设用地、水域和未利用地之间。(2)1980—2020年黄河三角洲景观斑块数、景观斑块密度、景观最大斑块指数、景观形状指数和香农多样性指数均呈下降趋势,区域整体趋向简单化和聚集化。(3)黄河三角洲高风险区和较高风险区主要环渤海分布,1980—2020年各级风险区转出最大面积均为更低级风险区,生态风险有所降低。 相似文献
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城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季（6-8月）白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明：中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局（减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度）可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。 相似文献
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夜间灯光影像容易受到道路灯光、水面散射等影响而产生背景噪声,这一定程度上影响了利用夜间灯光数据提取建成区的精度。本文基于夜间灯光影像的DN（Digital Number）值与路网密度正相关、与EVI指数（Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数）呈负相关的规律,提出了2种可用于建成区提取的夜间灯光亮度修正指数：EVI夜间灯光亮度修正指数EANI (EVI Adjusted Nighttime Light(NTL) Index)和基于道路网密度与EVI指数的夜间灯光亮度修正指数REANI (Road Density & EVI Adjusted NTL Index),并利用珞珈1号卫星（LJ1-01,分辨率约130 m）影像和NPP-VIIRS影像（分辨率约 500 m） 2种不同空间分辨率夜间灯光遥感影像进行验证。以2018年徐州市建成区为研究对象,分区域（主城区、外围区）利用阈值法对2种原始夜间灯光影像、经EANI指数和REANI指数处理后的影像进行建成区提取,得到6种建成区提取的结果。研究表明： ① EANI指数和REANI指数能够有效抑制夜间灯光影像的背景噪声,建成区提取的结果均优于直接利用原始影像的结果,特别是对于城市化水平较低地区的建成区提取效果更佳;② 相较于NPP-VIIRS影像,利用LJ1-01影像提取建成区的效果提高6%左右,说明我国的LJ1-01夜间灯光影像在建成区提取方面有广阔的应用前景。EANI和REANI为建成区提取提供了有效工具,并可应用于城市规划和城市扩张等研究领域。 相似文献
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蓝绿空间是城市生态安全的重要保障。本文通过谷歌地球引擎（GEE）提取2005、2010、2015与2020年的植被与水体指数数据,构建了包含272个地级城市建成区的蓝绿空间数据库。运用蓝绿空间覆盖率、300 m服务半径覆盖率、分维数与分离度4个指标分析其时空格局与演化模式,并进一步探讨其气候影响因素。结果表明：(1)地级城市建成区蓝绿空间整体呈现为“南高北低”的格局,且南方“西高东低”、北方“东高西低”,但环渤海地区为蓝绿空间覆盖率“洼地”;时间格局为“总体增长、局部降低”,华中地区呈下降趋势的城市最多;(2)就分区而言,西南地区城市建成区蓝绿空间覆盖率最高（平均高于65%）、分离度最低（平均低于0.60）,西北地区覆盖率分异较大,华北地区覆盖率最低（平均10%～30%）且分离度最高（平均约0.98）;(3)采用多尺度地理加权回归模型所得R2为0.85（校正R2为0.83）,其中,降水量对城市建成区蓝绿空间的影响最显著,降水量变化成正相关,气温则成负相关;整体上气候影响与比人为影响相当,但在某些时段间更大。 相似文献
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全面准确地分析中国建设用地空间格局,是衡量城市景观的生态环境效应和制定区域发展战略的重要依据。为此,本文基于空间分辨率为12 m的2012年的全球城市足迹数据,分别在国家、经济区和城市群量化了中国建设用地空间格局。结果表明,12 m分辨率的数据能更细致和准确地刻画中国建设用地的特征。2012年中国建设用地面积为1.73×105 km2,占中国陆地总面积的1.81%。从建设用地的空间格局来看,城市群尺度的建设用地破碎度最高,其建设用地平均斑块密度分别是国家和经济区平均水平的3.66倍和1.62倍。进一步分析表明,社会经济和地形因素共同影响建设用地空间格局。今后,应针对建设用地空间格局破碎问题,因地制宜地制定合理的措施,推动中国建设用地的合理发展。 相似文献
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Since the reform and opening-up program started in 1978,the level of urbanization has increased rapidly in China.Rapid urban expansion and restructuring have had significant impacts on the ecological environment especially within built-up areas.In this study,ArcGIS 10,ENVI 4.5,and Visual FoxPro 6.0 were used to analyze the human impacts on vegetation in the built-up areas of 656Chinese cities from 1992 to 2010.Firstly,an existing algorithm was refined to extract the boundaries of the built-up areas based on the Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System(DMSP_OLS)nighttime light data.This improved algorithm has the advantages of high accuracy and speed.Secondly,a mathematical model(Human impacts(HI))was constructed to measure the impacts of human factors on vegetation during rapid urbanization based on Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR)Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)NDVI.HI values greater than zero indicate relatively beneficial effects while values less than zero indicate proportionally adverse effects.The results were analyzed from four aspects:the size of cities(metropolises,large cities,medium-sized cities,and small cities),large regions(the eastern,central,western,and northeastern China),administrative divisions of China(provinces,autonomous regions,and municipalities)and vegetation zones(humid and semi-humid forest zone,semi-arid steppe zone,and arid desert zone).Finally,we discussed how human factors impacted on vegetation changes in the built-up areas.We found that urban planning policies and developmental stages impacted on vegetation changes in the built-up areas.The negative human impacts followed an inverted′U′shape,first rising and then falling with increase of urban scales.China′s national policies,social and economic development affected vegetation changes in the built-up areas.The findings can provide a scientific basis for municipal planning departments,a decision-making reference for government,and scientific guidance for sustainable development in China. 相似文献
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城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91（P<0.05）,线性回归的拟合优度R2=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。 相似文献
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长江三角洲城市化地区植被初级生产力的时空变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化过程对植被初级生产具有重要影响。以往研究主要集中于城市用地扩张对植被初级生产力的直接影响分析,而较少关注其间接效果。本文以长江三角洲地区为例,分别从地区尺度和城市尺度分别分析了2000-2013年植被初级生产力的时空变化,探讨了其与气温、降水量及城市建成区绿化覆盖率的关系。研究表明：地区尺度上,2000-2013年长江三角洲植被初级生产力呈现不断增加,其中城市建成区植被初级生产力呈现显著增加的趋势（P<0.05）;城市尺度上,城市建成区内植被初级生产力主要呈现增加的趋势,而其外围缓冲区内则与此相反。在当前气候变化背景下,这可能与城市建成区绿化覆盖率不断增加,及快速的城市扩张有关。 相似文献
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在城市不断发展与扩展的同时,许多建成区可能会出现空置,表现为人口、企业稀少,生产水平严重低下,对城市空置区域的评估能够反映当前城市内部各区域发展状况,能够作为城市改造更新的依据。本文提出了一个以空置指数来量化评估城市内部层面空置现象,并对其影响因素进行探究的方法。根据“空城”的外在特征：建筑水平与社会活动水平,空置指数通过较高分辨率夜光遥感影像（Luojia1-01）和土地覆盖信息得到;同时依据城市空间活力营造原则,通过社会感知数据与路网数据量化产生空置现象的内在影响因素;并通过随机森林模型对空置指数精细化以及对影响因素重要性排序。以武汉市城区为例,用该方法对空置指数可视化,可识别出空置现象严重的区域,主要为老旧城区、工厂库房、单一功能的公共设施区域等,同时道路的可达性与人流密度对空置现象影响较大,且建立的随机森林模型精度 可达84.6%,对空置指数通过随机森林拟合后,其可视化分辨率由130 m优化至25 m。本研究结果可为城市中空置现象的改进提供依据。 相似文献