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城市建成区范围快速提取方法中夜间灯光数据的运用
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摘要：地理国情监测是测绘地理信息行业工作的拓展和重要的发展方向，城市化发展监测是地理国情监测的一项重要内容，DMSP/OLS夜间灯光数据为城市化发展信息的获取提供了新的数据源。本文以DMSP/OLS夜间灯光数据为数据源，结合四川城市发展特征，提出将四川省城市分为超级城市、工矿城市、地级市和县级市四类，分别提取出其城市空间信息，通过与统计数据对比发现，总体误差为1.84%，与实际吻合，说明该方法合理可行。
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地理国情监测是综合利用GPS、RS和GIS等现代测绘技术，综合各时期已有的测绘成果和各部门专业资料对地形、水系、交通、城市发展变化及地表覆盖等要素进行动态和定量化、空间化的监测，并统计分析其变化量、变化频率、分布特征、地域差异、变化趋势等，形成反映各类资源、环境、生态、经济要素的空间分布及其发展变化规律的监测数据、地图图形和研究报告。
城市发展变化监测是地理国情监测的一项重要内容，城市建成区范围的提取是城市发展变化监测的基础。21世纪以来，我国进入快速城市化阶段，城市规模以及数目与日俱增，同时也暴露出城市化进程与社会经济发展不协调的矛盾。四川省城市化整体水平相对低下，空间分布不均衡等特征，大、中城市以及集中于此的城镇人口与经济力量，成为城市化和经济社会发展的核心区域和主要力量;而核心区域之外的广大地区，城镇相对稀少，且分布不均，经济社会发展水平远低于中心区域[1]。因此，实现对城市发展变化尤其是城市建成区范围的动态监测，是保证四川省乃至我国城市化走向可持续发展道路的关键信息之一。
现阶段，城市建成区范围的提取，仍以传统的遥感影像作为主要数据源，在技术方法上仍采用传统的人工解译或自动解译的方式进行城市空间分布信息的获取。GIS和遥感等现代测绘技术的发展为城市空间分布信息的获取提供了新的技术途径，DMSP/OLS夜间灯光数据反映了地表夜间灯光分区域强度，能够反映城市甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光，使之明显区别城区与非城区，适合大尺度城市范围提取和城市化进程的动态监测。
利用DMSP/OLS获取的数据对较大区域的城市化发展研究，国内主要以卓莉、何春阳、李景刚等人为代表，利用夜间灯光数据在较大尺度上和经济较发达区域(如全国范围[2]、环渤海区域[3]、江苏省[4]等)，对城市发展变化信息进行提取，利用多时相数据之间的关系对未来城市的发展状况进行估算预测，提出城市发展变化监测技术方法。
在国外也有不少学者已成功地将DMSP/OLS数据应用于人口分布模拟、城市(经济)发展变化研究等方面:Sutton[5]等利用夜间灯光产品，估算人口密度;Imhoff[6]等用它估计城市面积和城市扩张对土壤资源的影响;Elvidge[7]等发现了各国家的灯光面积与国内生产总值(GDP)的高度相关性。
本文以四川省行政范围作为研究区，以2010年DMSP/OLS夜间灯光数据为例，结合地理国情监测中城市发展变化监测的需求，借助GIS和遥感等现代测绘技术，研究城市建成区范围快速提取方法，并成功提取各区域城市建成区空间分布信息。
1、研究区域和数据
本文以四川省作为研究区。四川省面积约48.6万km2，位于中国大陆地势三大阶梯中的第一级和第二级，即处于第一级青藏高原和第二级长江中下游平原的过渡带，地貌复杂，以山地为主要特色，东西总体上可分为四川盆地和川西高原两大区域，经济发展区域差异较大，成都-德阳-绵阳经济区发展水平明显高于其他地区，城市发展情况也存在较大差异。
2010年夜间灯光数据是美国国家地球物理数据中心提供的DMSP/OLS夜间灯光遥感影像，城市建成区、人口以及土地面积等统计数据来源于2011年《四川省统计年鉴》(2011年的统计年鉴记录数据为2010年的，与夜间灯光数据获取年份一致);中国1∶4000000的全国行政区划图数据来自国家基础地理信息中心网站。
2、研究方法
2.1数据处理
1)坐标系统转换。原始夜间灯光数据坐标系统是WGS-84，为了方便数据分析和处理，需要进行坐标系统转换。
2)误差消除。由于四川为多云区域，而多云区域在夜间灯光数据中常表现为高灰度值，同时结合2010年前后四川省城市化发展的特点，认为后期城市建成区均以前期为基础，没有前期存在而后期消失的城市建成区，以上两种因素造成的误差都应该消除。基于2008、2010、2012年的三期DMSP/OLS夜间灯光数据，结合城镇居民点数据，通过GIS栅格运算，很好地消除了误差，提高了2010年夜间灯光数据精度。
2.2信息提取方法
夜间灯光数据是根据探测到的城市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的灯光强度，以栅格灰度值的形式反映其灯光强度的。在同为城市建成区范围内，由于城市经济发展水平、城市规模、城市经济产业特色等因素的影响，夜间灯光的强度会有较大差异，以成都市和雅安市为例，成都市建成区比雅安市建成区内的最高灰度值高10。因此，在提取城市建成区范围时，必须结合灯光影像强度的因素，综合考虑各种影响因素，分区域构建指标模型，才能准确快速地得到各城市建成区的空间分布信息。
通过设定夜间灯光数据阈值DNT，统计各灯光斑块面积与城市建设用地统计面积进行比较，直到某一阈值条件下两者数据最为接近为止，具体流程[8]如图1所示。
图1城镇夜间灯光阈值确定流程
图中，DNmax和DNmin分别是DMSP/OLS影像的最小和最大亮度值;f(DNT)为阈值DNT下提取的城镇建设面积;US为实际统计的城镇建设面积;f(DNT)表示在阈值DNT条件下，计算得到的城镇建设面积与US的差值。
2.3城市空间信息提取
在夜间灯光数据中，灯光强度越高的地方，城镇建设用地的可能性越大。根据四川省城市分布特点和夜间灯光数据的特征，将全省城市分为成都市(超级城市)、攀枝花市(工矿城市)、地级市和县级市四大区域，分别基于现有统计数据，以基本反映中国城镇用地总量特征的原则，利用DMSP/OLS夜间灯光数据提取的以上4种类型城市建设用地总量应充分接近统计数据。基于本思路，对预处理过的数据利用二分法，按照图1所示的技术方法确定出各行政单元灯光阈值，从而快速准确地提取我省城市建成区的空间分布范围。该工作通过程序循环算法可以快速准确完成操作。
通过计算和分析，最终得到2010年四川省城市建成区的空间分布信息，如图2所示。
图22010年四川省城市建成区空间分布格局示意图
3、结果分析
通过分析得到的四川省城市建成区空间分布数据，得到基于DMSP/OLS的四川省城市空间信息提取结果统计数据，并与统计部门专业资料进行比对(见表1)，从中可以看出，提取的城市建成区用地面积与统计值的相对误差值，在全部参与统计的32城市中，除了巴中市、简阳市超过9%以外，其他30个城市的误差均在8%以内，而四川省的总体误差值为1.84%。该结果表明，利用夜间灯光数据提取的四川省城市建成区范围的方法是可信的。
表1基于DMSP/OLS的四川省城市空间信息提取结果分析
可以看出成都市的城市建成区面积为487km2，再加上德阳市、绵阳市和乐山市以及区域内相关的县级市，该区域内城市建成区的面积达到惊人的913km2，超过全省城市建成区面积的一半，占比达到55%。说明成都市作为四川省省会，其大城市的中心辐射和带动作用非常大，这与“成-德-绵-乐”城市群的城市化水平、经济、人口等指标相匹配的。
4、结束语
本文以四川省作为研究区域，结合该省城市发展现状及特点，提出将全省城市分为成都市(超级城市)、攀枝花市(工矿型城市)、地级市和县级市四大区域分别建立模型，快速准确地获取城市建成区范围。
该方法仍存在一定不足:首先四川省整体经济水平内部差异较大，信息提取过程中部分区域存在一定误差;其次数据源影像并非是专门针对城市空间分布信息的专业传感器所获得，对提取城市建成区不具备专业针对性。如何进一步提高精度，更真实、更准确地反映出研究区域的城市建成区分布，还需要进一步深入研究。
参考文献：
[1]柏贵喜,罗义云.西南地区城市化发展战略研究[J].中南民族大学学报(人文社会科学版),2004,24(4):37-42.
[2]卓莉,李强.基于夜间灯光数据的中国城市用地扩展类型[J].地理学报,2006,61(2):169-178.
[3]何春阳,李景刚.基于夜间灯光数据的环渤海地区城市化过程[J].地理学报,2005,60(3):409-417.
[4]李景刚,何阳春.基于DMSP/OLS灯光数据的快速城市化过程的生态效应评价研究[J].遥感学报,2007,11(1):115-126.
[8]曹伟超,鲁小丫,马月伟,等.基于多时相夜间灯光数据的城市建成区提取研究———以西南地区为例[J].测绘工程,2014,23(12):48-51.
曹伟超,李建勇,张雪梅.基于夜间灯光数据的城市建成区范围快速提取方法研究与应用——以四川省为例[J].测绘与空间地理信息,2020(10):60-62+67.
基金:四川省科技厅2018年科技计划项目(2018SZ0314)资助.
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期刊名称：测绘工程
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主管单位：黑龙江省教育厅
主办单位：黑龙江工程学院,中国测绘地理信息学会
出版地方：黑龙江
专业分类：科学
国际刊号：1006-7949
国内刊号：23-1394/TF
邮发代号：14-322
创刊时间：1992年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
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