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基于夜间灯光和统计数据的黄土高原城镇化水平时空格局分析.pdf
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1、第 卷第 期自 然 资 源 遥 感.年 月 .:./.引用格式:赵安周张向蕊相恺政等.基于夜间灯光和统计数据的黄土高原城镇化水平时空格局分析.自然资源遥感():.(.():.)基于夜间灯光和统计数据的黄土高原城镇化水平时空格局分析赵安周 张向蕊 相恺政 刘宪锋 张靓涵(.河北工程大学矿业与测绘工程学院邯郸 .河北工程大学水生态文明及社会治理研究中心邯郸 .陕西师范大学地理科学与旅游学院西安)摘要:城镇化水平时空演变研究对城市空间结构优化有重要意义 通过对/和/夜间灯光遥感数据的饱和校正和一致性校正构建了 年黄土高原夜间灯光遥感数据集计算了黄土高原不同空间尺度的综合夜间灯光指数()并利用二分模型
2、提取了黄土高原建成区面积在此基础上利用标准差椭圆等方法分析了其空间演变格局 结果表明:基于夜间灯光指数构建的黄土高原 与统计数据构建的城镇化综合发展水平指数()及各分指标的相关系数均较高 年整个黄土高原及 个城市群 值均呈现显著上升趋势空间上呈从东南向西北递减的趋势基于二分模型提取的黄土高原建成区绝对误差和相对误差的均值分别为.和.黄土高原建成区重心在 年期间呈现向东南方向移动的趋势标准差椭圆的覆盖面积表现为显著下降的趋势(./()()()其他()式中()()和()分别为第 和 年影像中的第 个像元值 同时为保持影像原来的值域将 值大于 的像元都赋值为 异常值校正以.为阈值去除/数据中的微小灯
3、光同时以每期影像中西安市城区影像最大 值为阈值过滤掉偶然出现的异常极大值/和/联合校正对 年/和/这 种数据之间的关系进行模拟(表)选取最优的拟合函数二次多项式模型对 年的/数据进行校正进而实现 种数据的一致性和可比性年际间再校正由于校正后不同年份之间像元存在不连续的现象进行年际间再校正从而得到 年黄土高原长时间序列经过校正的夜间灯光数据集表 年黄土高原/和/数据拟合结果./函数类型模型表达式线性函数.指数函数.对数函数.二次多项式.研究方法.计算 指某一地区灯光面积占比()与平均灯光强度()的乘积 该指数可以反映社会发展进程和人类活动的剧烈程度其具体计算公式为:()()()式中:和 分别为灯
4、光区域面积和研究区域的总面积 为第 个灰度级所对应的像元值为灰度级为 的像元数量.计算为消除指标之间数量级差异及量纲差异采用极值法对原始数据进行标准化处理在此基础上利用熵值法确定准则层和指标层权重(表)进而计算黄土高原各年份的 其计算公式为:()()式中:为黄土高原第 年的城镇化发展指数为第 个指标所占权重()为第 年第 个指标进行标准化后的值 为指标个数.建成区提取和精度评价采用二分模型对建成区进行提取该方法计算简单且精度较高已被广泛应用在城市建成区提取中 其基本思想是根据设定的建成区面积参数将数据分割为 部分动态调整阈值并计算夜间灯光遥感数据提取的建成区面积与统计数据面积之间的误差直至迭代
5、至最小则该值可认为是该年提取该城市建成区的最优阈值 同时使用绝对误差 和相对误差 来评价建成区提取的精度即 ()()式中 为统计年鉴数据提取的城市建成区自 然 资 源 遥 感 年面积.城镇空间扩张强度城镇空间扩张强度可以从一定程度上反映城市扩展的强弱和快慢适用于不同城市及区域之间的比较具体计算公式为:()式中:为城镇空间扩张强度 和 分别为第 和 年城市建成区的面积 为研究时间跨度.标准差椭圆标准差椭圆可以直观分析城镇空间扩张形态椭圆重心可以代表整个地区城市建成区分布重心椭圆面积可以表征城市的集中或分散 方位角可以分析整个地区城市扩张的主驱动力方向 椭圆重心、面积和方位角的计算公式分别为:()
6、式中:和 分别为第 个要素的位置坐标 为第 个要素的权重 和 分别为标准化椭圆的重心坐标 为总像元数()()()()()()式中:和 分别为 和 的算数平均中心 和 分别为标准化椭圆的长轴和短轴 为标准差椭圆的面积()()()()()()()式中:为标准差椭圆的方位角以正北方向顺时针旋转为正 和 分别为 和 同 和 之差 和 分别为 轴和 轴的标准差.相关分析利用 相关系数计算 年黄土高原 与 的相关性计算公式为:()()()()()式中:为相关系数 和 分别为 年 和 的值 和 分别表示 和 的均值 为样本数目 结果与分析.相关性分析图 显示了 年黄土高原 与 的相关系数 整体来看二者相关性
7、较高其值高达.(.)从黄土高原 与人口、经济、空间和社会城镇化的相关系数来看其相关系数的值均在.以上分别达到.和.以上结果表明本文构建的 可以较好反映黄土高原城镇化水平可以用于后续分析图 年黄土高原 与 散点图.时空演变趋势 年整个黄土高原及 个城市群 时间变化如图 所示 由图 可知 年期间黄土高原的 呈波动上升的趋势第 期赵安周等:基于夜间灯光和统计数据的黄土高原城镇化水平时空格局分析其值由 年的.增加至 年的.年增加速率为.(.)(图()从各个城市群来看其 值均表现为波动上升的趋势增加速率最大的为关中平原城市群其年增速为.(.)兰西城市群得 年增速最小其值仅为.()主要位于黄土高原东南部的
8、太原和西安等地(图()到 年夜间灯光强度高值区开始向西北方向的呼和浩特、大同和银川等地扩张(图()到 年夜间灯光强度高值区在黄土高原东南部及省会(首府)城市附近持续扩展中部地区的夜间灯光强度高值区也有了实质性提升(图()从城市尺度来看黄土高原 值呈现从东南向西北递减的趋势高值区主要分布在省会城市及其附近区域 年除东南部的太原和西安等少数城市的 值高于.外其他城市均小于.表明黄土高原城镇化发展水平较低(图()到 年东南部的西安、洛阳和太原、北部的包头和呼和浩特以及西北部的银川等地的 值快速上升其值均超过了.西安、洛阳和太原和包头的 值甚至超过了.逐步形成了以西安为中心的关中平原城市群、以太原为中
9、心的晋中城市群、以呼和浩特和包头为中心的呼榆包鄂城市群以及以银川为中心的宁夏沿黄城市群(图()到 年 值大于.的城市在西安及其附近城市连片出现西部的兰州和西宁的 值也超过.(图()()年夜间灯光强度()年夜间灯光强度()年夜间灯光强度()年 值()年 值()年 值图 年黄土高原夜间灯光指数 值及其 的空间分布.自 然 资 源 遥 感 年.黄土高原城市建成区提取结果为进一步分析黄土高原城镇空间格局演变本文提取了 年黄土高原 个地级市城市建成区面积并进一步计算了其绝对误差和相对误差(图)从图 中可以看出所有城市建成区提取的绝对误差均值为.其中 座城市的绝对误差低于 从相对误差来看所有城市建成区提取
10、的相对误差均值为.其中有 座城市的相对误差低于 总体来看基于二分模型提取的建成区面积与统计的面积较为接近但由于夜间灯光遥感数据饱和校正和背景噪声去除存在一定误差会使城市建成区内的 值变化相对较小城市建成区像元与城市绿地、水体等非建成区像元区分效果较差因此西安和银川等城市的建成区提取面积绝对误差偏大()绝对误差()相对误差图 年黄土高原各城市建成区提取的绝对误差和相对误差.城镇空间格局分析.城镇空间扩展强度考虑到城镇扩展强度及空间形态变化是城镇化的主要标志对黄土高原建成区扩展强度及空间形态变化进行了分析 图 显示了 年黄土高原建成区空间扩张态势 整体而言 年黄土高原建成区扩张强度呈快速增加的趋势
11、其值为.分时间段来看 年和 年的城镇扩张强度分别为.和.前一阶段的值高于后一阶段(表)()西安市()太原市()西宁市()银川市()呼和浩特市()兰州市图 年黄土高原及省会(首府)城市城镇建成区空间扩张态势.第 期赵安周等:基于夜间灯光和统计数据的黄土高原城镇化水平时空格局分析()黄土高原图 年黄土高原及省会(首府)城市城镇建成区空间扩张态势.表 不同阶段整个黄土高原和 个城市群及省会(首府)建成区扩展强度值.()区域 年 年 年黄土高原.关中平原城市群.晋中城市群.呼榆包鄂城市群.宁夏沿黄城市群.兰西城市群.西安.太原.呼和浩特.银川.兰州.西宁.从不同的城市群来看 年宁夏沿黄城市群和关中平原
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