林之強, 彭雙云, 洪 亮, 許泉立, 周燕蓮

(1.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院, 昆明 650500;2.云南省地理空間信息技術(shù)工程技術(shù)研究中心, 昆明 650500)

改革開放以來，中國正在經(jīng)歷快速的城市化[1]。尤其是在1993—2013年，滇中城市群地區(qū)城市建設(shè)和社會經(jīng)濟飛速發(fā)展，同時也面臨著社會、經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境等帶來的一系列城市問題。因此，為實現(xiàn)對城市建成區(qū)的可持續(xù)管理以及對區(qū)域環(huán)境影響的評估，找準城市群未來發(fā)展方向，從長時間序列上科學(xué)、準確的監(jiān)測城市建成區(qū)動態(tài)變化及分析其空間格局演變將尤為重要。

遙感是快速、有效、經(jīng)濟、直接地獲取城市建成區(qū)空間信息的重要手段。但常規(guī)的遙感影像(如Landsat，MODIS等)在城鎮(zhèn)空間信息提取方面存在數(shù)據(jù)時序較差、解譯過程復(fù)雜、費時費力等缺點。對比常規(guī)遙感衛(wèi)星影像，DMSP/OLS夜光數(shù)據(jù)具有以下優(yōu)點:(1) 易獲取，可通過多種途徑得到[2-3];(2) 良好的低光探測能力[4-6]，使得城市明顯區(qū)別于夜間黑暗的鄉(xiāng)村地區(qū)，適合大尺度建成區(qū)提取[7];(3) 一定的空間和時間分辨率，適合城市化進程的動態(tài)監(jiān)測[7];(4) 影像同時具有空間信息和強度變化信息，適用于大尺度監(jiān)測和識別城市擴展變化[8]。基于上述夜光遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)點，國內(nèi)外學(xué)者對城市化進行了大量研究。從研究方向看，主要以城市提取[9-11]、城市擴張變化[12-16]、城市空間格局分析[17-19]為主;從研究區(qū)域看，主要集中在長三角城市群[20-21]、長江中游城市群[22-23]、珠三角城市群[24-25]、環(huán)渤海城市群[26-29]、京津冀城市群等[30-31]。以上研究側(cè)重于城市化水平較高的城市群地區(qū)，且空間格局分析多關(guān)注于城市的內(nèi)部空間格局，對城市群整體空間格局的探索分析較為缺乏。城市群空間格局的分析有助于探索城市化帶來的深遠影響和輔助政府制定合理的城市規(guī)劃與土地利用政策。

滇中城市群作為云南的核心，被賦予了“依托長江建設(shè)中國經(jīng)濟新支撐帶的重要增長極”的歷史使命，在此背景下，迫切需要基于夜光遙感數(shù)據(jù)對滇中城市群動態(tài)監(jiān)測和空間格局演變進行探索，以揭示滇中城市化進程及其空間格局特征。

鑒于此，本文以滇中城市群為研究區(qū)，基于DMSP/OLS夜間燈光遙感影像數(shù)據(jù)和統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)等，提取1993—2013年滇中每五年的城市建成區(qū)空間信息，構(gòu)建城市擴張形態(tài)、擴張速率、擴張強度指數(shù)，定量分析滇中城市群20 a間的城市擴張時空過程及其空間特征，探索滇中城市群的空間格局動態(tài)演變特征及城市擴張時空變化規(guī)律，以期為滇中地區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展、政策制定提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

滇中地區(qū)是云南發(fā)展的火車頭，滇中興，則云南興。滇中城市群作為國家近年來重點培育的19個城市群之一，下轄昆明市、玉溪市、曲靖市、楚雄彝族自治州和紅河哈尼族彝族自治州的蒙自市、個舊市、開遠市、彌勒市、建水縣、石屏縣、瀘西縣，共計49個縣，總國土面積為114 600 km2，占全省國土面積的29%，人口數(shù)2 300萬，占全省44.02%,2015年生產(chǎn)總值為8 397.99億元，占全省GDP總量的61.22%。滇中地區(qū)礦產(chǎn)、旅游、生物、土地資源豐富，地勢起伏平緩，平均海拔約1 848 m，氣候溫和宜人，是最適宜居住的區(qū)域之一。

2011年5月27日，云南省人民政府批復(fù)實施《滇中城市群規(guī)劃(2009—2030年)》。滇中城市群成為了云南開發(fā)前景最好的地區(qū)，亦是推動云南省以及西南地區(qū)區(qū)域合作的主體，在云南省新型城鎮(zhèn)化道路、十三五規(guī)劃、“兩個一百年”奮斗目標中，滇中城市群具有決定性作用。

1.2 數(shù)據(jù)源

(1) 云南省行政邊界矢量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息空間(http:∥ngcc.sbsm.gov.cn/)，數(shù)據(jù)坐標系為WGS-84，比例尺1∶400萬。

(2) 城鎮(zhèn)建成區(qū)面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本研究采用的滇中各城市建成區(qū)面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)有1993年、1998年、2003年、2008年、2013年共五期，統(tǒng)計年鑒來源于中國知網(wǎng)的云南省經(jīng)濟社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫(http:∥data.cnki.net/Area/Home/Index/D25)。

(3) DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)。NGDC發(fā)布的第四版DMSP/OLS非輻射定標夜間平均燈光強度數(shù)據(jù)，影像參考橢球體為WGS-84，掃描帶寬3 000 km，空間分辨率約為1 km，影像像元DN值范圍為0～63。由于該數(shù)據(jù)分辨率較低且存在過飽和現(xiàn)象，需進行一系列校正處理，根據(jù)曹子陽[32]的研究，選取F16衛(wèi)星傳感器的2006年輻射定標的夜間燈光影像作為本文的校正影像(網(wǎng)址http:∥ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/download_radcal.hGoogle Earthl)。根據(jù)研究內(nèi)容，選取了1993—2013年的平均相隔5 a的F101993，F(xiàn)121998，F(xiàn)142003，F(xiàn)162008，F(xiàn)182013共5幅非輻射定標夜間燈光影像。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的預(yù)處理包含了重投影、重采樣、研究區(qū)域裁剪和原始影像相互校正、不連續(xù)校正兩大部分:(1) 影像重投影、影像重采樣與裁剪。將原始影像的投影坐標系轉(zhuǎn)換為蘭伯特等角圓錐投影(Lambert Conformal Conic)，并將影像像元重采樣為1 km，裁剪研究區(qū)年際影像。(2) 相互校正與不連續(xù)校正。DMSP衛(wèi)星傳感器在獲取地表數(shù)據(jù)的過程中受到多種因素的影響(如大氣層的吸收和散射、太陽高度角、地形起伏度、傳感器校準等)[33]，導(dǎo)致不同傳感器獲取的同一年份的影像存在差異。同時，不同的OLS傳感器在獲取影像時并未進行星上輻射校正[34]，造成同一衛(wèi)星傳感器獲取的連續(xù)不同年份影像間相同位置的亮值像元DN值的異常波動。

2.1.1 相互校正 根據(jù)曹子陽的研究[32]，選取中國黑龍江省社會經(jīng)濟發(fā)展較為穩(wěn)定的鶴崗市作為不變區(qū)域標定區(qū)，采用不變參考區(qū)方法[34]對夜間燈光影像相互校正。以F162006中定標區(qū)域的像元DN值為標準，將其他年份的影像與參考數(shù)據(jù)F162006作回歸曲線估計計算得到回歸方程模型參數(shù)。

DNc=a×DN2+b×DN+c

(1)

式中:a,b，c為二次回歸模型參數(shù)；DNc與DN分別表示校正后與校正前影像的像元DN值。利用SPSS軟件將待校正影像像元DN值與F16衛(wèi)星傳感器的2006年的輻射定標的夜間燈光影像像元DN值進行二次回歸。SPSS軟件計算的二次回歸模型參數(shù)見表1。

表1 二次回歸模型校正參數(shù)

2.1.2 不連續(xù)校正 經(jīng)過相互校正后的夜間燈光影像仍然還存在像元DN值異常問題，因此，還需要進行影像的不連續(xù)校正。假設(shè)前一年的夜間燈光影像數(shù)據(jù)的亮值像元在后一年燈光影像中同一位置的像元也應(yīng)保持為亮值像元，前一年夜間燈光影像中的亮值像元DN值，應(yīng)小于或等于后一年影像中同一位置的亮值像元DN值[32]，即滿足公式2。

(2)

式中:DN(n-1,i)，DN(n,i)，DN(n+1,i)分別表示第n-1年，第n年和第n+1年通過相互校正和不連續(xù)校正后的夜間燈光影像的i像元的DN值。經(jīng)過校正后的圖像消除了像元DN值異常和“飽和”現(xiàn)象的問題(圖1)。

圖1 DMSP/OLS夜光數(shù)據(jù)滇中區(qū)域校正前后

2.2 基于夜間燈光數(shù)據(jù)的城市建成區(qū)提取

基于DMSP/OLS夜光數(shù)據(jù)提取城鎮(zhèn)建成區(qū)的方法主要有4種:城市輪廓突變檢測法[35]、經(jīng)驗閾值法[36]、基于較高分辨率影像數(shù)據(jù)空間比較法[37]、基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法[38]。通過比較，本研究選取“基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法”作為滇中城市群的城鎮(zhèn)信息提取方法。借助ArcGIS 10.5軟件，運用二分迭代，快速獲取閾值，獲取每個城鎮(zhèn)的地理空間結(jié)構(gòu)及空間信息。二分法迭代快速計算獲取閾值，算法如下[39]。

DNt=int[(DNmax-DNmin)/2]

(3)

式中:DNmax和DNmin分別為某年某地區(qū)燈光影像像元最大灰度值和像元最小灰度值；DNt為該區(qū)域燈光影像的潛在閾值。

將DNt提取的城鎮(zhèn)用地面積和統(tǒng)計資料的建成區(qū)面積進行比較，提取面積最接近統(tǒng)計年鑒值的則DNt設(shè)置為最優(yōu)閾值。同時利用高分辨率數(shù)據(jù)(Google Earth影像)提取1993年、1998年、2003年、2008年、2013年的滇中城市群典型城鎮(zhèn)邊界，兩者反復(fù)進行對比驗證，進而互相精度校正，以獲取最精確的提取結(jié)果。

利用最接近統(tǒng)計數(shù)據(jù)的閾值重分類(式4)夜間燈光影像，進而重建滇中城市群城市空間信息，得到滇中城市群基于DMSP/OLS夜間燈光遙感數(shù)據(jù)提取的建成區(qū)空間分布圖(圖2)。

圖2 1993年、1998年、2003年、2008年、2013年夜間燈光數(shù)據(jù)建成區(qū)空間分布

(4)

式中:DN為像元灰度值；DNt為最優(yōu)閾值；0代表未建成區(qū),1表示建成區(qū)。

2.3 城市擴張指數(shù)

為比較不同研究時段內(nèi)城市擴張的快慢或強弱，采用城市擴張速率與城市擴張強度指數(shù)進行探究。針對所提取的建成區(qū)面積，可得面積增長率、城市擴張速率數(shù)學(xué)模型如下:

(5)

(6)

式中:At為面積增長率；Aa，Ab分別為前后年份提取的建成區(qū)面積；a為增長面積；Vt為擴張速率；t為時間間隔。

城市擴展強度指數(shù)是城市擴張空間變化的一個重要指標，通過分析城市擴展強度指數(shù)可定量地比較城市擴張的程度及速度。城市擴張強度數(shù)學(xué)模型如下:

(7)

式中:Aa，Ab分別為前后年份提取的建成區(qū)面積；t為時間間隔；Ca為擴張強度指數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 建成區(qū)提取精度評價

利用1993年、1998年、2003年、2008年、2013年滇中主要城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的建成區(qū)面積、Google Earth影像數(shù)據(jù)以及利用DMSP/OLS夜間燈光遙感影像提取的各城市用地面積進行精度評價，三者相互比較兩兩計算絕對誤差與相對誤差(表2)。A1表示統(tǒng)計數(shù)據(jù)建成區(qū)面積，A2表示Google Earth影像面積，A3表示夜間燈光影像提取的城市建成區(qū)面積。統(tǒng)計數(shù)據(jù)建成區(qū)面積A1與Google Earth影像面積A2的絕對誤差為C1，相對誤差為R1;統(tǒng)計數(shù)據(jù)建成區(qū)面積A1與夜間燈光影像提取的城市建成區(qū)面積A3的絕對誤差為C2，相對誤差為R2;Google Earth影像面積A2與夜間燈光影像提取的城市建成區(qū)面積A3的絕對誤差為C3，相對誤差為R3。

表2 定量精度評價

通過比較各城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的建成區(qū)面積、Google Earth影像數(shù)據(jù)提取面積以及DMSP/OLS夜間燈光遙感影像提取的各城市用地面積，結(jié)果表明:A1A2絕對誤差最大為19.27 km2，相對誤差最大為8.55%,A1A3絕對誤差最大為-11.44 km2，相對誤差最大為-4.44%,A2A3絕對誤差最大為-16.60 km2，相對誤差最大為-8.58%，三者建成區(qū)面積兩兩之間相對誤差均小于10%，證明基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)確定的最優(yōu)閾值提取建成區(qū)面積其精度相對較高。

3.2 滇中城市群空間格局分析

3.2.1 滇中城市群城鎮(zhèn)空間變化 經(jīng)統(tǒng)計，1993—2013年滇中建成區(qū)像元數(shù)在不斷增加，1993年滇中區(qū)域城鎮(zhèn)建成區(qū)像元數(shù)為324,2003年滇中區(qū)域城鎮(zhèn)建成區(qū)像元數(shù)為1183，2013年滇中區(qū)域城鎮(zhèn)建成區(qū)像元數(shù)為2484,20 a的時間里，滇中地區(qū)城鎮(zhèn)建成區(qū)像元數(shù)增加了2 160個，城鎮(zhèn)面積擴張了近8倍。滇中地區(qū)原有的城鎮(zhèn)面積在穩(wěn)定增長，新興中小城市和新興城鎮(zhèn)在不斷涌現(xiàn)，建成區(qū)圖斑數(shù)不斷增加，城市邊界持續(xù)擴展。其中四大城市的影像亮值像元總數(shù)逐年增加，城區(qū)面積在不斷擴張，城市化水平均呈上升態(tài)勢，尤其滇中最大城市(昆明市)的提升幅度最大，其次是曲靖市、楚雄市，玉溪市的變化幅度相對較小。

3.2.2 滇中城市群空間格局 為進一步探索滇中20 a來形成的城市格局，本文將提取的2013年滇中城市群建成區(qū)與滇中地區(qū)主要公路疊加，發(fā)現(xiàn)滇中城市建成區(qū)圖斑的分布呈現(xiàn)出以公路為骨架廊道，錯落分布于公路附近的格局。由圖3可見，整個滇中建成區(qū)的分布格局以昆明市為核心，大致形成了“昆明—曲靖”、“昆明—楚雄”、“昆明—玉溪—蒙自”三條城市發(fā)展軸線，城市群表現(xiàn)為“中心放射型”。從結(jié)構(gòu)布局上看，從1993—2013年，滇中區(qū)域形成了內(nèi)外兩個發(fā)展圈層，中心圈層為“昆明都市圈”，外部圈層為“曲靖—楚雄—蒙自經(jīng)濟圈”，滇中城市群便形成了“點—線—面”聯(lián)動的空間格局。

圖3 2013年滇中城市群空間結(jié)構(gòu)

以上結(jié)果與2011年云南省人民政府批復(fù)實施的《滇中城市群規(guī)劃(2009—2030年)》相符，規(guī)劃中表明，滇中城市群將形成“一主四副，軸向?qū)?，點陣聯(lián)動”的空間格局。隨著城市化進程，未來滇中城市發(fā)展增長極持續(xù)增加，將成長為更顯著的放射型城市群。

3.3 滇中城市擴張分析

3.3.1 形態(tài)與方向變化 通過對滇中城市群的昆明市、曲靖市、楚雄市、玉溪市1993年、1998年、2003年、2008年、2013年共5期的建成區(qū)提取結(jié)果進行空間疊置分析，可發(fā)現(xiàn)(圖4)昆明市以主城區(qū)為中心向外不斷擴張，主要擴張方向為市區(qū)東南方向的呈貢新區(qū)和市區(qū)東北方向的空港區(qū)(長水機場);曲靖市區(qū)主要擴張方向為北方的沾益區(qū);楚雄市區(qū)呈現(xiàn)為東南—西北向拉伸擴張形態(tài);玉溪市以紅塔區(qū)為中心，呈扇形擴張形態(tài)，主要的擴展方向為西南—東北。

圖4 1993-2013年滇中主要城市擴展形態(tài)

3.3.2 面積變化 通過DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)提取建成區(qū)面積變化統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)滇中城市建成區(qū)面積在20 a間增長了8倍，特別是昆明市區(qū)的增長變化尤為明顯。20 a間，滇中城區(qū)面積增長最多的城市為昆明市，其后依次為曲靖市、玉溪市、楚雄市。在1993—2013年，昆明市建成區(qū)面積增長了412.42 km2，曲靖市建成區(qū)面積增長了160.99 km2，玉溪市建成區(qū)面積增長了74.78 km2，楚雄市建成區(qū)面積增長了72.07 km2。除四大城市外，滇中其余較小城鎮(zhèn)面積變化在此期間則較為穩(wěn)定。

3.3.3 速率與強度變化 通過計算滇中城市擴張速率(表3)可以發(fā)現(xiàn):2003年之前，滇中城市處于緩慢增長階段，2003年之后進入快速增長階段，2008年之后則增速變緩但呈穩(wěn)定快速增長趨勢。其中昆明市區(qū)擴張速率最快時為35.44 km2/年，曲靖市擴張速率最快時為20.29 km2/年;楚雄市與玉溪市相對較慢，楚雄市擴張速率最大為7.17 km2/年，玉溪市擴張速率最快時為6.71 km2/年。

通過計算滇中城市擴張強度指數(shù)(表3)發(fā)現(xiàn):城市擴張強度可以看出20 a間滇中城市群的擴張強度總體趨勢為“先降低—后升高—再降低”。其中曲靖市建成區(qū)空間擴張強度變化明顯，2003年前小幅度降低后開始上升，在2003—2008年達到峰值，隨后進入降低階段。昆明市、楚雄市、玉溪市的城市擴張強度較為穩(wěn)定，峰值出現(xiàn)在2003—2008年。2003年之前，玉溪市的城市擴張強度高于昆明市、曲靖市、楚雄市，而在2003—2013年，隨著曲靖市的區(qū)位優(yōu)勢凸顯，其城市擴張進程加快，城市擴張強度明顯高于其他三市。

表3 滇中城市擴張強度

4 結(jié) 論

(1) DMSP/OLS夜間燈光遙感影像適用于大尺度建成區(qū)提取。基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)二分提取夜間燈光遙感影像中的城市建成區(qū)是可行的，且具有一定的可塑空間和運用潛力。

(2) 20 a間，滇中城市群逐漸形成“中心放射狀”集聚形態(tài)。至2013年，滇中城市群形成了以昆明市為中心，“昆明—曲靖”、“昆明—楚雄”、“昆明—玉溪—蒙自”三線為發(fā)展軸，全區(qū)內(nèi)外為兩個發(fā)展圈層，中心圈層是“昆明都市圈”，外部圈層是“曲靖—楚雄—蒙自經(jīng)濟圈”，整體“點—線—面”聯(lián)動的空間格局。

(3) 滇中城市建成區(qū)面積在1993—2013年增長了8倍，特別是昆明市區(qū)的增長變化尤為明顯。不同城市、不同時間間隔城市擴張速度與擴張強度存在明顯差異。2003年之前，滇中城市處于緩慢增長階段，2003年之后進入快速增長階段，2008年之后增速變緩呈穩(wěn)定快速增長趨勢。20 a間滇中城市群的擴張強度總體趨勢為“先降低—后升高—再降低”。

DMSP/OLS夜間燈光遙感影像在城市建成區(qū)動態(tài)監(jiān)測與時空格局演變分析方面具有不言而喻的優(yōu)越性。夜間燈光數(shù)據(jù)是大尺度城市空間信息提取的理想數(shù)據(jù)，但也存在著空間分辨率較低的問題，對單個城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的表達具有一定的局限性，結(jié)合較高分辨率的數(shù)據(jù)可以完善此情況，今后需要在這方面做進一步的研究。我國未來在研制夜光衛(wèi)星(如珞珈一號)時，可考慮采用100 m以內(nèi)空間分辨率的傳感器，逐步優(yōu)化提高建成區(qū)提取精度。