孫振東, 賈維花, 張 寧

(①曲阜師范大學地理與旅游學院,276826,日照市；②山東科技大學測繪科學與工程學院,271019,山東省青島市)

遙感技術是從衛(wèi)星或其他飛機上收集地物目標的電磁輻射信息,以及識別地球環(huán)境和資源的技術.大多數(shù)可見光遙感傳感器的成像時間是日間,只有少數(shù)傳感器能夠在夜間從物體表面捕捉可見光.在夜間無云的天氣狀況下,遙感衛(wèi)星對地表可見光成像的過程即為夜光遙感[1].

石蕾潔[2]等在陜西省榆林市縣級尺度的GDP(Gross Domestic Product)分布基礎上,基于2000-2012年的夜間燈光數(shù)據(jù)及GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù),利用相關分析和回歸分析手段,建立了夜間照明數(shù)據(jù)與GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間的關系模型,相關系數(shù)較高,均大于0.9.李慧琴[3]以1992-2013年為時間跨度,通過選擇合適燈光指數(shù)指標與GDP進行相關分析獲得最佳模擬預測模型,運用連續(xù)性和全面性的思維,實現(xiàn)了基于DMSP/OLS夜間燈光指數(shù)的浙江省GDP空間化.馬丹[4]等利用2001年、2004年、2007年的DMSP/OLS夜間照明數(shù)據(jù)提取中國31個省市的夜間燈光強度圖,并引入了相對亮度和相對面積.上述研究論證了夜間燈光與地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平的相關關系,均取得了較好的相關系數(shù).

一些學者在夜光遙感與城鎮(zhèn)化水平的相關性方面進行了研究：周翼[5]等以平均燈光強度表征城市規(guī)模,采取探索性時空數(shù)據(jù)分析的研究框架對我國1992-2015年的縣域城市規(guī)模時空格局進行分析.金平斌[6]等利用1992-2013年間覆蓋杭州市的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù),結(jié)合相關的社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料,采用分區(qū)閾值提取方法提取杭州市各縣市的城區(qū),分析了NTL數(shù)據(jù)與城市化進程的關系及杭州市城鎮(zhèn)化擴張模式.王釗[7]利用美國國防氣象衛(wèi)星DMSP/OLS數(shù)據(jù)和陜西省2000-2008年社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)建立了衛(wèi)星燈光指數(shù)和城市化水平指數(shù)(ULI-NCLI)模型,分析了1992-2013年間燈光指數(shù)的變化特征和陜西省城市化差異特征.

1 研究區(qū)概況

山東省地處中國東部和黃河下游,34°22.9′N～38°24.01′N、114°47.5′E～122°42.3′E之間.境內(nèi)地貌復雜多樣,大體可分為中山、低山、丘陵、臺地、盆地、黃河沖積扇、黃河平原、山前平原、黃河三角洲等9個基本地貌類型,平原約占山東省總面積的55%、山地占15.5%、丘陵占13.2%、湖沼平原占4.4%、洼地占4.1%、其他占7.8%.

本研究區(qū)域和范圍見下頁圖1.

圖1 研究區(qū)域及范圍

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1.1 夜光遙感數(shù)據(jù)

目前,最可靠的夜光遙感數(shù)據(jù)源有DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和NPP/VIIS夜間燈光數(shù)據(jù).本文采用DMSP/OLS數(shù)據(jù),來源于中科院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn /Default.aspx).該數(shù)據(jù)主要有以下三點優(yōu)勢：第一DMSP/OLS傳感器在夜間工作,可以檢測來自城市燈光甚至小型住宅區(qū)、交通等的低強度燈光,并將其與黑暗的鄉(xiāng)村背景分開來.第二,DMSP/OLS具有1 km*1 km的低空間分辨率,因而相比于 NPP/VIIS影像數(shù)據(jù),所占存儲空間非常小,對DMSP/OLS數(shù)據(jù)進行處理更加容易；第三,DMSP/OLS夜間燈光影像包含了大量綜合性信息,包括交通道路、居民區(qū)等與人口、城市等因子.綜上,DMSP/OLS夜間燈光影像可作為人類活動的表征,并成為人類活動監(jiān)測研究的良好數(shù)據(jù)源.

2.1.2 數(shù)據(jù)預處理

本文借鑒張夢琪[8]等人的校正方法,選擇2000-2013年間經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)定且區(qū)域夜間燈光的DN值范圍廣的東營市作為偽不變目標區(qū)域.提取13年東營市數(shù)據(jù)作為校正數(shù)據(jù)集；參考數(shù)據(jù)集應選擇累計DN值高的傳感器的數(shù)據(jù),雖然F18具有最高的累計DN值,但其存在突變現(xiàn)象,因此使用F16作為標準傳感器,FI6獲得的2004-2010年東營市穩(wěn)定亮元即為參考數(shù)據(jù)集.基于ArcGIS空間分析功能的柵格計算器,利用相應的模型參數(shù),對各期穩(wěn)定亮值像元影像構造地圖代數(shù)表達式,進行燈光影像DN值的回歸校正,回歸校正的數(shù)據(jù)有效地解決了燈光數(shù)據(jù)存在的取值上限或天花板問題.

2.1.3 土地利用信息數(shù)據(jù)

本文土地利用數(shù)據(jù)由地理國情監(jiān)測云平臺下載,下載了2005、2010年全國土地利用狀況.全國土地利用產(chǎn)品是以Landsat/TM、ETM、OLI遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,經(jīng)過圖像增強處理后,通過人機交互目視解譯的方法,進行監(jiān)督分類,得到6個一級類,25個二級類及部分三級類的全國土地利用類型.

2.2 研究方法

2.2.1 提取城鎮(zhèn)用地信息以及可靠性檢驗

閾值法是基于多個區(qū)域閾值,在 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)中,燈光強度超過一定閾值的像元歸為城鎮(zhèn)用地的方法,主要包括突變檢測法[9]、經(jīng)驗閾值法[10]和基于輔助數(shù)據(jù)的比較法[11,12].圖像分類法是基于遙感圖像分類原理,將包括夜間燈光數(shù)據(jù)在內(nèi)的多源遙感數(shù)據(jù)進行復合,一種逐像素判斷燈光像素是否為城鎮(zhèn)用地的一類方法[13-15].本文以2005、2010年山東省土地利用信息作為輔助數(shù)據(jù),以裁剪得到的山東省2000-2013年DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)作為實際數(shù)據(jù)；以山東省各個地級市為尺度,通過2005、2010年實際城鎮(zhèn)用地面積與夜間燈光數(shù)據(jù)面積的比較,確定夜間燈光數(shù)據(jù)的閾值,進一步得到2000-2013年山東省土地利用變化的信息,采用了基于輔助數(shù)據(jù)的比較法.

從全國土地利用數(shù)據(jù)中提取山東省土地利用數(shù)據(jù),根據(jù)LUCC分類體系,統(tǒng)計出2005、2010年各個地級市的一級分類體系“城鄉(xiāng)、工礦、居民用地”中二級分類體系“城鎮(zhèn)用地”的像元總數(shù),得到城鎮(zhèn)用地的面積；將剩下的像元劃歸為非城鎮(zhèn)用地,同時統(tǒng)計出像元個數(shù).將土地利用的這兩類數(shù)據(jù)稱為輔助數(shù)據(jù).為了得到最佳閾值,可引入混淆矩陣,由于有城鎮(zhèn)用地和非城鎮(zhèn)用地兩類信息,混淆矩陣為2×2,行和代表城鎮(zhèn)用地像元數(shù)和非城鎮(zhèn)用地像元數(shù)；列和代表某一閾值下城鎮(zhèn)用地像元數(shù)及非城鎮(zhèn)用地像元數(shù),因而不同的閾值得到不同的混淆矩陣.在遙感空間的精度評價中,經(jīng)常采用Kappa系數(shù)來評定在夜間燈光數(shù)據(jù)中提取的土地利用信息與輔助數(shù)據(jù)的匹配程度,即Kappa系數(shù)達到最大時,可以確定最佳閾值.Kappa系數(shù)為[16]

(1)

式中：N是混淆矩陣中樣本總量；r為類型數(shù)(包括城鎮(zhèn)用地和非城鎮(zhèn)用地兩類)；xii為混淆矩陣主對角線上的樣本數(shù)量,包含燈光數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)皆為城鎮(zhèn)用地像元或皆為非城鎮(zhèn)用地像元兩種情況,即二者重疊的像元個數(shù)；xi+和x+i分別代表混淆矩陣第i行和第i列的樣本總量.

表1 2005、2010年山東省各市城鎮(zhèn)用地最佳閾值及對應的Kappa、OA值

為了檢驗最佳閾值下對每一個隨機像元所分類的結(jié)果與輔助數(shù)據(jù)類型相一致的概率,引入總體分類精度(Overall Accuracy).表示為：

(2)

式中：r為總的類型數(shù)；N是混淆矩陣中總樣本量；xii為混淆矩陣主對角線上的樣本數(shù)量.若OA低于0.9,表明從夜間燈光數(shù)據(jù)中提取的土地利用數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)吻合程度較差,對應的最佳閾值不可取.經(jīng)過計算得到2005、2010年山東省各市城鎮(zhèn)用地最佳閾值及對應的Kappa、OA值,見表1.在確定各市逐年的閾值時,采用最鄰近年份法,即2000-2007年各市使用2005年的閾值,2008-2013年各市使用2010年的閾值.

2.2.2 城鎮(zhèn)化水平的表示

城鎮(zhèn)化是人口持續(xù)向城鎮(zhèn)集聚的過程,隨著城市人口的增多,城市中的各種配套設施日趨完善,這就導致了城鎮(zhèn)用地不斷擴大.本文利用由夜光遙感反演得到的城鎮(zhèn)面積與總土地面積的比值來反映該市的城鎮(zhèn)化水平：

(3)

式中：S為某市城鎮(zhèn)用地面積；L為某市土地總面積.此外,引入土地城鎮(zhèn)化水平的年均增長率指數(shù),以便于認識和理解山東省2000-2013年土地城鎮(zhèn)化水平的變化情況.t1至t2年間某市城鎮(zhèn)化水平的年均增長率V可表示為：

(4)

式中：Ut1,Ut2分別表示t1,t2年某市的城鎮(zhèn)化水平.

3 結(jié)果與分析

3.1 空間變化特征

以山東省2000-2013年DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為基礎數(shù)據(jù),根據(jù)表1的閾值確定14年來山東省各市城鎮(zhèn)區(qū)域平均分布狀況,得到2000-2013年山東省城鎮(zhèn)用地,見圖2.山東省城鎮(zhèn)分布較為分散,但仍有較大面積的斑塊集中在濟南、青島、煙臺各市附近；其中濟南、青島城鎮(zhèn)化水平分別為0.27%、0.37%.濟南市、青島市之間的城鎮(zhèn)斑塊面積較大,基本連成一片；內(nèi)陸地區(qū)的斑塊面積相對于半島地區(qū)較小,但分布較為密集.這種現(xiàn)象與省內(nèi)的人口分布有關,內(nèi)陸地區(qū)分布有大量的小城鎮(zhèn),人口分布較為分散,相比于沿海地區(qū)經(jīng)濟的集約化不高.

將山東省各市為單位,以2000-2013年平均城鎮(zhèn)面積為數(shù)據(jù)源,得到各市的土地城鎮(zhèn)化水平,見圖2.山東省的城鎮(zhèn)化水平較高,大部分地區(qū)處于3%以上；從空間分布上來看,東部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平高于西部地區(qū),北部地區(qū)高于南部地區(qū)；青島市的城鎮(zhèn)化水平最高,達到了6.25%,菏澤市、泰安市、臨沂市的城鎮(zhèn)化水平較低,未達到3%.

圖2 2000-2013年山東省總體城鎮(zhèn)用地與土地城鎮(zhèn)化水平

圖3 2001,2004,2007,2010,2013年山東省城鎮(zhèn)用地狀況

本文選取2001,2004,2007,2010,2013年夜間燈光數(shù)據(jù),根據(jù)表1的閾值確定山東省城鎮(zhèn)用地區(qū)域,得到2001,2004,2007,2010,2013年山東省城鎮(zhèn)用地狀況,見圖3.直觀來看,2001-2013年山東省的城鎮(zhèn)面積不斷擴大,并且城鎮(zhèn)區(qū)域趨于分散；2001年城鎮(zhèn)區(qū)域主要集中在濟南、青島較大城市的市中區(qū)域；而到了2013年出現(xiàn)了許多面積較大的斑塊,分散在全省各地,同時原有的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)區(qū)域也得到了擴大.這種景觀格局與省內(nèi)的經(jīng)濟狀況基本吻合,各市經(jīng)均有較強的獨立性,沒有出現(xiàn)少數(shù)城市因經(jīng)濟實力過強引起的虹吸效應；也說明了山東省并未形成有規(guī)模的城市帶.

3.2 時間變化特征

將逐年各市的城鎮(zhèn)面積相加作為該年山東省城鎮(zhèn)總面積,并統(tǒng)計該值與總土地面積的比值U得到山東省2000-2013年城鎮(zhèn)化指數(shù)及城鎮(zhèn)面積,見圖4.從總體的變化趨勢來看,2000-2013年間城鎮(zhèn)用地面積從3057 km2增長到9487 km2,城鎮(zhèn)化水平U從1.35%增長到4.2%,年平均增長率達到了9.5%,平均每年增長0.22%.分階段來看,大致可將山東省城鎮(zhèn)化水平增長分為3個階段：2000-2006年城鎮(zhèn)化水平增長速率較快,增長速率達到了14.3%,2006-2012年增長趨勢趨于平緩,增長率為3.0%,2012-2013年又進入了快速增長階段,增長率達到了19.2%.

圖4 山東省2000-2013年城鎮(zhèn)化指數(shù)及城鎮(zhèn)面積

3.2.1 濟南市、半島地區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)區(qū)域性差異

得到基于城鎮(zhèn)化水平U的聚類結(jié)果,見圖5.根據(jù)聚類結(jié)果將山東省分為3個區(qū)域：半島地區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)、濟南市；以上述3個區(qū)域為單位,逐年求出城鎮(zhèn)化水平U得到2000-2013年山東省不同區(qū)域城鎮(zhèn)化水平,見圖6.從圖像中可以得出：3大區(qū)域的城鎮(zhèn)化水平均呈現(xiàn)增長趨勢,從U指數(shù)來看：半島地區(qū)從2.03%增長到5.95%,濟南市從1.67%增長到5.91%,內(nèi)陸地區(qū)從1.19%增長到3.81%；其中半島地區(qū)及濟南市城鎮(zhèn)化水平均高于全省平均水平,而內(nèi)陸地區(qū)則處于全省平均水平以下.半島地區(qū)城鎮(zhèn)化水平2000-2002年增長較快,2003年經(jīng)歷了暫時的回落,2004-2012年以較為平緩的速率保持增長,2012-2013年以遠高于往年的增長速率繼續(xù)增長；濟南市城鎮(zhèn)化水平除2004-2005年短暫回落、2007-2010年增長趨勢較慢以外,均保持了高速增長；由于內(nèi)陸地區(qū)覆蓋了山東省的大部分地區(qū),其變化特點接近全省平均水平,2000-2007年呈現(xiàn)較快增長趨勢,2007-2012年趨于平穩(wěn),2012-2013再次呈現(xiàn)快速增長勢頭.2000-2002年,半島地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平最高,達到全省最高水平,同時濟南市的增長速率極快,在2003年超過了半島地區(qū),城鎮(zhèn)化達到全省最高水平,這種差距因兩大區(qū)域的不同增長方式在2003-2007年呈現(xiàn)擴大的趨勢,2007年之后呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢,并在2013年達到了基本的一致；半島地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平差距在2000-2004年呈現(xiàn)擴大趨勢,2004-2007年這種差距逐漸變小,2007-2013年又逐漸擴大,2013年為14年來的最高水平,達到了2.14%；濟南市在2000-2001年城鎮(zhèn)化水平與內(nèi)陸地區(qū)較為接近,但2001年之后拉開了差距,并且這種差距不斷擴大.

圖5 基于城鎮(zhèn)化水平U的聚類結(jié)果

圖6 2000-2013年山東省不同區(qū)域城鎮(zhèn)化水平

3.2.2 濱海地區(qū)與非濱海地區(qū)的區(qū)域性差異

為了比較濱海城市和非濱海城市城鎮(zhèn)化水平的不同,將山東省具有海岸線、不具有海岸線的城市分別為單位,求取U值得到濱海地區(qū)與非濱海地區(qū)城鎮(zhèn)化水平差異,見圖7.

圖7 濱海地區(qū)與非濱海地區(qū)城鎮(zhèn)化水平差異

總體來看濱海城市的城鎮(zhèn)化水平基本高于非濱海城市；濱海城市的城鎮(zhèn)化水平在2000-2004年保持較高速率增長,2004-2009年呈現(xiàn)較為平緩的增長趨勢,2009年之后繼續(xù)保持中高速增長；非濱海城市增長模式可分為兩個階段：2000-2006年以較快速率增長,2006-2013年基本保持平穩(wěn).2000-2007年兩大區(qū)域城鎮(zhèn)化水平差異不超過0.58%,但隨著發(fā)展,2008年之后區(qū)域性差異則明顯擴大,2013年達到了1.62%,比2000年的0.15%擴大了11倍.這與環(huán)渤海地區(qū)濱海城市的城鎮(zhèn)化水平普遍高于非濱海城市的結(jié)論保持一致[17].

4 結(jié)論與討論

本文利用了遙感和GIS技術,采用多年基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的遙感影像、矢量數(shù)據(jù)及土地利用等輔助數(shù)據(jù),運用閾值法對長時間序列夜間燈光數(shù)據(jù)進行提取,并對求得的閾值進行檢驗,檢驗結(jié)果顯示精確度良好,因而由山東省的夜間燈光數(shù)據(jù)間接得到2000-2013年逐年城鎮(zhèn)用地信息,并在空間和時間兩個維度上分析了山東省14年間城鎮(zhèn)化格局的演變規(guī)律,得出以下結(jié)論：

(1)在空間格局上：較大的城鎮(zhèn)用地斑塊大都分布在濟南—青島一線的魯中地區(qū),東部、北部的城鎮(zhèn)化水平大都高于西部、南部的城鎮(zhèn)化水平.

(2)在空間演變的過程中：原有城鎮(zhèn)區(qū)域在得到了擴大的同時,出現(xiàn)了大量新興城鎮(zhèn)用地區(qū)域,斑塊分布趨于分散化,表明山東省未出現(xiàn)“一市獨大”而引發(fā)的虹吸效應.

(3)在時間變化特征上：2000-2013年,山東省城鎮(zhèn)化水平持續(xù)增加,增長速率呈現(xiàn)“先快、后慢、再快”的規(guī)律.

(4)在區(qū)域性時間變化的差異和規(guī)律上：通過聚類分析,得到了濟南市、半島地區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)3種不同的增長模式,半島地區(qū)與濟南市城鎮(zhèn)化水平趨于相同,而與內(nèi)陸地區(qū)城鎮(zhèn)化水平均呈拉大趨勢；根據(jù)是否有海岸線區(qū)分為海濱城市和非海濱城市兩大區(qū)域,研究發(fā)現(xiàn)海濱城市城鎮(zhèn)化水平高于非海濱城市,且城鎮(zhèn)化水平呈現(xiàn)拉大趨勢.