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2019 Volume 44 Issue 1
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Xing-xing CHEN. Urban Land Expansion Identification and Spatial Distribution Characteristics of Wuhan City Using DMSP/OLS Nighttime Light Data[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2019, 44(1): 70-78. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2019.01.012
Citation: Xing-xing CHEN. Urban Land Expansion Identification and Spatial Distribution Characteristics of Wuhan City Using DMSP/OLS Nighttime Light Data[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2019, 44(1): 70-78. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2019.01.012
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Urban Land Expansion Identification and Spatial Distribution Characteristics of Wuhan City Using DMSP/OLS Nighttime Light Data

  • School of Urban Construction, Yangtze University, Jingzhou Hubei 434000, China

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  • Received Date: 24/05/2018
    Available Online: 20/01/2019

  • MSC: P237;TU984.2

  • This research focused on extracting the urban area by calculating Normalized Urban Areas Composite Index from 2000 to 2010. Analyzing the morphological characteristics of urban land expansion, spatial evolution characteristics and factors that affect their changes about Wuhan urban area, combining the DSMP/OLS nighttime light data with the help of multi-source remote sensing images and statistical data. The study shows that the expansion rate of urban land in Wuhan was accelerating between 2000 to 2010 and presented a non-compact development. The expansion of urban land space is gradually complicated, and the trend of discrete fragmentation is significant year by year. The areas which located in the northwest and southeast direction from the main city of 20-30km have the largest expansion intensity. The overall pattern of urban land use is basically stable. Affected by factors such as geographical conditions, spatial distance, Economic development and policy guidelines, differences in urban land expansion in different directions are significant.
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Urban Land Expansion Identification and Spatial Distribution Characteristics of Wuhan City Using DMSP/OLS Nighttime Light Data

  • Received Date: 24/05/2018
  • Available Online: 20/01/2019

Abstract: This research focused on extracting the urban area by calculating Normalized Urban Areas Composite Index from 2000 to 2010. Analyzing the morphological characteristics of urban land expansion, spatial evolution characteristics and factors that affect their changes about Wuhan urban area, combining the DSMP/OLS nighttime light data with the help of multi-source remote sensing images and statistical data. The study shows that the expansion rate of urban land in Wuhan was accelerating between 2000 to 2010 and presented a non-compact development. The expansion of urban land space is gradually complicated, and the trend of discrete fragmentation is significant year by year. The areas which located in the northwest and southeast direction from the main city of 20-30km have the largest expansion intensity. The overall pattern of urban land use is basically stable. Affected by factors such as geographical conditions, spatial distance, Economic development and policy guidelines, differences in urban land expansion in different directions are significant.

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  • 城市是资源、环境和社会经济要素高度集聚的综合体，同时也是区域经济发展的核心与载体，故城市因其强大的生命力而不断向四周扩张.这种扩张是时间上的动态过程，体现在它的自然、经济、人文等要素上的发展具有时间上的阶段性、顺序性和不可逆性[1].随着城镇人口集聚增长和社会经济的快速发展，城镇用地空间扩张是城市工业化和城市化最直接的体现，目前正日益成为土地利用变化的主要特征[2-4]，同样也成为当前城市规划以及土地利用相关领域研究的热点.随着遥感技术和地理信息技术的不断应用，诸多学者分别从城镇扩张空间特征[5-10]、驱动力机制[9-15]、动态过程和预测[16-22]等方面，基于不同的数据源运用多种新技术对城镇空间扩张进行了较为深入的研究与探讨.

    传统方法层面，学者多用各种统计年鉴等社会经济数据来分析城镇空间动态的扩张分析，如顾朝林[23]和方创琳[24]等基于不同尺度与视角利用社会经济统计数据分析了建国以来我国城市化空间格局与动态变化过程.近年来，随着遥感和地理信息技术在规划和地理层面的深入应用，国内外更多学者都对城镇空间扩张基于不同分辨率的遥感影像数据以及夜间灯光数据进行分析，尤其是以国防气象卫星DMSP搭载的OLS传感器提供的夜间灯光数据和美国Landsat系列卫星数据应用最广，如Lo C P[25]运用DMSP/OLS夜晚灯光数据对中国多城市测定和识别；丁彤彤等[26]使用卫星遥感影像揭示了黄河三角洲湿地景观格局动态变化；车前进等[27]使用Landsat MSS/TM和SPOT卫星遥感影像揭示了长江三角洲区域城镇空间扩张特征及机制.毛卫华等[28]选用多时序MODIS数据产品和夜间灯光指数数据对2001-2010年之间的浙江省城市扩张情况开展了动态监测.

    虽应用广泛，但Lansat系列卫星数据和夜间灯光数据源在提取用地信息以及测定城镇空间动态信息时各有优点和存在弊端(表 1).

    研究城镇用地的扩张关键之一在于城镇用地面积的提取，多源遥感数据组合应用将会提供更加丰富的信息，更好地提供城镇用地信息.近年来，国内外学者借助较高分辨率遥感数据和DMSP/OLS夜间灯光数据具有互补的特性，如将Liu X[32]和毛卫华[28]等将Lansat和DMSP/OLS夜间灯光数据相结合用于城镇用地信息的提取与扩张研究.因此，本文以武汉市为例，基于DMSP/OLS夜间灯光数据、Landsat TM/ETM+数据和MODIS产品，通过将几种数据相互结合的城镇用地复合指数NUACI方法，更为精准地提取武汉市3个年份(2000，2005和2010年)的城镇用地信息，通过计算不同方向不同区域的城镇扩张强度指数、城镇扩张差异指数、紧凑度、分形维数等指标，定量研究该城市十年来城镇用地扩张方向、强度和空间格局变化，结合定性分析的方法，以期揭示武汉市十年来城镇用地扩张的时空规律与特征.

1.   研究区概况

  • 本研究以我国中部地区超大城市武汉市为研究区.武汉市是湖北省省会，市域总面积8 494 km2，下辖13个区和3个国家级开发区，全市常住人口1 060.77万人(2015年)，地区生产总值10 905.60亿元.武汉市地处华中腹地，坐落于长江汉水汇合处，同长沙、南昌形成三角形、放射状结构，成为推动长江中游城市群发展的重要节点和区域核心，是国家中部崛起战略的重要支点，是连接东部沿海与内陆地区的咽喉要道与必由之路，区位优势十分明显.

2.   数据来源与研究方法

    2.1.   数据来源

  • 本文收集了武汉市行政区图和由《武汉市统计年鉴》得到的3个年份的建成区面积统计数据.所采用的遥感数据包括：一是夜间灯光数据.来自美国国家海洋和大气管理局(NOAA)网站的3个年份(2000，2005和2010年)的全球DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度数据.二是基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据计算所得的EVI数据.三是3个年份(2000，2005和2010年)的30 m分辨率的Landsat TM/ETM+遥感影像数据.

    • 2.2.   研究方法

    2.2.1.   城镇用地复合指数

  • 植被丰富度与城市不透水层成高度负相关，植被指数可以用来作为城镇用地提取的重要指标[33-34].城镇用地复合指数NUACI[32]方法的原理是在已有DMSP/OLS夜间灯光遥感数据的基础上，考虑到受季节变化的影响较大的植被覆盖率，引入增强型植被指数(EVI)和归一化差异水体指数(NDWI)作为辅助计算，可以在植被覆盖率较高的区域更有效地降低灯光饱和带来的误差，同时更加精确地区分地物属性特征，提取城镇用地信息[32]. NUACI计算公式如下：

    式中：a和b为城市样本NDWI和EVI的平均值；r为城市样本集聚的圆形区域半径；d为距离城市中心的距离；OLSmin和OLSmax为DMSP/OLS夜间灯光数据像元最大值和最小值.标准化后的NUACI取值为[0, 1]，不同城市的空间格局分布使得在提取城镇用地信息时r的取值不尽相同.其中NDWI的计算公式如下：

    式中：ρnir为近红外光波段反射率； ρmir为中红外光波段反射率. EVI计算公式如下：

    本文所用的ISA基础数据来源于学者刘小平在网上共享的数据(网址为http://www.geosimulation.cn/ISA-China.htm)[32].其提取建设用地的具体方法如下：1)从美国国家海洋和大气管理局(NOAA)下载2000年、2005年和2010年3个年份NTL数据集，其NTL图像上的光的DN值范围从1到63，研究区域武汉市选用的遥感行列号为123/39，该区间成像清晰，本文提取时阈值为8，以夜间灯光数值(DN)>8的区域是建设用地；2)基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据计算所得的EVI数据，利用ENVI软件对研究区域原始数据进行预处理和进行NDWI的计算，得出NDWI值；3)从美国地质调查局网站下载30 m分辨率Landsat TM/ETM+(2000，2005和2010年)，并提取了实际不透水表面积作为参考数据，建立文中所设城镇用地复合指数回归模型，验证NUACL的准确性，利用最大似然分类器(MLC)提取城市建设用地，武汉市2000，2005和2010年城镇用地面积分别为330.07，431.57和630.58 km2.在检验过程中，采用DMSP-OLS，VANUL，HIS，NUACI等抽样方法计算，通过不同年份的相同样本点，验证NUACL的准确性[32].其武汉市验证的各类精度值如表 2所示.

    • 2.2.2.   城镇扩张强度指数

  • 城镇扩张强度指数(UEII)是指某空间单元在单位时期内城镇用地的扩张面积占其用地总面积的百分比[10].该指数可表明研究区相应时段内城镇用地规模数量在时间维度上的变化特征，将研究区内各空间单元的城镇用地年均增长速度进行了标准化处理，使不同时期增长速度具有可比性[9].一般城镇扩张强度指数UEII的计算公式为：

    式中：UEIIi为单元空间i的年平均城镇扩张强度指数；ULAit2和ULAit1表示空间单元i分别在t2和t1时城镇用地面积；TLAi为空间单元i的土地总面积；Δt为研究时间跨度.

    • 2.2.3.   城镇扩张差异指数

  • 城镇扩张差异指数(UEDI)是指某空间单元的城镇扩张变化率与研究区内的城镇扩张变化率的比值[10].该指数相对于城镇扩张强度来说更加强调空间单元之间扩张强度的差异性，可用于进行横向对比分析，分析研究区内不同空间扩张差异与城镇用地变化的热点区域.城镇扩张差异指数UEDI公式为：

    式中：UEDIi为空间单元i的城镇扩张差异指数；ULAit2和ULAit1表示空间单元i分别在t2和t1时城镇用地面积；ULAt2和ULAt1为研究区域在t2和t1时城镇用地总面积.

    • 2.2.4.   城镇用地紧凑度与分形维数

  • 紧凑度和分形维数是反映区域地物空间形状的参数，紧凑度的变化也可以表征城镇用地扩张的变化形态特征，而城市分形维数是可描述土地利用空间形态的变化规律和土地受干扰程度的重要参数.二者均可借助ArcGIS平台进行度量分析与计算.紧凑度[12]表达式为：

    式中：C为紧凑度；At和Pt分别为第t年城镇用地面积(km2)和周长(km)；C的取值为0~1，当紧凑度的值越接近于1，则表示地物形状的紧凑性越好，反之越差.分形维数[12]计算公式为：

    式中：St为第t年城镇用地的分形维数；At和Pi分别为第t年城镇用地面积(km2)和周长(km)；其中分形维数的取值为1~2，分形维数数值越大表示图形形状越复杂.当分形维数的数值小于1.5时，说明图形趋于简单；当其数值等于1.5时，表明图像处于布朗随机运动状态，稳定性较差；当分形维数的数值大于1.5时表明图像趋于复杂.

    • 2.2.5.   空间象限方位分析法

  • 城镇用地扩张的方向性对于研究城市的发展起到十分重要的作用，同时对城市的管理提供了一定的价值意义.空间象限方位分析法可以同时对不同方位上的城镇用地扩张的差异进行直观的比较和分析，宏观上直观简明地勾绘出城市空间形态上的变化.

    为了研究武汉市城镇用地扩张的方向性，以武汉市几何中心为原点，东西方向为横轴，南北方向为纵轴，按4个象限8个方位将研究区划分成8个象限区域(以顺时针方向依次为第一、第二到第八象限)，并以原点为中心，每5 km向外建立一圈缓冲区(图 1). 在ARCGIS软件中，将象限方位区、缓冲区与武汉市各研究时段的城镇用地分布矢量图进行空间叠加分析，从而获得不同时段城市用地在各个象限方位区中的面积，以分析城市用地在各个象限方位扩张的强度特征.

3.   结果与分析

    3.1.   武汉市扩张时空信息提取

  • 2000-2010年武汉市灯光遥感NUACI值分布和城镇用地扩张提取结果如图 2、图 3、表 3所示.从城镇用地的总量来看，武汉市2000，2005和2010年城镇用地面积分别为330.07，431.57和630.58 km2.十年间增长300.51 km2，平均每年增长30.05 km2.其中2000-2005年增长101.5 km2，平均年增长33.83 km2；2005-2010年发展迅猛，平均年增长66.34 km2.由此可见，在国家中部崛起战略的指引下，武汉市作为湖北省乃至长江中游城市群的核心城市，近年来发展十分迅猛.

    • 3.2.   武汉市城镇用地扩张的形态特征

  • 城市是一个复杂的系统，而城市外部空间形态是城市自身演化发展的外在综合表现，合理的空间形态和扩张进程有利于城市稳定的发展和资源的合理利用.紧凑度和分形维数是反映城镇用地扩张中形状变化的两个重要指标.城市紧凑度取值范围为0~1，当数值越接近于1时，则表示城镇用地的紧凑性越好.分形维数同样也是反映城镇空间形态的重要指标，当分形维数的数值小于1.5时，表明城镇用地空间形态趋于简单，当分形维数的数值大于1.5时，表明城镇用地空间形态趋向复杂，由表 2可知，2000，2005和2010年3个时期的武汉市城镇用地的紧凑度分别为0.180 4，0.154 7，0.126 3，数值逐年减小，这表明武汉市城镇用地扩张呈现非紧凑型发展，城镇用地总体空间形态趋向离散.由表 4可知，2000，2005和2010年武汉市城镇用地分形维数分别为1.548 8，1.575 2和1.604 5，3个年份的分形维数数值均大于1.5且总体呈增加的趋势，这表明十年间武汉市的总体城镇用地空间格局基本稳定，空间扩张逐渐复杂化，并有进一步巩固的趋势.武汉是由具有不同自然条件和发展历史的汉口、汉阳、武昌三镇整合形成，2000-2010年武汉市城镇用地扩张情况基于武汉的规划引导与发展实际，符合“多中心组团式”空间布局的构想.

    城镇用地的扩张与社会的发展密切相关，其扩张的方向、速度等受社会经济发展、产业结构变化与国家政策调控等因素的综合影响.本文基于ArcGIS平台，运用空间象限方位分析法，结合从DSMP/OLS数据中提取的不同年份的城镇用地，分别计算上文中的多个指标，得到的结果如表 5和表 6所示.从空间扩张方向上来看，2000-2010年间武汉市城镇空间扩张主要为第四、五象限，第七第八象限次之，即主要集中在西南、东南、西北方向.其中第一、八象限，即东北向、西北向城镇扩张差异性显著. 2000-2005年间西南和东南方向为武汉市最主要的扩张方向，结合扩张区域距城市中心距离可知扩张区域主要集中在距城市中心20~30 km处. 2005-2010年间在保持西南、东南向城镇用地继续发展的趋势，西北方向上扩张规模同样不可小视.具体分析可知，西南方向上的城镇用地扩张主要集中在汉阳区外围、沌口开发区和常福等地，依托武汉经济技术开发区，以汽车及零配件、电子信息、家电和包装印刷为主导，不断发展城市组团集群.而东南方向的建设主要以国家级东湖新技术开发区为主导，集聚科教智力优势资源实现城镇用地不断扩张.随着机场以及周边配套交通要素的不断完善，西北方向上武黄高速两侧及盘龙城等地也成为城镇用地扩张主力军，成为影响远城区空间扩张的重要因素.

4.   影响城镇用地扩张因素分析

    4.1.   自然因子限制城镇用地扩张方向

  • 武汉市位于长江、汉水交汇处，经历长时间的历史发展形成了“两江交汇、三镇鼎立”的城市形态和“湖泊众多，星罗棋布”的自然格局，形成汉口、武昌、汉阳相对独立完整的城市功能体系，并在此基础上构建三镇一体化发展的总体格局.从时间跨度看，1990年之前，由于江河山体的阻隔，武汉城市建成区零散分布；1990-2000年，城市建成区稳步扩展，基本上保持在三环以内，城市建成区的“碎片式”空间逐渐被填充发展；2000年以后，尤其是2005年后，受江河湖泊与郊野山林等自然要素的影响，城市建成区从中心向四周主要的对外交通廊道呈轴向式急速拓展，尤其是向西、西北、西南及东南方向建成区指状蔓延的扩张态势十分明显，但拓展速度不一致，导致指状边界、形态各异. 2010年以后在六大绿楔的引导下，建成区边界朝各个方向的发展愈加均衡，呈现凹凸有致的向心形态，整体上形成以武汉两江交汇处为中心向四周圈层式均匀覆盖的饱满形态[35].丰富的自然资源营造良好的城市生态环境，带来丰富生态旅游资源的同时，也会对城市产生强烈的分割限制作用.无限制的圈层发展不可避免地会蚕食山体、湖泊等生态空间，破坏城市整体的生态环境.因此，在现有城镇建设用地的基础之上采取轴向拓展、组团推进的模式才能最大程度地保护生态空间的连续性和完整性，实现城市与自然的和谐共生.

    • 4.2.   经济发展和产业转移推动城镇建设用地扩张

  • 随着城镇化的不断深入，武汉市城镇用地不断向外扩张以承接主城区部分产业转移.如武汉市北部的黄陂区，以天河国际航空港为依托，以航空物流、大型主题游乐等临空产业为主导，不断地吸引各类人流、物流、信息流在此地集聚，逐步发展形成盘龙、横店等大型新城组团并不断完善；而南部新洲区以新港建设为依托，建成地区性水陆联运枢纽，形成港口产业集聚，完善自身发展的同时不断加强与主城区以及毗邻地区互动沟通，形成地域空间点状极化发展之势.机场、港口等重大基础设施落户非主城区地区，辅以逐步完善的配套设施，将带来人、物、资金、政策等要素资源的高密度集聚，使得各类开发区及重大基础设施所在地在短时期内迅速发展为经济增长极，带动区域经济发展[36].

    • 4.3.   政策导向引领城镇用地空间扩张

  • 政策是城市规划执行的工具，尤其是城市总体规划在城镇用地扩张过程中具有重要的引导作用，《武汉市城市总体规划(1996-2020年)》确定主城按核心区、中心区片、综合组团结构，规划江北、江南两个核心区，在核心区周围布局10个中心区片，在主城边缘布局10个综合组团，区片组团之间道路交通联系，形成“多中心组团式”的布局结构.规划加强卫星镇的建设，在主城外围，将建设阳逻、北湖、金口等7个重点镇；《武汉市城市总体规划(2010-2020年)》响应了国家提出的“中部地区崛起”战略，根据城市风道研究，和武汉两江交汇、河湖密布、生态绿地分隔的自然地理特征，规划形成“以主城区为核、多轴多心”的开放式空间结构.即由主城区向外，依托“多快多轨”复合型交通走廊，新城6个城市发展轴，布局6个新城组群.新城组群之间控制6条生态廊道.由近期两次规划可以看出，主城区的用地注重优化整合，而其他各区多沿着交通走廊呈轴状式发展，结合具体建设可知，吴家山海峡两岸科技园、武汉经济技术开发区和东湖新技术开发区等一众先导区的兴起与建设，不仅成为三镇城镇用地空间扩张的新动力，同时也引导新增居住、就业的统筹安排和布局，为城市经济社会的可持续发展创造条件.

5.   结论与讨论

  • 本文基于DSMP/OLS夜间灯光数据，同时结合多源遥感影像数据和相关资料，通过构建城镇用地复合指数，提取2000，2005和2010年武汉市城镇用地面积，从而更加真实有效地获取十年间武汉市城镇用地面积变化特征. 2000-2010年间武汉市建设用地处于快速扩张之中，整体呈现非紧凑型发展，总体空间形态趋向离散型发展，城镇用地的发展日益复杂，空间形态趋向多样，继而运用象限分析的方法并结合距城市中心的距离值进一步分析武汉市不同方向上城镇用地扩张差异与强度.研究结果发现2000-2010年间武汉市远城区西北、东南方向上扩张强度最大，东北方向上扩张差异性显著，本文认为自然因素、经济发展和产业转移以及政策导向对武汉市城镇用地扩张产生重要影响.

Figure (3)  Table (6) Reference (36)

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