基于RS的城市擴(kuò)張監(jiān)測與分析

王 磊，趙國慶，郝敬鋒

（1.邦城規(guī)劃顧問（蘇州工業(yè)園區(qū)）有限公司，江蘇 蘇州 215028）

基于RS的城市擴(kuò)張監(jiān)測與分析

王 磊1，趙國慶1，郝敬鋒1

（1.邦城規(guī)劃顧問（蘇州工業(yè)園區(qū)）有限公司，江蘇 蘇州 215028）

以蘇州市為例，利用不同時段的TM影像，結(jié)合相關(guān)資料，采用決策樹分類方法對蘇州市轄區(qū)建設(shè)用地進(jìn)行了提取和分析。結(jié)果表明，1995～2010年間，蘇州市轄區(qū)建設(shè)用地增加了720．7 km2，年均增幅為6．8%，擴(kuò)張的方向和趨勢主要受到地理環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長及政策規(guī)劃等多種因素的影響。就蘇州而言，政府的政策規(guī)劃影響最為顯著。

遙感；決策樹分類；城市擴(kuò)張；蘇州市

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，外來人口不斷涌入城市，導(dǎo)致城市規(guī)模迅速擴(kuò)大，土地資源和環(huán)境問題日益加劇。如何動態(tài)地監(jiān)測城市用地的空間擴(kuò)張，防止土地資源的浪費(fèi)和生態(tài)環(huán)境的破壞顯得至關(guān)重要。遙感具有快速、宏觀、綜合獲取城市用地狀況及其變化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢[1]，配合GIS強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)分析處理功能，可用于城市建設(shè)用地的分析處理及綜合制圖。因此，基于3S技術(shù)集成遙感影像、地形圖及歷史圖件等多源空間數(shù)據(jù)融合與集成來反映城市空間演變過程，可以解決動態(tài)監(jiān)測城市土地利用的難題[2]。目前國內(nèi)外已有許多學(xué)者利用遙感手段對城市空間擴(kuò)張問題進(jìn)行了研究[3-7]。

2012年蘇州行政區(qū)劃作了重大調(diào)整，昆山成為江蘇省直管縣，而吳江撤市設(shè)區(qū)，成為蘇州市吳江區(qū)。行政區(qū)劃的調(diào)整使得蘇州面臨重大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及空間組織形式的轉(zhuǎn)變勢在必行。本文通過中等分辨率的TM影像數(shù)據(jù)進(jìn)行城市擴(kuò)張監(jiān)測，從自然地理環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及政策和規(guī)劃等多個方面對蘇州市轄區(qū)的土地利用變化進(jìn)行分析，為合理開發(fā)空間資源，加強(qiáng)土地的集約利用及周圍的環(huán)境保護(hù)提供依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)來源

蘇州是江蘇省經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、現(xiàn)代化程度最高的城市，地區(qū)生產(chǎn)總值居全國城市前列。本次研究區(qū)的范圍限定在蘇州市轄區(qū)，不包含周邊的縣級行政區(qū)域。

影像數(shù)據(jù)采用國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺[8]提供的美國陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)Landsat影像，選取1995年、2000年和2010年3個時期，如表1。其中2010年的影像條帶使用多影像自適應(yīng)局部回歸進(jìn)行修復(fù)。前期利用ENVI軟件對遙感影像完成大氣校正、幾何校正、區(qū)域裁剪、圖像增強(qiáng)等處理工作。影像分析過程利用到了SRTM高程數(shù)據(jù)，也來自于國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。同時也利用了地形圖、歷史地圖和城市規(guī)劃圖作為輔助分類的依據(jù)。

表1 遙感影像數(shù)據(jù)說明

2 建成區(qū)提取方法研究

2.1 典型地物光譜特征分析

結(jié)合地域特點(diǎn)，選擇水塘、城鎮(zhèn)、湖泊、農(nóng)田、河流、樹林、灘地7種典型地物，對其進(jìn)行光譜分析。以2010年蘇州市TM影像圖為例，在ENVI中使用roi工具盡可能多地圈定各類地物的純凈像元，并統(tǒng)計(jì)各采樣地物光譜灰度均值，各地物光譜響應(yīng)曲線如圖1。

圖1 典型地物類型光譜響應(yīng)曲線

由圖1可以發(fā)現(xiàn)，水塘、湖泊、河流的灰度值隨著波長的增加不斷減小，這是由于水體對近紅外波段光譜具有強(qiáng)吸收性，利用這一特征能夠?qū)⑺w同其他地物很好地區(qū)分開。農(nóng)田和林地B4值大于B3值，體現(xiàn)了植被的光譜特征（葉綠素在0．65 μm附近存在一個較強(qiáng)的吸收峰[9]），易于提取。城鎮(zhèn)用地包括居住用地、商業(yè)用地、工業(yè)用地、道路等多種類型，建筑結(jié)構(gòu)和建筑材料也不盡相同，導(dǎo)致光譜曲線在數(shù)值上浮動較大，且形態(tài)上與灘地的光譜曲線形態(tài)類似，因此單獨(dú)利用光譜方法難以提取。

2.2 建設(shè)用地提取方法

本文利用ENVI的decision tree功能，按照先易后難的順序，依次提取水體、植被和城鎮(zhèn)，分類的結(jié)果對照歷史地圖、城市規(guī)劃圖以及相關(guān)資料，作適當(dāng)?shù)男拚?/p>

根據(jù)圖1的水體光譜信息，經(jīng)過多次嘗試，采用B2/B5作為提取水體的算法，由于水體B2波段灰度值大于B5，作比值后的圖像直方圖特征信息明顯，易于閾值的選取。植被的提取采用歸一化植被指數(shù)（NDVI），NDVI可以消除大部分與儀器定標(biāo)、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關(guān)的輻照度的變化，增強(qiáng)了對植被的響應(yīng)能力，是最為常用的植被指數(shù)。蘇州西部多山，山上的裸露地表也易被誤分為建設(shè)用地，根據(jù)相關(guān)資料及經(jīng)驗(yàn)，判斷蘇州西部的山體為林地覆蓋，因此利用SRTM 高程數(shù)據(jù)提取山體信息，將其劃歸為林地。

以2010年影像為例，構(gòu)建決策樹，如圖2，并進(jìn)行分類。分類后的城鎮(zhèn)信息雖然區(qū)別了湖泊、河流、水塘、農(nóng)田及樹林，但仍然包含了部分灘地，依靠經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)資料進(jìn)行目視解譯。灘地多分布在湖泊旁邊的偏僻地區(qū)，且顏色均勻，易于辨認(rèn)，對其進(jìn)行人工糾正。分類結(jié)果存在大量的零碎圖斑，利用ArcGIS的region工具統(tǒng)計(jì)斑塊面積小于10個像素的圖斑，再利用nibble工具將其歸并到周圍的大圖斑中。

圖2 決策樹構(gòu)建

對其他2幅影像采取相同的方法進(jìn)行分析，并參照歷史地圖、城市規(guī)劃圖以及相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料，對決策樹中的閾值進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，以保證分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3 城市空間擴(kuò)張分析

根據(jù)上述方法得到1995年、2000年和2010年3個時期蘇州市轄區(qū)建設(shè)用地及其變化情況，如圖3。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表2、表3。

圖3 1995～2010年蘇州市轄區(qū)空間擴(kuò)張進(jìn)程

表2 1995～2010年蘇州市轄區(qū)建設(shè)用地面積

表3 1995～2010年蘇州市轄區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積

1995～2010年蘇州市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張迅速，面積增加了452．8 km2，年均增幅為6．8%。其中，1995～2000年間建設(shè)用地面積增加了118 km2，而2000～2010年間增加了334．8 km2，年均增幅分別為7．6%和6．5%。由圖3可見，1995～2000年間主要表現(xiàn)為兩翼擴(kuò)張，其主要原因是東部工業(yè)園區(qū)和西部高新區(qū)的迅速發(fā)展導(dǎo)致建設(shè)用地快速擴(kuò)張。2000～2010年間在兩翼迅猛擴(kuò)張的同時，南北方向也有了較大發(fā)展。到2010年底，東部工業(yè)園區(qū)的建設(shè)用地蔓延至蘇州與昆山的交界，南部吳中區(qū)的建設(shè)用地已接壤吳江。

4 城市擴(kuò)張影響因素分析

4.1 自然地理環(huán)境

自然地理環(huán)境是城市發(fā)展的基礎(chǔ)條件，是城市形成和發(fā)展的載體。城市空間擴(kuò)張的規(guī)模、方向、速度、結(jié)構(gòu)受到地形、地貌、水文等自然地理要素的影響[10]。蘇州地處平原、雨水充沛、氣候宜人，地理?xiàng)l件優(yōu)越，具備發(fā)展大規(guī)模城市的自然基礎(chǔ)。在城市不斷擴(kuò)張的過程中，蘇州也受到了一定的影響，如西部低山丘陵零散分布，阻礙了高新區(qū)向西擴(kuò)張的進(jìn)程，而西山島和東山半島受地形和空間的限制，擴(kuò)張速度緩慢。東部的金雞湖、獨(dú)墅湖，東北部陽澄湖的特殊地形在一定程度上影響了城市的發(fā)展，但構(gòu)成了獨(dú)特的風(fēng)景線。

4.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長

城市的規(guī)模及其所處的發(fā)展階段很大程度上受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤其是第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對城市空間擴(kuò)張產(chǎn)生直接的驅(qū)動作用。上世紀(jì)90年代以來，蘇州經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，地區(qū)生產(chǎn)總值從1995年的903．11億元增長至2010年的9 228．91億元，年均增速為16．8%。其中，第二產(chǎn)業(yè)從543．41億元增長為5 253．81億元，第三產(chǎn)業(yè)從279．33增長至3 819．31億元[11]。第二、三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致了城市勞動力的大量需求，越來越多的外來人口涌入蘇州，截至2010年底，蘇州常住人口已突破千萬。人口的增加對住房、道路交通、公共基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生巨大的需求，從而直接推動城市空間規(guī)模的擴(kuò)張。

4.3 政策與規(guī)劃

政府的政策規(guī)劃對城市發(fā)展具有直接的導(dǎo)向和限制作用。1992年11月蘇州高新區(qū)被國務(wù)院批準(zhǔn)為國家級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，帶動了蘇州西部經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。1994年2月中國政府與新加坡政府合作成立蘇州工業(yè)園區(qū)，金雞湖附近地區(qū)迅速城市化，并且不斷東進(jìn)。高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)的成立奠定了蘇州城“一體兩翼”的空間發(fā)展基礎(chǔ)。2000年12月31日，經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)，撤銷吳縣市，設(shè)立蘇州市吳中區(qū)、相城區(qū)。市區(qū)面積由392．3 km2陡增至1 649．72 km2。同年，國務(wù)院批復(fù)同意《蘇州市城市總體規(guī)劃（1996～2010）》，規(guī)劃明確了蘇州“古城居中、東園西區(qū)、一體兩冀、南景（風(fēng)景區(qū)）北廊（交通走廊）”的基本城市形態(tài)。而2005年之后又編制了《蘇州市城市總體規(guī)劃（2007～2020）》《蘇州市總體城市設(shè)計(jì)（2008～2020）》，將中心城區(qū)的空間結(jié)構(gòu)規(guī)劃為“十字軸帶、五楔滲透、多心多點(diǎn)、綠廊相通”，明確引導(dǎo)未來蘇州城市的空間發(fā)展形態(tài)。

5 結(jié) 語

通過對蘇州建設(shè)用地的擴(kuò)張分析以及影響因素的研究，深入了解到蘇州市的空間發(fā)展?fàn)顩r，有利于動態(tài)監(jiān)測城市的發(fā)展過程，合理規(guī)劃城市發(fā)展和周邊環(huán)境保護(hù)，從而實(shí)現(xiàn)城市的科學(xué)和可持續(xù)發(fā)展。

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1672-4623（2015）02-0147-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.02.052

王磊，碩士，工程師，從事GIS和RS在城市規(guī)劃方面的應(yīng)用研究。