通過(guò)不透水面聚集密度法提取城市建成區(qū)

孟飛，殷成龍，孟祥金，肖慶鋒

(山東建筑大學(xué) 測(cè)繪地理信息學(xué)院，濟(jì)南 250101)

0 引言

21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)進(jìn)入了快速城市化階段。隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，城市擴(kuò)張引起的區(qū)域生態(tài)安全問(wèn)題等日益突出，甚至上升到國(guó)家安全層面[1-2]。準(zhǔn)確提取城市建成區(qū)(urban built-up area，UBA)信息，有助于了解城市化進(jìn)程的速度，分析城市化進(jìn)程的驅(qū)動(dòng)因素[3]。對(duì)于城市邊界提取，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了大量的理論和方法模型，可歸結(jié)為3類(lèi)：一是綜合利用遙感與GIS技術(shù)，如使用建筑面積指數(shù)或不透水表面相關(guān)的光譜指數(shù)(即從遙感圖像的光譜信息計(jì)算)、組合光譜數(shù)據(jù)和空間信息(如道路密度和光譜信息的組合或光譜數(shù)據(jù)和紋理信息的組合)、多源傳感器數(shù)據(jù)(如Landsat TM/ETM+、SAR、DMSP和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)等)、高分辨率影像和地理信息資料輔助提取建成區(qū)[4-7]；二是通過(guò)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，如電子地圖興趣點(diǎn)、出租車(chē)GPS軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等提取城市邊界[8-10]；三是利用調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)、人口和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、規(guī)劃和外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)等提取建成區(qū)[11-12]。

隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，建成區(qū)提取方法越來(lái)越多元化，提取精度也不斷提高。但是當(dāng)前城市邊界提取研究仍然存在很多問(wèn)題，如隨著城市各類(lèi)建筑物和構(gòu)筑物的不斷更新，以及城市不透水面空間分布格局發(fā)展呈現(xiàn)多元化和復(fù)雜化，僅依據(jù)不透水面分布圖提取城市建成區(qū)，容易引起城區(qū)中植被、水體等地表覆蓋類(lèi)型的漏分，無(wú)法保證城市建成區(qū)的連續(xù)性[13]。相關(guān)學(xué)者對(duì)北京、上海、廣州等一線(xiàn)城市的城市擴(kuò)張?zhí)卣鬟M(jìn)行了廣泛研究，并得出其在過(guò)去幾十年中均經(jīng)歷了大范圍城市擴(kuò)張過(guò)程的結(jié)論[14-16]。然而，對(duì)于一些同樣具有重要地位的省會(huì)城市(如濟(jì)南、沈陽(yáng)等)的研究卻比較少。

鑒于此，本文在采用建筑用地指數(shù)(index-based built-up index，IBI)[17]提取不透水面的基礎(chǔ)上，提出了一種基于對(duì)象不透水面聚集密度(impervious surface aggregation density，ISAD)的城市建成區(qū)提取方法，并利用長(zhǎng)時(shí)序遙感影像提取濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)范圍。然后，引入城市空間形態(tài)擴(kuò)展指標(biāo)、城市擴(kuò)張的速度與強(qiáng)度等指標(biāo)，對(duì)濟(jì)南近20年城市發(fā)展現(xiàn)狀、時(shí)空演化進(jìn)行分析，為濟(jì)南未來(lái)發(fā)展規(guī)劃提供決策支持。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)收集

1.1 研究區(qū)域

濟(jì)南(圖1)位于山東省西北部，地理坐標(biāo)116°11′E～117°58′E，36°01′N(xiāo)～37°32′N(xiāo)，占地面積10 244 km2，常住人口883.94萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化水平達(dá)到72.10%，下轄10區(qū)、2縣。本文以濟(jì)南市區(qū)為研究對(duì)象，范圍包括歷下、市中、天橋、槐蔭、歷城、長(zhǎng)清6個(gè)區(qū)，總面積3 309.03 km2。

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

1.2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)包括：1997—2017年Landsat系列數(shù)據(jù)，影像清晰無(wú)云(表1)；高分辨率歷史影像(用于精度驗(yàn)證)。

表1 所選Landsat影像數(shù)據(jù)列表

由于所選Landsat系列衛(wèi)星傳感器類(lèi)型不同，需采用不同預(yù)處理方法。在ENVI 5.3中，分別對(duì)1997、2002和2008年3年份影像按研究區(qū)范圍進(jìn)行無(wú)縫拼接、裁剪、大氣校正和輻射定標(biāo)，并對(duì)2008年影像進(jìn)行去條帶處理；分別對(duì)2013、2017年2個(gè)年份的影像進(jìn)行裁剪、大氣校正和輻射定標(biāo)；以2017年影像為基準(zhǔn)對(duì)其他年份的影像進(jìn)行配準(zhǔn)。

2 研究方法

2.1 對(duì)象不透水面聚集密度法提取城市建成區(qū)

不透水面作為建成區(qū)最主要組成部分，其提取方法直接決定了城市建成區(qū)的提取效果。IBI[17]是在歸一化差異性建筑指數(shù)(normalized difference building index，NDBI)[4]、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(soil adjus vegetation index，SAVI)[18]與改進(jìn)型歸一化差異性水體指數(shù)(modified normalized difference water index，MNDWI)[19]的基礎(chǔ)上，通過(guò)邏輯運(yùn)算，綜合構(gòu)建出的復(fù)合指數(shù)，可以有效增強(qiáng)城市的不透水面信息。IBI的計(jì)算如式(1)至式(4)所示。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：GREEN、RED、NIR、MIR分別為綠光、紅光、近紅外和中紅外波段；L為土壤調(diào)節(jié)因子，范圍為0～1，本研究取值0.5。得到IBI指數(shù)后，根據(jù)不同土地覆蓋類(lèi)型IBI值的分布情況，設(shè)定閾值提取不透水面。

某像元點(diǎn)的不透水面聚集密度描述了以該像元為中心，一定半徑范圍內(nèi)不透水面的聚集程度與分布密度[20]。不透水面聚集密度的計(jì)算如式(5)所示。

(5)

式中：s代表所計(jì)算的中心像元點(diǎn)；r代表選擇用來(lái)計(jì)算聚集密度的半徑；Bs i代表所選擇的半徑范圍內(nèi)的像元(0或1)；Di代表像元Bs i與s之間的距離。

以IBI指數(shù)提取的濟(jì)南市不透水面分布圖為輸入數(shù)據(jù)，半徑范圍為100～1 000 m，間距設(shè)為100 m，計(jì)算濟(jì)南市不透水面聚集密度的分布情況。對(duì)計(jì)算得到的不透水面聚集密度結(jié)果進(jìn)行分級(jí)，將其分為高密度區(qū)、中高密度區(qū)、中密度區(qū)、低密度區(qū)4個(gè)等級(jí)。其中，高、中高密度區(qū)對(duì)應(yīng)研究區(qū)主要建設(shè)用地；中密度區(qū)多位于建成區(qū)的邊緣；低密度區(qū)則多為植被和水體等土地利用類(lèi)型。

我國(guó)最新的城市規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)中，居住區(qū)的規(guī)模至少應(yīng)為3萬(wàn)人[21]，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，我國(guó)城鎮(zhèn)人均居住面積為36.6 m2。雖然建成區(qū)所包含的城市功能分區(qū)不僅是居住區(qū)，還有商業(yè)區(qū)、道路等，但對(duì)于濟(jì)南市這座有著883.94萬(wàn)人口的省會(huì)城市而言，居住區(qū)在城市建成區(qū)中占據(jù)主導(dǎo)地位，商業(yè)區(qū)和道路等可認(rèn)作是居住區(qū)的附屬。由此可認(rèn)定，城市建成區(qū)提取的最小斑塊面積為1.1 km2。以不透水面聚集密度分級(jí)結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入對(duì)象，提取面積大于1.1 km2的斑塊作為濟(jì)南市城市建成區(qū)。由于建成區(qū)不僅由不透水面構(gòu)成，還包含了適宜居民生活的綠地和水體，故在提取城市建成區(qū)范圍時(shí)，將被建成區(qū)包圍的綠地和水體也一并提取。

2.2 城市空間形態(tài)擴(kuò)展分析指標(biāo)

本研究引入城市空間形態(tài)擴(kuò)展指標(biāo)、城市擴(kuò)張的速度與強(qiáng)度、緊湊度[22]、城市形態(tài)分形維數(shù)[23]、城市空間重心以及城市擴(kuò)張方向等指標(biāo)，對(duì)研究區(qū)1997—2017年間城市空間演化進(jìn)行分析。

1)城市形態(tài)擴(kuò)展指標(biāo)及擴(kuò)張速度與強(qiáng)度。城市建成區(qū)的空間擴(kuò)展指標(biāo)往往會(huì)受到如經(jīng)濟(jì)、人口、政策、自然條件等的影響，主要表現(xiàn)為集中式同心圓擴(kuò)展、帶狀軸向擴(kuò)展、多中心網(wǎng)狀擴(kuò)展等[24]；城市擴(kuò)張速度指數(shù)表示建成區(qū)在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)不同時(shí)段面積的年擴(kuò)張速度；城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)表示建成區(qū)在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)不同時(shí)段面積擴(kuò)張的強(qiáng)弱程度，計(jì)算分別如式(6)、式(7)所示。

(6)

(7)

式中：v為城市擴(kuò)張速度；R為城市擴(kuò)張強(qiáng)度；Sb為城市建成區(qū)末期面積；Sa為城市建成區(qū)初期面積；S0為研究區(qū)面積；T為時(shí)間間隔。

2)緊湊度及城市形態(tài)分形維數(shù)。緊湊度是描述城市擴(kuò)張過(guò)程中空間形態(tài)緊湊程度變化的指數(shù)[25]。緊湊度的提高，有利于加強(qiáng)城市各部分之間的聯(lián)系，提高土地及資源的利用率，降低城市管理成本[23]。分形維數(shù)[23]是利用建成區(qū)的周長(zhǎng)和面積來(lái)衡量城市空間形態(tài)的指數(shù)，范圍一般在1～2之間，值越大表示城市空間形態(tài)越復(fù)雜；反之，城市空間形態(tài)越簡(jiǎn)單。緊湊度與分形維數(shù)的計(jì)算如式(8)、式(9)所示。

(8)

F=2ln(C/4)/lnS

(9)

式中：P為緊湊度；F為分形維數(shù)；S為城市建成區(qū)面積；C為城市建成區(qū)周長(zhǎng)。

3)城市空間重心。采用城市空間重心揭示濟(jì)南市在城市擴(kuò)展過(guò)程中的重心遷移規(guī)律。重心坐標(biāo)的計(jì)算如式(10)、式(11)所示。

(10)

(11)

式中：X、Y分別為城市空間重心的橫、縱坐標(biāo)；Si為第i塊建成區(qū)斑塊面積；n為建成區(qū)斑塊總數(shù)；Xi與Yi分別為第i塊建成區(qū)斑塊幾何中心的橫、縱坐標(biāo)。

為直觀展示重心在空間位置上的遷移幅度，引入重心遷移距離，計(jì)算如式(12)所示。

(12)

式中：D為重心遷移距離；X1、X2分別為重心遷移前后的橫坐標(biāo)；Y1、Y2分別為重心遷移前后的縱坐標(biāo)。

3 結(jié)果與分析

3.1 建成區(qū)提取與精度評(píng)價(jià)

利用IBI指數(shù)提取不透水面信息，分別得到濟(jì)南市1997—2017年不透水面豐度結(jié)果。根據(jù)不同土地覆蓋類(lèi)型IBI值的分布情況，確定5個(gè)年份的IBI閾值分別介于0.30～0.35，獲得不透水面二值圖(圖2)。為驗(yàn)證不透水面的提取精度，在研究區(qū)范圍內(nèi)，隨機(jī)創(chuàng)建200個(gè)樣本點(diǎn)，將不透水面提取結(jié)果與高分辨率歷史影像目視解譯結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，不透水面提取精度介于85.0%～90.5%，提取精度滿(mǎn)足研究需要。

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

分別提取1997—2017年5個(gè)年份城市建成區(qū)并進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。由于過(guò)程具有重復(fù)性，故以2017年為例，論述城市建成區(qū)提取及精度評(píng)價(jià)過(guò)程。

以濟(jì)南市2017年不透水面分布結(jié)果為輸入，計(jì)算不透水面聚集密度結(jié)果，實(shí)驗(yàn)半徑范圍為100～1 000 m，間距設(shè)為100 m。經(jīng)過(guò)對(duì)比，當(dāng)計(jì)算半徑r=500 m時(shí)，不透水面聚集密度結(jié)果既能準(zhǔn)確描述出濟(jì)南市不透水面分布情況，又能精確提取出濟(jì)南市城市建成區(qū)范圍。故選取計(jì)算半徑為500 m的不透水面聚集密度結(jié)果進(jìn)行聚集密度分級(jí)(圖3)。

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

高、中高密度區(qū)的不透水面聚集密度分別為70%、50%以上，對(duì)應(yīng)研究區(qū)主要建設(shè)用地；中密度區(qū)多位于建成區(qū)的邊緣；低密度區(qū)則多為植被和水體等土地利用類(lèi)型。以不透水面聚集密度分級(jí)結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入對(duì)象，提取面積大于1.1 km2的斑塊為濟(jì)南市城市建成區(qū)范圍(圖4(a))。為比較該方法與其他城市建成區(qū)提取方法的精度高低，采用傳統(tǒng)的監(jiān)督分類(lèi)方法提取2017年濟(jì)南市城市建成區(qū)范圍，提取結(jié)果如圖4(b)所示。

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

在研究區(qū)范圍內(nèi)，隨機(jī)創(chuàng)建200個(gè)樣本點(diǎn)，將2種方法的城市建成區(qū)提取結(jié)果與高分辨率影像目視判讀結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)對(duì)比，監(jiān)督分類(lèi)方法提取精度為81.5%；對(duì)象不透水面聚集密度法城市建成區(qū)提取精度為93.5%，比監(jiān)督分類(lèi)方法高12.0%。采用對(duì)象不透水面聚集密度法分別獲取濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)范圍并進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明，城市建成區(qū)提取精度介于90.5%～94.0%，提取精度滿(mǎn)足研究需要。

鄧劉洋等[26]利用面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法和土地利用信息標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計(jì)變量提取建成區(qū)邊界，精度較一般的監(jiān)督分類(lèi)方法有顯著提高，達(dá)到89.0%；王若曦等[27]提出了引入DMSP夜間燈光數(shù)據(jù)優(yōu)化Landsat監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果的建成區(qū)提取方法，降低了非人口聚集區(qū)域的裸土、村落等對(duì)建成區(qū)遙感提取造成的噪聲影響，提取精度達(dá)89.7%；張佳瑜等[28]通過(guò)人機(jī)交互解譯方式提取城市建成區(qū)，可最大限度地保證提取精度，但效率低下，難以對(duì)大范圍影像進(jìn)行快速提取。與已有研究相比，本文所提出的對(duì)象不透水面聚集密度法，既能較精確地提取城市建成區(qū)邊界、保證城市建成區(qū)的完整性，又可降低非人口聚集區(qū)域的村落、廠(chǎng)礦等對(duì)提取結(jié)果的噪聲影響，且精度較高。

3.2 城市建成區(qū)時(shí)間演化分析

城市的空間擴(kuò)張是城市化進(jìn)程的基本特征之一。對(duì)城市擴(kuò)張的研究能較好地分析城市發(fā)展的模式，從而更加合理地利用土地資源，全面提升城市管理成效[26]。濟(jì)南市近20年城市建成區(qū)面積、擴(kuò)張速度與強(qiáng)度如表2和表3所示。從表2可以看出，1997年城市建成區(qū)面積為38.61 km2，至2017年已達(dá)248.15 km2，年均擴(kuò)張面積為10.48 km2。從城市建成區(qū)擴(kuò)張速度和強(qiáng)度來(lái)看(表3)，1997—2002年濟(jì)南市經(jīng)歷了第1次快速擴(kuò)張過(guò)程，擴(kuò)張速度為14.19 km2/a，而后在2002—2008年擴(kuò)張速度明顯放慢，2008年以后迎來(lái)第2次快速擴(kuò)張，尤其以2008—2013年間擴(kuò)張速度最快，達(dá)15.30 km2/a，是整個(gè)研究期的1.46倍。

表2 各年份城市建成區(qū)面積及擴(kuò)張百分比

表3 濟(jì)南市城市建成區(qū)擴(kuò)張速度和強(qiáng)度

城市實(shí)體能夠反映當(dāng)?shù)氐匦巍⒌孛蔡卣髑疫B續(xù)分布的地域?qū)嶓w，包含了研究區(qū)域建成區(qū)和一些城鄉(xiāng)結(jié)合部等[27]。將濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)數(shù)據(jù)作為城市實(shí)體，對(duì)其形狀擴(kuò)展作進(jìn)一步地分析。緊湊度的值介于0～1之間，緊湊度越大說(shuō)明建成區(qū)形狀越緊湊；反之，形狀越松散。分別計(jì)算得到濟(jì)南市城市建成區(qū)5個(gè)不同年份的緊湊度結(jié)果(圖5)。

圖5 濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)緊湊度

1997—2017年間濟(jì)南市城市建成區(qū)的緊湊度總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，僅2002—2008年間上升0.01，到2017年時(shí)，緊湊度已由1997年的0.13下降到0.06。城市緊湊度不斷下降表明，近20年濟(jì)南市城市邊界輪廓越來(lái)越復(fù)雜，建成區(qū)的空間形態(tài)越來(lái)越離散，土地利用效率偏低。在下一階段的城市發(fā)展規(guī)劃中應(yīng)注意使城市結(jié)構(gòu)更加合理，空間布局更加緊湊，完善城市內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施，增強(qiáng)各建成區(qū)之間的聯(lián)系。

圖6為濟(jì)南市城市建成區(qū)5個(gè)年份的分形維數(shù)，從1997年的2.06下降到2002年的2.03，再到2008年的1.96，2013年繼續(xù)下降到1.95，2017年有所上升至1.97，呈現(xiàn)出先降后升的“V”型發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)合圖7濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)擴(kuò)展分析可知，1997—2008年城市建成區(qū)主要以原有老城區(qū)為中心向外擴(kuò)展，內(nèi)部填充和外部擴(kuò)展同步進(jìn)行；2008—2013年分形維數(shù)繼續(xù)下降，說(shuō)明城市建成區(qū)擴(kuò)展形狀的不規(guī)則程度在逐年減少；2013年以后城市內(nèi)部已經(jīng)優(yōu)化、填充至飽和，城市擴(kuò)展范圍以外部為主，城市外圍結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低，建成區(qū)形狀變得復(fù)雜。

圖6 濟(jì)南市1997—2017年城市建成區(qū)分形維數(shù)

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

3.3 城市建成區(qū)空間演化分析

基于獲取的濟(jì)南市城市建成區(qū)數(shù)據(jù)，計(jì)算出1997年建成區(qū)的重心，以該點(diǎn)為原點(diǎn)，東西南北4個(gè)方向?yàn)樽鴺?biāo)軸，把其他年份的城市建成區(qū)矢量圖層疊加，分成8個(gè)象限來(lái)比較城市建成區(qū)的擴(kuò)展方向，結(jié)果如圖7所示。

由圖7可以看出，1997—2017年濟(jì)南市城市建成區(qū)的擴(kuò)展以老城區(qū)為中心，向各個(gè)方向均有擴(kuò)展，其中向東部和北部擴(kuò)展的趨勢(shì)最為明顯，而西部和南部擴(kuò)展趨勢(shì)不顯著。1997—2017年濟(jì)南建成區(qū)隨著時(shí)間推移在原基礎(chǔ)上規(guī)模不斷擴(kuò)大，由于“東拓、西進(jìn)、南控、北跨、中優(yōu)”總體戰(zhàn)略[28]的實(shí)施，建成區(qū)呈現(xiàn)出帶狀軸向擴(kuò)展模式。建成區(qū)擴(kuò)展表現(xiàn)出“一體兩翼”的特征，即以大明湖周邊老城區(qū)為核心，向東北、西南兩翼發(fā)展，且主干道經(jīng)十路東西貫穿全城。

以不透水面聚集密度分級(jí)結(jié)果中的高、中高密度區(qū)為輸入，對(duì)城市建成區(qū)的重心位置進(jìn)行計(jì)算。濟(jì)南市近20年來(lái)城市建成區(qū)重心遷移變化如圖8所示。從經(jīng)度變化來(lái)看，1997—2008年，重心經(jīng)度變化明顯，向東移動(dòng)2′24″；2008—2017年，經(jīng)度總體變化趨勢(shì)不明顯，2008—2013年、2013—2017年2個(gè)時(shí)間間隔經(jīng)度先減后增，到2017年時(shí)重心經(jīng)度與2008年基本一致。從重心的緯度變化來(lái)看，1997—2017年間，重心緯度先增后減，總體變化趨勢(shì)不明顯；從整體變化上來(lái)看，濟(jì)南市城市建成區(qū)的重心是向東移動(dòng)，移動(dòng)距離為3.48 km。重心移動(dòng)原因主要是濟(jì)南城市發(fā)展規(guī)劃總體戰(zhàn)略[25]的實(shí)施，位于市區(qū)東部的高新開(kāi)發(fā)區(qū)自1991年成立以來(lái)發(fā)展迅速，并與東部燕山新區(qū)的濟(jì)南市中央商務(wù)區(qū)相連接；東部唐冶片區(qū)和西南部長(zhǎng)清大學(xué)城近年來(lái)得到了大力發(fā)展。隨著萊蕪撤市建區(qū)，未來(lái)濟(jì)南向東擴(kuò)展的勢(shì)頭將會(huì)更加明顯。

注：該圖基于山東省自然資源廳標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號(hào)為魯SG(2019)045號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文以1997—2017年Landsat系列影像為數(shù)據(jù)源，提出了一種基于對(duì)象不透水面聚集密度的城市建成區(qū)提取方法。通過(guò)對(duì)近20年濟(jì)南市城市建成區(qū)范圍提取與時(shí)空形態(tài)的演化分析，可得出以下結(jié)論。

本文提出的對(duì)象不透水面聚集密度法城市建成區(qū)提取精度達(dá)到93.5%，優(yōu)于現(xiàn)有的監(jiān)督分類(lèi)提取方法，提取結(jié)果既能準(zhǔn)確刻畫(huà)出城市形態(tài)、保持建成區(qū)的完整性，又能降低非人口聚集區(qū)域的村落、廠(chǎng)礦等對(duì)提取結(jié)果的噪聲影響，方便快捷，普遍適用于Landsat-5～Landsat-8系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

1997—2017年間，濟(jì)南市城市建成區(qū)面積不斷擴(kuò)張。其中，2008—2013年擴(kuò)張最明顯，擴(kuò)張速度與強(qiáng)度分別達(dá)到15.30 km2/a、0.46%，分別為整個(gè)研究期的1.46、1.44倍。近20年建成區(qū)隨著時(shí)間推移在原基礎(chǔ)上規(guī)模不斷擴(kuò)大，呈現(xiàn)出帶狀軸向擴(kuò)展模式。濟(jì)南市城市建成區(qū)擴(kuò)展表現(xiàn)出“一體兩翼”的特征，即以大明湖周邊老城區(qū)為核心，向東北、西南兩翼發(fā)展。建成區(qū)的重心向東移動(dòng)，移動(dòng)距離為3.48 km。

1997—2013年濟(jì)南市城市建成區(qū)主要以原有老城區(qū)為中心向外擴(kuò)展，內(nèi)部填充和外部擴(kuò)展同步進(jìn)行，城市擴(kuò)展形狀的不規(guī)則程度在逐年減少；2013年以后城市內(nèi)部已經(jīng)優(yōu)化、填充至飽和，城市擴(kuò)展范圍以外部為主，城市外圍結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低，建成區(qū)形狀變得復(fù)雜。在下一階段的城市發(fā)展規(guī)劃中應(yīng)注意,使城市結(jié)構(gòu)更加合理，空間布局更加緊湊，完善城市內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施，增強(qiáng)各建成區(qū)之間的聯(lián)系。