陳 征，胡德勇，曾文華，鄧 磊

(1.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048;2.浙江省測(cè)繪資料檔案館，杭州 310012)

0 引言

近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、人口向城鎮(zhèn)聚集，使得我國(guó)城鎮(zhèn)用地面積不斷增加，范圍不斷擴(kuò)大，城市周邊土地覆被類(lèi)型不斷變化，大片鄉(xiāng)村地區(qū)轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)地區(qū)[1]。因此對(duì)區(qū)域尺度上的城市擴(kuò)張進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)可為土地規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等提供科學(xué)參考，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

遙感技術(shù)具有多尺度、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于區(qū)域資源和環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。目前，用于城鎮(zhèn)用地信息提取的主要方法有圖像分類(lèi)法、閾值分割法等[2－4]。然而，由于受到遙感圖像“同物異譜、同譜異物”特征的影響，閾值分割法在精確獲取城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息過(guò)程中，受像元值的一致性干擾較大，需要對(duì)提取結(jié)果做進(jìn)一步處理。20世紀(jì)90年代，DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)(night－time light，NTL)作為一種新的數(shù)據(jù)源，為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城鎮(zhèn)分布及其變化提供了新的方法和途徑。運(yùn)用NTL數(shù)據(jù)進(jìn)行城鎮(zhèn)擴(kuò)張動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)主要有燈光指數(shù)法[5]和多層次閾值法[6－8]等。前者綜合考慮區(qū)域平均燈光強(qiáng)度和燈光面積構(gòu)建燈光指數(shù)表征城市化水平，利用閾值技術(shù)獲取城鎮(zhèn)空間分布特征及其變化;后者通過(guò)構(gòu)建燈光指數(shù)數(shù)據(jù)的多層次閾值，對(duì)夜間燈光圖像進(jìn)行閾值分割，獲取城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息。但NTL數(shù)據(jù)空間分辨率較低，對(duì)于城鎮(zhèn)擴(kuò)張監(jiān)測(cè)存在局限性，因而它常用作城鎮(zhèn)擴(kuò)張遙感信息提取的輔助數(shù)據(jù)源。以上方法雖然能夠滿(mǎn)足城鎮(zhèn)變化監(jiān)測(cè)的基本要求，但如何應(yīng)用多源數(shù)據(jù)提高城鎮(zhèn)信息提取精度，正確反映城鎮(zhèn)擴(kuò)張?zhí)卣魇悄壳柏酱鉀Q的問(wèn)題。

本文以浙江省為研究區(qū)，收集了1995年、2005年、2010(或部分2009)年 3個(gè)時(shí)期的TM圖像，同時(shí)收集了1995年、2005年、2010年的 NTL數(shù)據(jù)和其他輔助數(shù)據(jù)，在圖像監(jiān)督分類(lèi)樣本制備的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Breiman等[9]提出的分類(lèi)回歸樹(shù)(classification and regression tree，CART)算法進(jìn)行圖像分類(lèi)，提取了研究區(qū)各時(shí)期城鎮(zhèn)用地空間分布專(zhuān)題信息;為進(jìn)一步提高專(zhuān)題信息提取的精度，將NTL數(shù)據(jù)應(yīng)用到城鎮(zhèn)用地結(jié)果優(yōu)化處理中，獲得了最終所需的城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息，在此基礎(chǔ)上采用GIS手段和統(tǒng)計(jì)方法宏觀(guān)把握浙江省1995—2010年城鎮(zhèn)擴(kuò)張的時(shí)空特征。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

近20 a間，浙江省經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，土地利用類(lèi)型變化明顯，變化最快的是城市用地和交通用地，變化率分別達(dá)187.50%和 110.03%[10]。人口向城鎮(zhèn)聚集，大片鄉(xiāng)村地區(qū)轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)地區(qū)，尤以杭州、寧波、浙中地區(qū)最為明顯，形成了以杭州為核心的大都市、以浙中為主要區(qū)域的中小城鎮(zhèn)群發(fā)展模式。

為了對(duì)浙江省1995年后城市擴(kuò)張情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，本文選擇了前述3個(gè)時(shí)期的TM圖像，空間分辨率為30 m。每時(shí)期各9景圖像。數(shù)據(jù)覆蓋范圍如圖1所示，時(shí)相及特性如表1所示。

圖1 研究區(qū)及Landsat TM數(shù)據(jù)景幅覆蓋范圍Fig.1 Study area and the coverage of Landsat TM data

表1 研究用到的Landsat TM數(shù)據(jù)及其特性Tab.1 Landsat TM data and their characteristics

收集的NTL數(shù)據(jù)來(lái)源于NOAA下屬的國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心(national oceanic and atmospheric administration，NGDC，http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/downloadV4composites.html)。NTL 數(shù)據(jù)是美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星(defense meteorological satellite program，DMSP)搭載的線(xiàn)性?huà)呙铇I(yè)務(wù)系統(tǒng)(operational line scan system，OLS)獲取的，該產(chǎn)品是一段時(shí)期內(nèi)無(wú)云條件下燈光被連續(xù)探測(cè)到的頻率，并去除了亮云，水體及火光等的影響[11]，通過(guò)明暗對(duì)比反映城鎮(zhèn)信息，灰度范圍0～63，空間分辨率1 km。從NTL數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，提取穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)，經(jīng)投影轉(zhuǎn)換、裁剪等預(yù)處理后，作為該研究區(qū)的城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息提取的輔助數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息的遙感提取

城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息的遙感提取主要包括以下3個(gè)步驟:

1)圖像分類(lèi)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。為了更好地區(qū)分植被、裸地和城鎮(zhèn)用地，以歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)和歸一化燃燒率(normalized burn ratio，NBR)作為遙感圖像分類(lèi)的輔助數(shù)據(jù)[12－13]，即

式中:R為T(mén)M第3波段(紅光波段)亮度值;NIR為T(mén)M第4波段(近紅外波段)亮度值;IR為T(mén)M第7波段(短波紅外波段)亮度值。

NDVI通過(guò)比值算法增強(qiáng)植被、耕地與其他地物的差別，能夠更好地反映植被的分布狀況;NBR突出了植被變化前后的情況，可以提高對(duì)于因植被數(shù)量變化而造成的裸露地表的提取精度。將TM圖像的7個(gè)波段(熱紅外第6波段重采樣為30 m)及其衍生數(shù)據(jù)(NDVI，NBR)組合為9個(gè)圖層，作為圖像分類(lèi)輸入變量。

2)圖像分類(lèi)算法。研究選擇CART作為圖像分類(lèi)的具體算法。該方法自1984年被提出以來(lái)，在美國(guó)國(guó)家土地覆蓋數(shù)據(jù)庫(kù)(national land cover database，NLCD)開(kāi)發(fā)中得到了推廣和應(yīng)用，如 NLCD 2000采用CART方法，基于多種輔助數(shù)據(jù)層疊加分析，依據(jù)各層的權(quán)重進(jìn)行分類(lèi)。CART算法是空間數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種常用分析方法，其算法是一個(gè)二叉樹(shù)遞歸過(guò)程，利用訓(xùn)練樣本建立基于規(guī)則的模型，每一個(gè)規(guī)則集均定義了多元線(xiàn)性回歸模型建立的條件。同時(shí)，回歸樹(shù)模型能夠說(shuō)明目標(biāo)變量和預(yù)測(cè)變量之間的非線(xiàn)性關(guān)系并允許連續(xù)變量和離散變量作為輸入變量，其分類(lèi)精度優(yōu)于其他簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型[9，14－16]。

CART模型的精度取決于訓(xùn)練樣本的質(zhì)量。在實(shí)際操作中，多景圖像拼接后的鑲嵌圖像給訓(xùn)練樣本的采集帶來(lái)較大困難。為規(guī)避處理過(guò)程中的干擾因素，本文采用分幅處理的方式提取單景TM圖像中的城鎮(zhèn)信息。此外，區(qū)別于其他數(shù)據(jù)挖掘算法，CART模型需要采集較多的訓(xùn)練樣本，本文在每景圖像選取50 000個(gè)像元以上城鎮(zhèn)用地樣本為測(cè)試變量，同時(shí)保證交叉驗(yàn)證樣本在5 000個(gè)像元以上。繼而基于訓(xùn)練樣本構(gòu)建CART模型，并利用該模型對(duì)待分類(lèi)圖層變量進(jìn)行圖像分類(lèi)。

通常情況下，鄉(xiāng)村城市化轉(zhuǎn)化是一個(gè)不可逆的過(guò)程，多時(shí)序城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息提取及其城市擴(kuò)張動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，前期城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息可以作為下一時(shí)期的訓(xùn)練樣本，從而保證獲得足夠的訓(xùn)練樣本數(shù)量。

3)后處理建模及分類(lèi)結(jié)果優(yōu)化?；贑ART算法輸出的圖像分類(lèi)結(jié)果，不可避免地存在錯(cuò)分或誤分情況，在研究區(qū)，沿海灘地、裸地等對(duì)城鎮(zhèn)用地信息提取的干擾尤為明顯。為了減小乃至消除干擾因素對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響，進(jìn)一步提高圖像分類(lèi)精度，采用輔助數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化CART圖像分類(lèi)輸出結(jié)果，是后處理的常用手段。

針對(duì)研究區(qū)地表覆蓋特性，利用NTL數(shù)據(jù)對(duì)CART初步分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行后處理和優(yōu)化。其主要技術(shù)思路是選取最佳閾值范圍內(nèi)NTL數(shù)據(jù)與CART圖像分類(lèi)結(jié)果的疊置像元(公共像元)，并將其定義為實(shí)際的城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息。采用經(jīng)驗(yàn)閾值與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法來(lái)確定NTL數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)類(lèi)別最佳閾值范圍。綜合 TM圖像、CART分類(lèi)結(jié)果(像元值為DNcart)和NTL(像元值為DNntl)3者疊加的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)合 Milesi[17]的經(jīng)驗(yàn)閾值設(shè)定動(dòng)態(tài)閾值，將CART分類(lèi)結(jié)果和NTL數(shù)據(jù)分別劃分為3個(gè)層次(表2)。表中，2 ≤DNcart≤100，0≤DNntl≤63;m，n，j分別為2～100之間的1個(gè)數(shù);l，k，f分別為1～63之間的1個(gè)數(shù)。以上6個(gè)參數(shù)根據(jù)實(shí)際情況取值，A，B，C為劃分的3個(gè)層次。若提取滿(mǎn)足A，B，C這3個(gè)條件并與TM圖像中城鎮(zhèn)用地疊加誤差最小，則上述條件為最佳優(yōu)化閾值范圍。

表2 優(yōu)化過(guò)程條件Tab.2 Condition in the optimization process

2.2 技術(shù)流程

城市擴(kuò)張動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的總體技術(shù)流程如圖2所示。首先，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括去云處理、圖像配準(zhǔn)以及簡(jiǎn)單大氣校正，其中圖像配準(zhǔn)精度平坦地區(qū)控制在0.5個(gè)像元以?xún)?nèi)，山區(qū)控制在1.5個(gè)像元以?xún)?nèi)。然后，利用CART算法提取遙感圖像的城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息，主要包括訓(xùn)練樣本制作、決策樹(shù)構(gòu)建和圖像分類(lèi)3個(gè)步驟;期間輔以土地利用現(xiàn)狀圖、TM圖像等為參考，選取訓(xùn)練樣本;同時(shí)為保證樣本的數(shù)量和質(zhì)量，須對(duì)選自土地利用現(xiàn)狀圖的樣本進(jìn)一步篩選，僅保留置信度較高(如核心城鎮(zhèn)區(qū)域)的樣本，應(yīng)用CART算法提取TM圖像中城鎮(zhèn)信息，并利用NTL數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最終得到能夠滿(mǎn)足精度要求的分類(lèi)結(jié)果。最后，在分類(lèi)結(jié)果滿(mǎn)足要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合GIS和統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)城鎮(zhèn)擴(kuò)張的時(shí)空特征進(jìn)行分析。

圖2 總體技術(shù)流程Fig.2 Overall flow chart

3 結(jié)果及精度驗(yàn)證

3.1 城鎮(zhèn)信息提取結(jié)果

按照?qǐng)D2中的技術(shù)流程，以單景TM圖像為單位，獲取每景數(shù)據(jù)的CART算法運(yùn)行結(jié)果，然后采用NTL數(shù)據(jù)對(duì)該結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理。在結(jié)果優(yōu)化的過(guò)程中，在每景圖像的分類(lèi)結(jié)果上采集隨機(jī)點(diǎn)，并對(duì)這些點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的分類(lèi)結(jié)果像元值和燈光數(shù)據(jù)像元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，選取適當(dāng)?shù)拈撝捣秶⑦M(jìn)行結(jié)果優(yōu)化。

在結(jié)果后處理過(guò)程中，為消除細(xì)碎圖斑對(duì)城鎮(zhèn)制圖的影響，先濾除了少于5個(gè)像元的斑塊，得到單景遙感圖像的專(zhuān)題結(jié)果;然后對(duì)每個(gè)時(shí)相的9景數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌處理，最終得到3個(gè)時(shí)相的城鎮(zhèn)分布專(zhuān)題圖，如圖3所示。

3.2 精度檢驗(yàn)

為了分析對(duì)比CART算法的圖像分類(lèi)精度和經(jīng)過(guò)NTL數(shù)據(jù)優(yōu)化后的專(zhuān)題信息提取精度，進(jìn)一步驗(yàn)證CART算法在圖像分類(lèi)中的優(yōu)勢(shì)，本研究分別對(duì)2個(gè)過(guò)程的城鎮(zhèn)信息提取結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)估。在每景圖像隨機(jī)采集300個(gè)樣本，計(jì)算其信息提取的總體精度，結(jié)果如表3所示。

表3 精度評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.3 Accuracy assessment results (%)

從表3可以看出，CART算法的圖像總體分類(lèi)精度達(dá)到80%以上，且局部達(dá)到90%以上，個(gè)別景受城鎮(zhèn)用地分布不均的影響(如P120/R39景多數(shù)地段為山地，城鎮(zhèn)用地比重低)精度偏低。由此可見(jiàn)在訓(xùn)練樣本采集的過(guò)程中，樣本選取對(duì)CART算法的運(yùn)行精度存在一定的影響。

利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)CART運(yùn)行輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化后，城鎮(zhèn)專(zhuān)題信息提取的總體精度和優(yōu)化前相比有大幅提升，特別是CART算法運(yùn)行輸出結(jié)果精度較低的圖像(P120/R39，P120/R40等)提升效果尤為明顯，所有圖像的專(zhuān)題信息提取精度均達(dá)到85%以上，平均值達(dá)到91.09%，且數(shù)值波動(dòng)較小，表明提取結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性，可以滿(mǎn)足后續(xù)城鎮(zhèn)擴(kuò)張時(shí)空分析的數(shù)據(jù)要求。

4 城鎮(zhèn)擴(kuò)張分析

4.1 縣級(jí)單位城鎮(zhèn)擴(kuò)張分析

城鎮(zhèn)擴(kuò)張?zhí)卣骺梢詮臄U(kuò)張面積(△A)、擴(kuò)張速度(Uv)和擴(kuò)張強(qiáng)度(Uindex)等方面分析，表示為

式中:Ui，Uj為某一時(shí)間段起止城鎮(zhèn)面積;i，j為起止年份。

擴(kuò)張面積反映了某一時(shí)間段內(nèi)城鎮(zhèn)面積的增加總量，擴(kuò)張速度為城鎮(zhèn)面積年均增長(zhǎng)量[18－19]，擴(kuò)張強(qiáng)度是在某一段時(shí)間內(nèi)年均城市面積增長(zhǎng)比率[20]。分別對(duì)研究區(qū)的城市擴(kuò)張?zhí)卣髦笖?shù)進(jìn)行計(jì)算分析，擴(kuò)張速度較快的11個(gè)市的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 1995—2005年、2005—2010年各市擴(kuò)張面積、擴(kuò)張速度、擴(kuò)張強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)Tab.4 Statistical analysis of expansion area，velocity and strength from 1995 to 2005 and from 2005 to 2010

通過(guò)對(duì)比圖3可以發(fā)現(xiàn):①1995—2005年浙江省城鎮(zhèn)面積共增加1 992.1 km2，寧波市擴(kuò)張速度最快，其次為溫州市和杭州市;②2005—2010年浙江省城鎮(zhèn)面積共增加3 245.4 km2，寧波市和溫州市繼續(xù)保持高速擴(kuò)張，臺(tái)州市擴(kuò)張速度明顯提高;③總體說(shuō)來(lái)，1995—2010年間，浙江省城鎮(zhèn)用地面積處于擴(kuò)張態(tài)勢(shì)，除洞頭縣，慶元縣，文成縣，云和縣，紹興市，蘭溪市及龍泉市等7個(gè)縣市擴(kuò)張速度有所減緩?fù)?，全省其余市、縣均處于加速擴(kuò)張階段。

圖4 城鎮(zhèn)用地比率空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of urban area ratio

4.2 城市擴(kuò)張空間特征

為定量描述浙江省城市擴(kuò)張空間特征，定義每個(gè)縣級(jí)行政單元的城鎮(zhèn)用地比率(R)，即

式中:R為城鎮(zhèn)用地比率;Au為某一行政單元城鎮(zhèn)用地面積;At為該行政單元總面積。1995—2010年城鎮(zhèn)用地比率空間分布如圖4所示。

從圖4可以看出，1995年研究區(qū)城市化水平總體較低，最高城鎮(zhèn)覆蓋比率僅為29.2%;2005年部分沿海城市城市化水平有明顯提高，其中紹興市城鎮(zhèn)覆蓋比率超過(guò)50%，杭州市提高到42.4%，并且?guī)?dòng)了周?chē)鞘械陌l(fā)展，全省城市化水平較1995年有較大提高;2010年城市化水平全面提高，紹興市、杭州市城鎮(zhèn)覆蓋比率達(dá)50%以上，全省有20個(gè)縣市城鎮(zhèn)覆蓋比率超過(guò)10%。

1995—2010年，沿海地區(qū)的城市化水平整體高于內(nèi)陸地區(qū)，地勢(shì)平坦地區(qū)高于地形復(fù)雜地區(qū)，形成了杭州，紹興，溫州3大沿海城市群和以金華為中心的內(nèi)陸地區(qū)中小城市帶。

5 結(jié)論

本文以浙江省為研究區(qū)，利用CART算法對(duì)1995年、2005年及2010年3個(gè)時(shí)期的TM圖像進(jìn)行分類(lèi)，并利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化，在此基礎(chǔ)上利用GIS和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)1995—2010年間浙江省城鎮(zhèn)擴(kuò)張?zhí)卣鬟M(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，主要結(jié)論如下:

1)基于CART算法，綜合利用TM圖像和DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，是適用于區(qū)域尺度城鎮(zhèn)擴(kuò)張監(jiān)測(cè)的一種有效且穩(wěn)定性較好的信息提取方法。本研究中，采用CART算法以TM圖像作為單一數(shù)據(jù)源進(jìn)行信息提取，得到1995年、2005年及2010年總體分類(lèi)精度分別為83.3%，78.5%和81.1%，但由于受地形和圖像光譜特征的影響，分類(lèi)精度偏低且不夠穩(wěn)定;增加DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，提高了分類(lèi)精度及其穩(wěn)定性，平均精度分別達(dá)到 92.0%，91.1%和 90.1%。

2)1995—2010年間，浙江省城鎮(zhèn)用地持續(xù)增加，浙江省城鎮(zhèn)用地面積處于擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。除洞頭縣，慶元縣，文成縣，云和縣，蘭溪市，龍泉市及紹興市等7個(gè)縣市擴(kuò)張速度有所減緩?fù)?，全省其余市、縣、區(qū)均處于加速擴(kuò)張階段。其中，1995—2005年城鎮(zhèn)擴(kuò)張面積達(dá)1 992.1 km2，2005—2010年城鎮(zhèn)擴(kuò)張面積為3 245.4 km2，寧波市，溫州市，杭州市和臺(tái)州市均處于快速擴(kuò)張階段。

3)城市擴(kuò)張的空間特征方面，沿海地區(qū)的城市化水平整體高于內(nèi)陸地區(qū)，地勢(shì)平坦地區(qū)高于地形復(fù)雜地區(qū)，形成了杭州、紹興、溫州3大沿海城市群和以金華為中心的內(nèi)陸地區(qū)中小城市帶。

由于TM圖像和NTL數(shù)據(jù)的空間分辨率存在較大差異(TM數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m，而NTL空間分辨率為1 km)，造成在結(jié)果優(yōu)化的過(guò)程中小面積城鎮(zhèn)信息的遺漏，對(duì)城鎮(zhèn)擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性帶來(lái)一定的影響，如何克服這一問(wèn)題也成為今后本研究的工作重點(diǎn)。

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