張 婷，鄭宗生

（上海海洋大學(xué)信息學(xué)院，上海 201306）

基于多時(shí)相衛(wèi)星影像濱海衛(wèi)星新城擴(kuò)張的時(shí)空特征分析
——以上海臨港新城為例

張 婷，鄭宗生*

（上海海洋大學(xué)信息學(xué)院，上海 201306）

基于多時(shí)相Landsat衛(wèi)星影像，綜合運(yùn)用基于像元變化的直接比較法和基于光譜分類(lèi)的分類(lèi)后比較法（分類(lèi)精度達(dá)85.83%），提取出臨港新城2002～2015年三個(gè)時(shí)相的城鎮(zhèn)用地信息，分析城市擴(kuò)張的變化特征，并通過(guò)相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料對(duì)城市擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行相關(guān)研究。結(jié)果表明，2009年成建區(qū)面積比2002年增加18.745km2，為2002年的2.12倍，2015年成建區(qū)面積較2009年增加24.945km2，為2009年的0.9倍，年增長(zhǎng)面積是前一階段的1.33倍，處于城市空間擴(kuò)張的第二大階段，發(fā)展較為快速。運(yùn)用單一因子相關(guān)分析法，計(jì)算得到經(jīng)濟(jì)因子和城鎮(zhèn)用地面積的相關(guān)系數(shù)略大于人口因子與城鎮(zhèn)用地面積的相關(guān)系數(shù)，且均與城鎮(zhèn)用地面積成顯著的正相關(guān)，而政策作為經(jīng)濟(jì)建設(shè)的導(dǎo)向推動(dòng)因子，因此認(rèn)為該區(qū)域驅(qū)動(dòng)力主要表現(xiàn)在政策因素作用下的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

城市擴(kuò)張；驅(qū)動(dòng)機(jī)制；城鎮(zhèn)用地面積變化；衛(wèi)星影像信息提取

2001年，上海市提出構(gòu)建市域多層多軸多核的城鎮(zhèn)體系結(jié)構(gòu)理念，規(guī)劃在上海市中心城外建設(shè)11座新城，其中包括號(hào)稱(chēng)“上海的東南水上門(mén)戶(hù)”的臨港新城。作為上海東南角海岸線(xiàn)重點(diǎn)建設(shè)的海濱城市，它與上海市中心城有一定距離，自成一體，相對(duì)獨(dú)立，但在生產(chǎn)、生活等方面又與中心城有著密切聯(lián)系，發(fā)展迅速，是典型的濱海衛(wèi)星城市。然而在快速城市化進(jìn)程中，由于大面積的土地利用轉(zhuǎn)型，存在一些城市發(fā)展質(zhì)量問(wèn)題，比如占用耕地、引發(fā)城市熱島現(xiàn)象、生物多樣性減少等。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)區(qū)域快速城市化過(guò)程中土地利用變化進(jìn)行了大量研究[1～15]，并通過(guò)遙感技術(shù)對(duì)城市快速擴(kuò)張進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)分析。其中，戴昌達(dá)等人應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)北京地區(qū)城市擴(kuò)張與環(huán)境變化進(jìn)行分析研究[1]；胡德勇等人通過(guò)對(duì)比多期城市用地的熵值變化，運(yùn)用疊加、緩沖區(qū)分析等方法分析了長(zhǎng)沙市城市擴(kuò)張的時(shí)空特性[2]；賀振等人采用面向?qū)ο蠛腿斯つ恳暯庾g的方法分析了鄭州市城市建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)變化特征[3]；保羅威廉等人以加納首都阿克拉為例，探討了快速城市化下土地利用變化對(duì)自然和人文環(huán)境以及環(huán)境管理方面的影響[4]；張浩等人以珠江三角洲地區(qū)的內(nèi)陸城市佛山為例，通過(guò)探索土地利用與覆蓋的變化，研究了城市化進(jìn)程與三角洲腹地洪水風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系[5]；龍花樓等人利用高分辨率的Landsat TM數(shù)據(jù)以天津?yàn)I海新區(qū)為例，討論了快速城市化進(jìn)程中生態(tài)資源可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)意義[6]。然而，這些研究都是針對(duì)較為成熟、已發(fā)展完備的城市進(jìn)行探討，對(duì)于海濱城市，尤其是新建衛(wèi)星城市，在快速城市化背景下土地利用轉(zhuǎn)化方面的研究較少。

本文利用多時(shí)相Landsat遙感衛(wèi)星影像，結(jié)合使用ENVI和ArcGIS軟件，研究臨港新城2002～2015年的城市擴(kuò)張?zhí)卣鳎⒔Y(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析快速擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)機(jī)制，更宏觀(guān)地了解它的發(fā)展情況，為規(guī)劃的修編奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況

臨港新城位于上海東南角，地處長(zhǎng)江口和杭州灣交匯處，北臨浦東國(guó)際航空港，南接洋山國(guó)際樞紐港，擁有13km長(zhǎng)的海岸線(xiàn)，介于121?42'～121?58'E、30?50'～31?00'N之間，規(guī)劃面積達(dá)315km2。從功能上分為裝備產(chǎn)業(yè)區(qū)、物流園區(qū)、主產(chǎn)業(yè)區(qū)、綜合區(qū)、奉賢園區(qū)、南匯新城6大片區(qū)（圖1），涵蓋了泥城鎮(zhèn)、書(shū)院鎮(zhèn)、萬(wàn)祥鎮(zhèn)和蘆潮港鎮(zhèn)4個(gè)城鎮(zhèn)，是中國(guó)（上海）自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)建設(shè)的直接腹地、國(guó)際航運(yùn)中心的建設(shè)點(diǎn)以及整個(gè)濱江沿海城鎮(zhèn)發(fā)展軸的重要“拐點(diǎn)”。

2 數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Location of the study area

主要選取Landsat多光譜遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，具體參數(shù)如表1所示。其他數(shù)據(jù)包括2014年臨港地區(qū)的土地規(guī)劃圖、Google Earth高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料以及相關(guān)年鑒等。

表1 遙感數(shù)據(jù)具體參數(shù)Table 1 The specific parameters of remote sensing data

2.2 研究方法

基于3個(gè)時(shí)期的衛(wèi)星影像，選取相關(guān)Landsat波段數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，以及多個(gè)定位精確的地面控制點(diǎn)（精度在1個(gè)像元內(nèi)）進(jìn)行幾何精校正，以2014年的城市規(guī)劃圖為依據(jù)，提取研究區(qū)域的矢量邊界并進(jìn)行裁剪。在直接比較法中，將三個(gè)時(shí)相的影像兩兩組合以TM5波段為匹配波段進(jìn)行自動(dòng)圖像匹配，運(yùn)算波段差值，并運(yùn)用信息熵算法設(shè)置分割閥值，從而提取變化信息[16,17]；在分類(lèi)后比較法中，采用迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法（ISODATA）執(zhí)行非監(jiān)督分類(lèi)，通過(guò)類(lèi)別定義、合并子類(lèi)獲取分類(lèi)結(jié)果圖，并運(yùn)用ENVI中的Change Detection Statistics工具對(duì)三個(gè)時(shí)相的分類(lèi)結(jié)果圖進(jìn)行差異分析，得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。最后基于所得結(jié)果，進(jìn)行驅(qū)動(dòng)機(jī)制的分析。具體技術(shù)路線(xiàn)如圖2所示。

3 城市化信息提取

3.1 非監(jiān)督分類(lèi)

在運(yùn)用雙線(xiàn)性?xún)?nèi)插法對(duì)影像進(jìn)行重采樣，運(yùn)用線(xiàn)性變換、假彩色合成進(jìn)行圖像增強(qiáng)以及邊界裁剪等相關(guān)處理的基礎(chǔ)上，采用非監(jiān)督分類(lèi)法—ISODATA，輔以Google Earth高分辨率影像數(shù)據(jù)及野外考察數(shù)據(jù)目視判讀并確定分類(lèi)類(lèi)別屬性，通過(guò)ENVI軟件合并子類(lèi)操作，將研究區(qū)域的土地類(lèi)型分為林地、城鎮(zhèn)用地、耕地、水域和淺灘等5種類(lèi)型，最后為突出成建區(qū)的動(dòng)態(tài)變化，又將林地、耕地、水域和淺灘4大類(lèi)別合并為非城鎮(zhèn)用地一大類(lèi)型，把分類(lèi)結(jié)果分別疊加在TM影像上，得到3期的分類(lèi)結(jié)果疊置圖（圖3），其中黃色部分為城鎮(zhèn)用地。

圖2 技術(shù)路線(xiàn)Fig.2 Schematic diagram of methodology

圖3 非監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果Fig.3 The result diagram of unsupervised classification

3.2 精度評(píng)價(jià)

為驗(yàn)證該提取信息的精度，采用野外實(shí)地考察，綜合Google Earth高分辨率影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生反映地表真實(shí)地物信息的感興趣區(qū)文件，通過(guò)ENVI軟件的Confusion Matrix工具獲得混淆矩陣，得出基于此方法所取得的總體分類(lèi)精度為85.83%，滿(mǎn)足分析要求。

4 城市擴(kuò)張?zhí)卣鞣治?/h2>

4.1 圖像直接比較

在圖像直接比較法的運(yùn)用中，有很多關(guān)于像元值運(yùn)算或變換處理的方法。此處主要采用基于像元光譜變化的歸一化建筑物指數(shù)NDBI比值法，以TM5波段為匹配波段對(duì)影像進(jìn)行兩兩自動(dòng)匹配，通過(guò)該指數(shù)的運(yùn)算進(jìn)行變化信息的檢測(cè)，再基于信息熵算法設(shè)置劃分閥值，提取變化信息，最后得到差值圖像（圖4）。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2009年相對(duì)2002年增加的成建地面積占總研究區(qū)域的4.000%，而2015年相對(duì)2009年增加的面積占了總研究區(qū)域的6.687%，顯然，后階段的成建地面積增長(zhǎng)幅度更大。

依照埃里克森城市空間擴(kuò)張理論，在2002年至2009年的發(fā)展階段，臨港新城主要沿海岸線(xiàn)向外擴(kuò)張，處于“外溢”擴(kuò)張模式，即專(zhuān)業(yè)化擴(kuò)張階段；而在2009年至2015年的發(fā)展階段，整個(gè)地區(qū)進(jìn)行了全面的城市化擴(kuò)張建設(shè)，屬于“分散”擴(kuò)張模式，即多樣化擴(kuò)張階段，這一階段是空間擴(kuò)張的第二大階段，擴(kuò)張速度最快。

圖4 兩個(gè)時(shí)段直接比較結(jié)果Fig.4 The directly compare result diagram of two periods

4.2 分類(lèi)后比較

（1）定量變化分析

在非監(jiān)督分類(lèi)的基礎(chǔ)上，通過(guò)ENVI軟件得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，計(jì)算獲得臨港新城三個(gè)時(shí)段的建設(shè)用地情況（表2）?？芍?，臨港新城建設(shè)用地從2002年的8.838km2增加到2009年的27.583km2，增加了18.745km2，年增長(zhǎng)率為30.30%；在2009年至2015年期間，建設(shè)用地又增加到52.529km2，增加了24.945km2，年增長(zhǎng)率為15.07%。顯然，后一階段的年增長(zhǎng)速率略低于前一階段，但年增長(zhǎng)面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前一階段，2009年至2015年的年增長(zhǎng)面積是2002年至2009年階段的1.33倍，表征了一個(gè)快速城市化的過(guò)程。

表2 兩時(shí)段城鎮(zhèn)用地面積增長(zhǎng)情況Table 2 The situation about growth area of urban land in two periods

（2）定性變化分析

將解譯得到的2002年、2009年及2015年臨港新城建設(shè)用地?cái)U(kuò)張變化信息疊置在同一張圖上，可得到圖5。通過(guò)觀(guān)察可知，2002～2009年和2009～2015年兩個(gè)時(shí)段，研究區(qū)域均有大量的非建設(shè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。

圖5 建設(shè)用地?cái)U(kuò)張變化疊置圖Fig.5 The expansion change overlay diagram of construction land

從整體上看，研究區(qū)域這種建設(shè)用地持續(xù)增加，耕地、林地、水域、淺灘等用地類(lèi)型持續(xù)減少的城市化現(xiàn)象充分利用了海港的動(dòng)力效應(yīng)，擴(kuò)張方向沿海岸線(xiàn)較為明顯，滴水湖沿邊成建區(qū)發(fā)展也較為突出，裝備產(chǎn)業(yè)區(qū)和物流園區(qū)尤其顯著。當(dāng)然，這與研究區(qū)域6大功能區(qū)的規(guī)劃具有重要聯(lián)系，與政府導(dǎo)向也密切相關(guān)[18,19]，比如于2004年開(kāi)工建設(shè)臨港大學(xué)園區(qū)，以及2007年開(kāi)工建造、2008年完工的滴水湖，均帶來(lái)周邊商業(yè)區(qū)的發(fā)展。

5 城市擴(kuò)張機(jī)制分析

5.1 經(jīng)濟(jì)因子

城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有雙向互促的關(guān)系[20,21]，臨港新城高速增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)在一定程度上推動(dòng)了新城的建設(shè)。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒，2013年臨港產(chǎn)業(yè)區(qū)固定資產(chǎn)投資額123.48億元，工業(yè)生產(chǎn)總值231.41億元，新增內(nèi)資企業(yè)注冊(cè)戶(hù)1211個(gè)，外商直接投資項(xiàng)目50個(gè)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相對(duì)2002年、2009年均有較大提升。

圖6(a)為2002～2014年該地區(qū)GDP的變化趨勢(shì)，可以看出整體呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)。圖6(b)為GDP與城建區(qū)面積的關(guān)系圖，計(jì)算可得經(jīng)濟(jì)因子與城鎮(zhèn)用地面積的相關(guān)系數(shù)為0.9997，正相關(guān)性顯著。而由于城市經(jīng)濟(jì)具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞增的特點(diǎn)，其聚集效應(yīng)能反作用于城市化進(jìn)程，從而進(jìn)一步加快城市建設(shè)。

圖6 經(jīng)濟(jì)因子相關(guān)分析Fig.6 The correlation graph of economic factor

5.2 人口因子

人口是臨港地區(qū)城市化進(jìn)程中另一重要的推動(dòng)因子，作為一個(gè)不斷壯大的群體，其為城市的發(fā)展帶來(lái)了源源不斷的勞動(dòng)力和經(jīng)驗(yàn)技術(shù)，在促使城市內(nèi)部不斷改革的同時(shí)也加速了城市化進(jìn)程。據(jù)年鑒統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2013年，臨港地區(qū)人口總數(shù)16.63萬(wàn)人，流動(dòng)人口8.73萬(wàn)人，增速明顯。圖7(a)為2002～2014年該地區(qū)人口數(shù)量的變化趨勢(shì)，總體來(lái)看，臨港新城的人口總量相對(duì)規(guī)劃初期翻了一倍多。圖7(b)為人口因子與城建區(qū)面積的關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)為0.9933，雖然略低于經(jīng)濟(jì)因子，但這種正向推動(dòng)城市擴(kuò)張的作用力也不容小覷，畢竟城市是以人口集聚為主要特征的居民點(diǎn)。

5.3 其他因素

臨港新城的建設(shè)作為提升上海城市綜合實(shí)力、拓展城市發(fā)展空間的有利條件，具有明顯的國(guó)家產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)式印記。自2003年臨港新城啟動(dòng)建設(shè)以來(lái)，在市委市政府、區(qū)委區(qū)政府的領(lǐng)導(dǎo)下，新城的社會(huì)事業(yè)發(fā)展取得了顯著成效。主要表現(xiàn)在中國(guó)航海博物館、上海天文館、滴水湖皇冠假日酒店、豪生國(guó)際酒店、大潤(rùn)發(fā)購(gòu)物中心等一大批功能性項(xiàng)目的引進(jìn)，上海海事大學(xué)、上海海洋大學(xué)、上海電機(jī)學(xué)院等高等院校的整體遷入，以及上海中學(xué)東校、上海市第六人民醫(yī)院東院的落戶(hù)。其次，在上海市建立的“雙特”政策及臨港管委會(huì)出臺(tái)的“臨港30條”的背景下，臨港產(chǎn)業(yè)格局以及城市配套均取得快速提升，區(qū)域潛力不斷被挖掘。

圖7 人口因子相關(guān)分析Fig.7 The correlation graph of population factor

便捷高效的交通運(yùn)輸也是推動(dòng)臨港新城快速城市化的又一驅(qū)動(dòng)力。其中，2004年S2滬蘆高速的通行使得臨港地區(qū)與中心城區(qū)建立密切的聯(lián)系，而2013年軌道交通16號(hào)線(xiàn)的運(yùn)營(yíng)使得這種聯(lián)系變得更加緊密；其次，緊鄰物流園區(qū)的蘆潮港鐵路集裝箱中心站為新城的鐵道運(yùn)輸提供了方便，毗鄰寧波、舟山、普陀山的蘆潮港車(chē)客渡碼頭為新城的旅游業(yè)提供了實(shí)現(xiàn)手段。海運(yùn)、鐵路、公路、軌交構(gòu)成了十分便捷、完備的交通優(yōu)勢(shì)，為區(qū)域發(fā)展提供了保障。

6 結(jié)語(yǔ)

臨港新城作為新一代建設(shè)中的濱海衛(wèi)星新城城市化進(jìn)程迅速：2009年至2015年的年增長(zhǎng)面積是2002年至2009年階段的1.33倍；其中，2002～2009年成建區(qū)的增長(zhǎng)總面積為18.745km2，近海地區(qū)擴(kuò)張程度顯著，呈“外溢”擴(kuò)張模式，2009～2015年成建區(qū)增長(zhǎng)總面積為24.945km2，同比增長(zhǎng)33.08%，擴(kuò)張點(diǎn)分布均勻，整體發(fā)展比較全面，屬于“分散”擴(kuò)張模式。預(yù)期到第三階段進(jìn)入“填充擴(kuò)張”模式，即多核心發(fā)展階段時(shí)，成建區(qū)會(huì)逐漸飽和，擴(kuò)張速度也會(huì)變慢，但增長(zhǎng)仍將持續(xù)存在。

衛(wèi)星新城的發(fā)展在一定程度上緩解了中心城交通擁堵、生態(tài)惡化、房?jī)r(jià)上升、經(jīng)濟(jì)效率下降等問(wèn)題，相對(duì)其他衛(wèi)星新城，比如松江新城、嘉定新城，臨港新城充分利用海港的動(dòng)力效應(yīng)，較好的結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)來(lái)彰顯海濱衛(wèi)星新城的特色。

臨港新城的發(fā)展帶有明顯的國(guó)家產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)式印記，政策因素作用下的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是快速城市化的主要成因。然而城鎮(zhèn)用地的持續(xù)增長(zhǎng)以減少耕地、濕地、淺灘、林地作為代價(jià)，不僅影響整個(gè)區(qū)域空間的土地利用形式，更直接影響到該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境，因此提升耕地保護(hù)潛力、減弱生態(tài)用地敏感度、保持經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展尤為迫切。

本文基于3個(gè)時(shí)相的Landsat多光譜遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，運(yùn)用ENVI和Arc GIS軟件，通過(guò)基于像元變化的直接比較法和基于光譜分類(lèi)的分類(lèi)后比較法多元化地提取臨港新城城市化信息，其中前者從宏觀(guān)視角進(jìn)行分析，后者從數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)進(jìn)行剖析，兩者相輔相成，提高了整個(gè)研究分析過(guò)程的準(zhǔn)確度與可信度。但由于數(shù)據(jù)分辨率的限制，整個(gè)研究過(guò)程中的分類(lèi)效率較低，分割閥值的設(shè)置缺乏科學(xué)、嚴(yán)密的選擇標(biāo)準(zhǔn)，如何提高分類(lèi)精度模版的精度有待深入挖掘。

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Temporal and spatial analysis of the expansion of a new coastal satellite city based on multi-dimensional satellite imagery

ZHANG Ting, ZHENG Zong-Sheng
(College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China)

Multi-dimensional Landsat data analyses (a direct comparison method based on pixel changes and a postclassification comparison method based on spectral classification, with a classification accuracy of 85.83%) were used to assess development of a new satellite city, Lingang New City, in Shanghai, by detecting urban land use patterns over the period 2002–2015; the data were extracted from Thematic Mapper (TM) images. According to the results, the developed area increased by 2.12 times (by 18.745 km2) from 2002 to 2009, and by 0.9 times (by 24.945 km2) from 2009 to 2015, representing a 1.33 times increase between the two growth stages (2002–2009 and 2009–2015), and thus representing a period of rapid urban expansion. The study was conducted to identify the driving factors of urban expansion, by showing relationships between growth and social and economic statistics. As policies provide the overall guide for economic development, the driving forces in the region were considered to be social and economic factors, operating under the policy factor.

urban expansion; driving mechanism; change of city land-use area; information extract from satellite images

F293.22

A

2095-1329(2015)04-0089-04

10.3969/j.issn.2095-1329.2015.04.020

2015-06-10

2015-07-29

張婷(1994-),女,空間信息與數(shù)字技術(shù)專(zhuān)業(yè).

電子郵箱: misszhting@163.com

聯(lián)系電話(huà): 021-56333594

山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(2012011)

*通訊作者: 鄭宗生(博士/副教授): zszheng@shou.edu.cn