基于精明增長理論和夜間燈光數(shù)據(jù)的城市增長研究

吳志祥 張安明 郭歡歡

摘要：城市是人類社會(huì)活動(dòng)最為活躍的區(qū)域，為實(shí)現(xiàn)城市有序合理增長，基于精明增長理論和夜間燈光數(shù)據(jù)，以重慶市主城片區(qū)為例，通過對區(qū)域生長算法的改進(jìn)，將重慶市主城片區(qū)夜間燈光影像分割為灰度值閾值為10～80的8幅圖像，利用圖像減法運(yùn)算并加以二值化處理，找出建設(shè)用地現(xiàn)狀中可挖潛點(diǎn)，得出城市擴(kuò)展區(qū)可挖潛點(diǎn)較多。結(jié)合灰色預(yù)測模型預(yù)測出城市建設(shè)用地面積增量，預(yù)測結(jié)果符合《重慶市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）》規(guī)劃要求，2019年主城片區(qū)城市建設(shè)用地增量為5 707.5 hm2，其中北部3區(qū)城市建設(shè)用地面積增量為3 514.88 hm2，占比達(dá)6158%，空港、龍興、水土、蔡家、悅來等地將是主要增長點(diǎn)。最后提出以可挖潛點(diǎn)分?jǐn)偛糠殖鞘薪ㄔO(shè)用地面積增量的建議，以提高區(qū)域用地效益和城市建設(shè)質(zhì)量，保護(hù)土地存量。

關(guān)鍵詞：精明增長理論;夜間燈光數(shù)據(jù);區(qū)域生長法;灰色預(yù)測;重慶市主城區(qū)

中圖分類號： F293.22? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? 文章編號：1002-1302（2020）06-0232-08

城市是以非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)和非農(nóng)業(yè)人口集聚為主要特征的居民點(diǎn)，具有勞動(dòng)力、資本、信息、技術(shù)等生產(chǎn)要素高度集聚的特征，是人類社會(huì)對自然界作用最為強(qiáng)烈的區(qū)域。中國的城市化和美國的高科技被稱為影響21世紀(jì)人類發(fā)展進(jìn)程的兩大關(guān)鍵因素[1]。城市邊界區(qū)域是城市范圍擴(kuò)大、城市向農(nóng)村擴(kuò)展的前沿地帶，是土地利用問題最多、矛盾最尖銳的區(qū)域。城市邊界的識別對優(yōu)化城市用地管理、促進(jìn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。隨著城市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，農(nóng)村人口不斷涌入城市，城市空間持續(xù)蔓延，城市邊界日益模糊[2]。國內(nèi)外學(xué)者對于城市邊界問題的探討主要集中在城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶、城市經(jīng)濟(jì)邊界、城市增長邊界和城市實(shí)體地域邊界4個(gè)方面，劃分城市邊界的方法主要有突變點(diǎn)檢測法、斷裂點(diǎn)法、空間聚類法、引力值法等[3]。

不同的研究角度會(huì)產(chǎn)生不同的定義，傳統(tǒng)研究大多以行政區(qū)劃為單元進(jìn)行分析，往往割裂了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的連續(xù)性。借助遙感等新技術(shù)獲取數(shù)據(jù)可以打破行政界線，突破統(tǒng)計(jì)口徑限制，克服數(shù)據(jù)連續(xù)性較差的問題[4]。本研究基于珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)，以Matlab軟件為實(shí)現(xiàn)手段，通過對夜間燈光影像進(jìn)行分割，構(gòu)造二維等值線灰度圖、三維立體灰度圖，識別重慶市主城區(qū)城市邊界，預(yù)測城市未來擴(kuò)展方向和發(fā)展規(guī)模。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

重慶市是我國中西部地區(qū)唯一的直轄市，《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃綱要（2010—2020年）》明確提出重慶國家中心城市的規(guī)劃和定位。重慶市政府將全市境內(nèi)區(qū)域劃分為主城片區(qū)、渝西片區(qū)、渝東北片區(qū)、渝東南片區(qū)等四大片區(qū)，其中主城片區(qū)包括渝中區(qū)、江北區(qū)、沙坪壩區(qū)、渝北區(qū)、九龍坡區(qū)、大渡口區(qū)、北碚區(qū)、南岸區(qū)和巴南區(qū)等9個(gè)行政區(qū)，轄區(qū)面積為5 472.68 km2，承擔(dān)著全市經(jīng)濟(jì)、政治、文化、交通等重要功能。2017年主城片區(qū)生產(chǎn)總值為 7 568.96 億元，常住人口為 865.06萬人，城鎮(zhèn)化率達(dá)89.83%，最高的渝中區(qū)達(dá)100%，最低的巴南區(qū)為80.38%;城市建成區(qū)面積為945.76 km2。受自然條件影響，重慶市城市建設(shè)呈現(xiàn)多中心、組團(tuán)式、不均衡的空間分布格局[3]。

國內(nèi)外學(xué)者多采用美國國防軍事氣象衛(wèi)星（DMSP）搭載的線性掃描系統(tǒng)（OLS）傳感器所采集的夜間平均燈光強(qiáng)度影像產(chǎn)品數(shù)據(jù)，即DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，開展城市發(fā)展研究、人類活動(dòng)及效應(yīng)研究、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平研究、電力能源消耗量研究、城市化對生態(tài)環(huán)境影響研究。2018年6月2日，我國成功發(fā)射全球首顆專業(yè)夜光遙感衛(wèi)星“珞珈一號”，其精度達(dá)到地面分辨率130 m，以檢測中國和全球宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，為政府決策提供客觀依據(jù)。本研究根據(jù)重慶市主城片區(qū)云量特征，即從多年平均值來看，總云量在1、2、10、12月較多，8—9月較少;低云量在12月最多，8—9月最少[5]，因此采用2018年9月“珞珈一號”形成的夜間燈光數(shù)據(jù)，灰度值在0～255之間，像元大小為 0.001 214 110 3°（圖1）。通過ArcGIS 10.5軟件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為投影坐標(biāo)，并根據(jù)2017年主城片區(qū)矢量圖進(jìn)行裁剪，運(yùn)用Matlab軟件進(jìn)行二維、三維分析，并結(jié)合近5年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)和灰色預(yù)測理論，預(yù)測主城片區(qū)未來擴(kuò)展規(guī)模和方向。

2 研究理論與方法

2.1 精明增長理論

精明增長是針對城市蔓延問題，在提高土地利用效率的基礎(chǔ)上，通過城市管理措施實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的一種緊湊、集約、高效的城市增長模式[6]。精明增長理論強(qiáng)調(diào)城市的增長必須置于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)和諧的前提條件下，充分利用已有基礎(chǔ)設(shè)施，完善公共交通，提高城市居民生活質(zhì)量，最終實(shí)現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展。1961年美國夏威夷州提出，將城市劃分為城區(qū)、鄉(xiāng)村區(qū)、農(nóng)業(yè)區(qū)、保護(hù)區(qū)4個(gè)區(qū)域，通過分區(qū)引導(dǎo)城市發(fā)展來解決城市空間蔓延問題[7]。美國波特蘭市出臺(tái)的《波特蘭市交通與土地利用遠(yuǎn)期規(guī)劃》提出了嚴(yán)格控制城市增長邊界、注重城市用地內(nèi)涵式增長、增加城區(qū)中心居住密度、加強(qiáng)綠色城市空間保護(hù)、提升城市軌道交通與公共交通服務(wù)能力等5項(xiàng)主要策略[8]。波特蘭市在城市建設(shè)過程中將增長引入城市中心區(qū)，已使其成為美國最有活力的城市之一，精明增長理論成為美國城市規(guī)劃領(lǐng)域近年來最有影響力的規(guī)劃思潮。

精明增長理論中緊湊、集約、高效增長的理念與我國倡導(dǎo)的土地節(jié)約、集約利用有很多相通之處。為此，國內(nèi)許多學(xué)者將精明增長理論應(yīng)用到土地節(jié)約、集約利用研究中。劉冬華通過引入精明增長理論，以上海市為例，采用情景分析方法，預(yù)測了上海市未來城市增長趨勢，并提出了政府政策、市場約束性政策和公眾參與性政策等方面的策略與建議[9]。付海英等根據(jù)泰安市土地利用現(xiàn)狀圖、地形圖等，結(jié)合精明增長理論，提出了泰安市的空間擴(kuò)展應(yīng)從東北方向逐步向西南和東南方向轉(zhuǎn)移，倡導(dǎo)緊湊型的城市發(fā)展模式[10]。本研究根據(jù)夜間燈光影像，結(jié)合精明增長理論，簡化分區(qū)，通過多次試驗(yàn)確定的閾值，將重慶市主城片區(qū)分為核心區(qū)、擴(kuò)展區(qū)、農(nóng)村區(qū)。其中核心區(qū)人口集中，建筑密度大，燈光亮度高且集中，土地集約、高效利用，緊湊發(fā)展，多以母城或商圈為中心分布，經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)最為活躍，城市垂直方向發(fā)展強(qiáng)烈;擴(kuò)展區(qū)為核心區(qū)的外緣向農(nóng)村擴(kuò)展的地區(qū)，建筑及人口密度相對核心區(qū)較低，燈光連續(xù)，但亮度有所下降，城市水平方向擴(kuò)展明顯;農(nóng)村地區(qū)人口密度低，主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，燈光亮度低或無燈光。

2.2 圖像分割

圖像分割是將整幅圖像分割成若干個(gè)具有相同特性（如灰度、顏色、紋理等）但又不重疊區(qū)域并提取感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程[11]。在圖像分割之前一般采取圖像增強(qiáng)的方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，以便于分割時(shí)提取邊界。傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法分為兩大類，即頻率域法和空間域法。頻率域法將圖像視為二維信號，采用二維傅里葉變換使其信號增強(qiáng)，進(jìn)而間接增強(qiáng)圖像?？臻g域法處理圖像時(shí)直接對圖像灰度級進(jìn)行運(yùn)算，是一種直接增強(qiáng)圖像的方法。但在增強(qiáng)圖像的同時(shí)也增加了對原始圖像的乘性和加性影響，使得圖像失真，即處理后的圖像不一定逼近原始圖像。本研究根據(jù)夜間燈光影像的原始灰度特征，通過Matlab軟件，運(yùn)用區(qū)域生長法、分水嶺分割法，對重慶市主城片區(qū)原始夜間燈光影像進(jìn)行分割，分別繪制二維、三維夜間燈光影像灰度變化特征圖。

2.2.1 區(qū)域生長法 通過確定閾值對影像進(jìn)行分割沒有考慮空間關(guān)系，無法實(shí)現(xiàn)多閾值選擇。基于區(qū)域的分割方法利用影像的空間性質(zhì)，使得分割出的區(qū)域像素具有相似的性質(zhì)，可彌補(bǔ)這種缺陷。傳統(tǒng)的區(qū)域分割方法包括區(qū)域生長法和區(qū)域分裂合并法，本研究采用區(qū)域生長法對夜間燈光影像進(jìn)行分割。

區(qū)域生長法被廣泛應(yīng)用于生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，其基本思想為將具有相似性質(zhì)的像素歸類構(gòu)成區(qū)域。對每個(gè)需要分割的區(qū)域找出一個(gè)種子像素作為生長的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍領(lǐng)域中與種子像素具有相同或相似性質(zhì)的像素合并到種子像素所在的區(qū)域中，將這些新像素當(dāng)作新的種子像素繼續(xù)進(jìn)行上面的過程，直到?jīng)]有滿足條件的像素可被包括進(jìn)來，即是一個(gè)區(qū)域的生長過程。區(qū)域生長法的基本理念與城市增長、城市蔓延的物理形態(tài)擴(kuò)張有著高度的相通之處。在人類社會(huì)的城市建設(shè)活動(dòng)中，建筑物的落地“生長”，遵循著由城市中心向周邊區(qū)域“生長”、沿著道路“生長”的原則，即外延式擴(kuò)張、道路擴(kuò)張?jiān)瓌t[12]。

區(qū)域生長法應(yīng)用于圖像分割中主要需解決以下3個(gè)問題：（1）選取需分割影像區(qū)域內(nèi)的種子像素作為種子，代表其所在區(qū)域。（2）確定種子向鄰域生長，將其鄰域囊括起來的規(guī)則。（3）確定已囊括周邊所有相同性質(zhì)像素的終止生長規(guī)則。

本研究區(qū)域生長算法的實(shí)現(xiàn)示意見圖2。

如圖2所示，在隨機(jī)生成的5×5像素區(qū)域灰度值模板中，選取種子像素即生長起點(diǎn)，分別以標(biāo)準(zhǔn)色綠色和藍(lán)色表示。當(dāng)T=1時(shí)，原模板區(qū)域內(nèi)生長成2個(gè)帶有種子像素性質(zhì)的區(qū)域;當(dāng)T=2時(shí)，已有生長區(qū)域進(jìn)一步生長;當(dāng)T=3時(shí)，原模板被種子像素生長成的區(qū)域完全分割為2個(gè)區(qū)域。

區(qū)域生長法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵是生長或相似準(zhǔn)則的確定，基本的生長準(zhǔn)則包括灰度差準(zhǔn)則、灰度分布統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則、區(qū)域形狀準(zhǔn)則?；叶炔顪?zhǔn)則存在對區(qū)域生長起點(diǎn)選擇有較大依賴以及生長過程中過度合并或分割不足的缺陷，可通過設(shè)定閾值、平均灰度差進(jìn)行改進(jìn)。1個(gè)區(qū)域的灰度區(qū)間可表示為[M-F·σ，M+F·σ]，其中M為當(dāng)前生長區(qū)域的所有像素的灰度平均值;σ為當(dāng)前生長區(qū)域像素點(diǎn)灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差;F為自定義系數(shù)。若鄰域中的像素點(diǎn)灰度值在該灰度區(qū)間內(nèi)，則被歸至當(dāng)前生長區(qū)域，否則被拒絕進(jìn)入該區(qū)域。

以像素的中心點(diǎn)標(biāo)記像素的坐標(biāo)，將像素灰度值記為f（x，y），對于包含N個(gè)像素的區(qū)域R，區(qū)域生長算法的灰度差準(zhǔn)則判斷法則為? 當(dāng)R為非均質(zhì)區(qū)域，且由2個(gè)部分不同目標(biāo)的像素組成時(shí)，設(shè)這2個(gè)部分像素?cái)?shù)量占區(qū)域R像素?cái)?shù)量比分別為q1、q2，灰度均值分別為m1、m2，則區(qū)域R的灰度平均值為q1m1+q2m2。設(shè)某一像素的灰度值為m，則m與區(qū)域灰度平均值的差為式（4），用式（2）測試各個(gè)像素，條件成立的概率為式（5），即考慮區(qū)域灰度平均值時(shí)，區(qū)域R內(nèi)不同子區(qū)域像素間的灰度值差距離應(yīng)盡量大。

2.2.2 分水嶺分割法 分水嶺算法是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法，利用形態(tài)學(xué)處理函數(shù)，對圖像進(jìn)行梯度分割，提取物體的邊緣。分水嶺分割算法的思想源于測量學(xué)中的地貌形態(tài)模型，將其應(yīng)用于夜間燈光影像分割中，會(huì)視灰度值不同的像素區(qū)域?yàn)槠鸱牡孛材Ｐ?，即視灰度值為海拔高程，將灰度值各異的像素模擬為山嶺、高原、谷地等，在三維尺度下突出區(qū)域灰度值的變化。

2.3 灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型是灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容之一，能根據(jù)已知的少量信息進(jìn)行建模并預(yù)測，具有所需樣本數(shù)據(jù)少，不需要計(jì)算統(tǒng)計(jì)特征量等優(yōu)點(diǎn)[13]?；疑A(yù)測模型以GM（1，1）模型為核心， GM（1，1） 模型及其各種擴(kuò)展形式已被廣泛應(yīng)用于環(huán)境、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、經(jīng)濟(jì)等眾多領(lǐng)域[14-15]。本研究采用GM（1，1）模型預(yù)測主城片區(qū)各行政區(qū)2018—2019年城市建設(shè)用地面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 城市增長挖潛點(diǎn)識別

在2018年9月重慶市主城片區(qū)“珞珈一號”夜間燈光影像的基礎(chǔ)上，通過Matlab軟件運(yùn)用區(qū)域生長算法對影像進(jìn)行分割，灰度閾值分別設(shè)定為10、20、30、40、50、60、70、80，依次得到圖3中的8幅子圖。當(dāng)T=10時(shí)，影像分割效果不明顯，出現(xiàn)欠分割現(xiàn)象，隨著T值的逐漸增大，影像被進(jìn)一步分割。當(dāng)T=80時(shí)，結(jié)合2017年重慶市主城片區(qū)城市建設(shè)用地現(xiàn)狀進(jìn)行判讀可知，一些已建成區(qū)的低灰度值像素區(qū)域被分割視為農(nóng)村區(qū)，即圖像開始出現(xiàn)過分割現(xiàn)象，因此T值不宜再擴(kuò)大。

區(qū)域生長法分割影像的實(shí)現(xiàn)過程是以像素灰度值為歸類特征，當(dāng)鄰域像素灰度值在已生長區(qū)域像素平均灰度值的閾值范圍內(nèi)時(shí)，會(huì)被接納進(jìn)該區(qū)域，否則被拒絕。不同閾值情況下分割的生長區(qū)域大小不同。當(dāng)T值較小時(shí)，像素被接納進(jìn)入已生長區(qū)域的少，生長的區(qū)域就會(huì)較小;當(dāng)T值較大時(shí)，像素被接納進(jìn)入已生長區(qū)域的多，生長的區(qū)域就會(huì)較大。在主城片區(qū)夜間燈光影像圖幅范圍內(nèi)，低灰度值的像素?cái)?shù)量明顯多于高灰度值，因此低灰度值的像素區(qū)域就會(huì)生長得較大，高灰度值則較小，即城市區(qū)域（核心區(qū)、擴(kuò)展區(qū)）的面積隨著分割閾值的增大而縮小，農(nóng)村區(qū)面積隨之增大。

在以上區(qū)域生長算法分割所得影像的基礎(chǔ)上，選取T=30和T=60分割情況較好的2幅圖像，進(jìn)行圖像減法運(yùn)算，并分別對T=30、T=60 2幅圖像進(jìn)行二值化處理，自動(dòng)確定二值化閾值，得出圖4-a。圖4-b為北碚區(qū)部分鎮(zhèn)（街道）（澄江鎮(zhèn)、歇馬鎮(zhèn)、北溫泉街道、東陽街道、龍鳳橋街道）放大示意圖。T=30和T=60 2幅圖像減影相當(dāng)于集合運(yùn)算A-A∩B，即在T=30的情況下像素被接納進(jìn)入城市區(qū)域（核心區(qū)、擴(kuò)展區(qū)）和T=60情況下之間的差值，當(dāng)灰度值相差30時(shí)，區(qū)域生長法分割影像形成的差異。二值化處理將圖像呈現(xiàn)為明顯的黑、白視覺效果，黑色柵格點(diǎn)為2個(gè)閾值分割下的差異區(qū)域，也是像素灰度值由低值向高值過渡的區(qū)域，在燈光亮度層面上即為低燈光亮度向高燈光亮度過渡的區(qū)域，可視為開發(fā)利用程度高、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍向開發(fā)利用程度低變化的區(qū)域。精明增長理論強(qiáng)調(diào)城市發(fā)展建設(shè)中“填充式開發(fā)”“緊湊化發(fā)展”，以較小的土地成本獲得較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益，節(jié)約、集約利用土地，提高土地利用效率。圖4中黑色柵格點(diǎn)為建成區(qū)現(xiàn)狀中土地利用效率不高的區(qū)域，在未來城市建設(shè)中，可作為提高土地利用效率的挖潛點(diǎn)，以控制城市在水平方向上的擴(kuò)張，使城市立體化發(fā)展，保護(hù)有限的土地資源。

3.2 挖潛點(diǎn)分布特征

根據(jù)圖5、圖6重慶市主城片區(qū)夜間燈光影像灰度值三維和二維等值線可知，重慶市主城片區(qū)核心區(qū)域（高灰度值）主要分布在解放碑、沙坪壩、觀音橋、楊家坪、南坪等五大商圈及江北國際機(jī)場西部區(qū)域，另有水土鎮(zhèn)、復(fù)興鎮(zhèn)、虎溪鎮(zhèn)、陳家橋鎮(zhèn)、龍洲灣街道及魚洞街道等次中心。主城片區(qū)的擴(kuò)展區(qū)主要圍繞以上中心向周邊擴(kuò)展，其中圍繞五大商圈及江北國際機(jī)場擴(kuò)展的城區(qū)面積較大且連續(xù)。低灰度值區(qū)域?yàn)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)較不活躍的廣大農(nóng)村區(qū)域，主要分布在4山（縉云山、中梁山、銅鑼山、明月山）以及2條外圍山脈（桃子蕩山和東溫泉山）等山體區(qū)域。核心區(qū)、擴(kuò)展區(qū)、農(nóng)村區(qū)的分布進(jìn)一步佐證了重慶市城市建設(shè)呈現(xiàn)“多中心、組團(tuán)式、不均衡”的空間分布格局。結(jié)合圖4至圖6可知，農(nóng)村區(qū)域面積最為廣闊，城市擴(kuò)展區(qū)次之，核心區(qū)面積最小，根據(jù)城市建設(shè)用地現(xiàn)狀，城市擴(kuò)展區(qū)的可挖潛點(diǎn)面積占比最大。

3.3 主城片區(qū)城市建設(shè)用地模擬及預(yù)測分析

因渝中區(qū)近年來城市建設(shè)用地面積無變化，因此不在模擬、預(yù)測范圍內(nèi)。以表1中大渡口區(qū)2012—2016年的城市建設(shè)用地面積數(shù)據(jù)為例，將其作為原始數(shù)據(jù)序列：

兩路街道、水土街道、蔡家崗街道、悅來街道、龍興鎮(zhèn)等地將是北部3區(qū)城市建設(shè)用地的主要增長點(diǎn)。2013年，重慶市政府推出五大功能分區(qū)戰(zhàn)略，2018年1月重慶西站一期建成并投入使用，西部片區(qū)快速發(fā)展，沙坪壩區(qū)的城市建設(shè)用地將以大學(xué)城、重慶西站、西永鎮(zhèn)為中心擴(kuò)展。大渡口區(qū)、九龍坡區(qū)、南岸區(qū)、巴南區(qū)等4區(qū)建設(shè)用地面積增量較少，僅占主城區(qū)總增量的30%左右，但結(jié)合可挖潛點(diǎn)分析，仍發(fā)現(xiàn)其建設(shè)用地將以西彭鎮(zhèn)、跳蹬鎮(zhèn)、魚洞街道等地為主要增長點(diǎn)。渝中區(qū)因發(fā)展歷史久遠(yuǎn)、地域面積較小、開發(fā)接近飽和，城市建設(shè)用地面積不會(huì)產(chǎn)生太大變化。

目前，基于夜間燈光影像對城市精明增長的分析尚不多見，區(qū)域生長法則主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、生物工程等領(lǐng)域，其分析處理圖像的精確度達(dá)到很高的水平，本研究首次將其應(yīng)用到城市建設(shè)領(lǐng)域。精明增長意味著開發(fā)可以是積極的，長遠(yuǎn)且有效的規(guī)劃首先得承認(rèn)增長的出現(xiàn)，接著是強(qiáng)調(diào)增長的質(zhì)量[16]?？蓪⒏鶕?jù)區(qū)域生長法識別的可挖潛點(diǎn)和灰色預(yù)測模型預(yù)測的各行政區(qū)城市建設(shè)用地面積進(jìn)行綜合研究。對于可挖潛點(diǎn)是針對城市建設(shè)用地現(xiàn)狀而言的，可挖潛點(diǎn)區(qū)域是城市需要更新、低效用地再開發(fā)的區(qū)域;預(yù)測城市用地面積的增長是針對城市用地規(guī)劃而言的。未來城市建設(shè)用地面積的增長，可落在已有建成區(qū)和向城市外圍邊界擴(kuò)展的2個(gè)重點(diǎn)上，即城市建設(shè)用地現(xiàn)狀中低效益、低效率用地可分?jǐn)傄徊糠殖鞘薪ㄔO(shè)用地面積的增量，通過改造舊城區(qū)、限制高耗地低產(chǎn)出企業(yè)、完善區(qū)域配套設(shè)施等措施，來提升區(qū)域用地節(jié)約、集約水平，完成城市高質(zhì)量增長的目標(biāo)，可進(jìn)一步保護(hù)好土地的存量。

利用夜間燈光影像對城市精明增長進(jìn)行分析需要考慮地區(qū)實(shí)際，例如城市綠地系統(tǒng)（公園綠地、防護(hù)綠地、廣場等）呈點(diǎn)狀、帶狀、面狀鑲嵌在城區(qū)范圍內(nèi)，占城區(qū)面積相當(dāng)大的比重，其展現(xiàn)出的可挖潛點(diǎn)并不一定是實(shí)際需更新改造的區(qū)域;另外，不同閾值情況下的可挖潛點(diǎn)大小不同，因此城市建設(shè)用地現(xiàn)狀可進(jìn)一步深入挖潛與分析。盡管珞珈一號衛(wèi)星形成的夜間燈光數(shù)據(jù)分辨率很高，但仍不可避免地產(chǎn)生燈光溢出問題。為此，如何將夜間燈光影像精確地應(yīng)用于城市精明增長實(shí)際分析中是今后需要深化研究的內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮 科，吳次芳，韋仕川，等. 城市增長邊界的理論探討與應(yīng)用[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2008，28（3）：425-429.

[2]張 利. 城鎮(zhèn)化新形勢下的城鄉(xiāng)（人口）劃分標(biāo)準(zhǔn)討論[J]. 城市規(guī)劃學(xué)刊，2011（2）：77-85.

[3]張志剛，張安明，郭歡歡. 基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的城鄉(xiāng)結(jié)合部空間識別研究——以重慶市主城區(qū)為例[J]. 地理與地理信息科學(xué)，2016，32（6）：37-42.

[4]彭 建，馬 晶，袁 媛. 城市邊緣帶識別研究進(jìn)展與展望[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33（8）：1068-1077.

[5]李澤明，李永華，王 勇，等. 重慶市主城區(qū)云量變化特征[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，36（7）：117-125.

[6]曹 偉，周生路，吳紹華. 城市精明增長與土地利用研究進(jìn)展[J]. 城市問題，2012（12）：30-36.

[7]Daniels T.Smart growth：a new American approach to regional planning[J]. Planning Practice and Research，2001，16（3/4）：271-279.

[8]馬 強(qiáng)，徐循初. “精明增長”策略與我國的城市空間擴(kuò)展[J]. 城市規(guī)劃匯刊，2004（3）：16-22.

[9]劉冬華. 面向土地低消耗的城市精明增長研究——以上海為例[D]. 上海：同濟(jì)大學(xué)，2007.

[10]付海英，郝晉珉，安萍莉，等. 基于精明增長的城市空間發(fā)展方向分析——以山東省泰安市為例[J]. 資源科學(xué)，2007（1）：63-69.

[11]趙欽佩，姚莉秀，程 建，等. 基于顏色信息與區(qū)域生長的圖像分割新算法[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，41（5）：802-807.

[12]王興平，崔功豪. 中國城市開發(fā)區(qū)的空間規(guī)模與效益研究[J]. 城市規(guī)劃，2003，27（9）：6-12.

[13]Deng J L.Introduction to grey system theory[J]. The Journal of Grey System，1989（1）：1-24.

[14]Liu S F，F(xiàn)orrest J. The role and position of grey system theory in science development[J]. The Journal of Grey System，1997，9（4）：351-356.

[15]劉思峰，謝乃明. 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 北京：科學(xué)出版社，2008.

[16]安德烈斯·杜安伊，杰夫·斯佩克，邁克·萊頓. 精明增長指南[M]. 北京：中國建筑工業(yè)出版社，2014.劉強(qiáng)軍，梁 赟，宋軍芳，等. 近42年山西省晉城市地溫與氣溫時(shí)空特征研究[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，48（6）：240-245.