仲 曉 雅，閆 慶 武，厲 飛，李 茂 林，李 桂 娥

(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)資源枯竭礦區(qū)土地修復(fù)與生態(tài)演替教育部野外科學(xué)觀測(cè)研究站，江蘇 徐州 221116；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院，江蘇 徐州 221116；3.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

0 引言

受內(nèi)外因素影響，城市發(fā)展到一定階段時(shí)，速度會(huì)減緩甚至出現(xiàn)衰退[1]。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，人口自然增長(zhǎng)率降低、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均的傳統(tǒng)資源型城市、工業(yè)城市及大都市邊緣城市均出現(xiàn)局部收縮現(xiàn)象[2]，結(jié)合城市人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、空間結(jié)構(gòu)等要素分析城市擴(kuò)張、收縮的演變過(guò)程逐漸成為城市發(fā)展研究的主要方式[3,4]。

美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星(Defense Meteorological Satellite Program，DMSP)搭載的可見(jiàn)紅外成像線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)(Operational Linescan System，OLS)可探測(cè)夜間地表微弱的近紅外輻射，捕捉人類活動(dòng)足跡，已廣泛應(yīng)用于城市發(fā)展研究[5-8]。受傳感器等影響，不同年份的DMSP/OLS夜間燈光影像無(wú)法直接對(duì)比[9]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了DMSP/OLS夜間燈光影像校正研究[10-12]。例如：Elvidge等[13]假設(shè)不變目標(biāo)區(qū)域在整個(gè)時(shí)間序列內(nèi)的DN值不變，提出基于不變目標(biāo)區(qū)域的全球DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光影像連續(xù)校正方法，雖然能在一定程度上減輕不同時(shí)段影像的不連續(xù)現(xiàn)象和同一年份不同傳感器獲取影像燈光亮度的差異，但不能解決時(shí)間序列中的不穩(wěn)定像元問(wèn)題。Liu等[14]假設(shè)1992-2012年中國(guó)城市處于持續(xù)擴(kuò)張時(shí)期，夜間燈光影像中同一像元的DN值不應(yīng)下降，國(guó)內(nèi)學(xué)者多利用該假設(shè)對(duì)中國(guó)區(qū)域進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)序夜間燈光影像校正[15,16]，但該方法適用于城市持續(xù)擴(kuò)張、夜間燈光亮度持續(xù)上升情況[17,18]，對(duì)于夜間燈光亮度出現(xiàn)衰退的區(qū)域存在亮度高估，導(dǎo)致部分地區(qū)夜間燈光亮度的年際變化被削弱。此外，學(xué)者們大多未對(duì)夜間燈光影像進(jìn)行連續(xù)校正，而是直接使用預(yù)處理后的影像進(jìn)行城市收縮研究[19]，或?qū)B續(xù)校正后影像設(shè)立閾值提取城市建成區(qū)并分析其面積變化[20]，前者未考慮DMSP/OLS 夜間燈光影像不連續(xù)、不可比的缺陷，后者未充分發(fā)揮夜間燈光影像體現(xiàn)城市活力的優(yōu)勢(shì)。夜間燈光亮度變化與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)[21,22]，了解區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)有助于理解區(qū)域夜間燈光亮度變化。在此背景下，本文提出一種面向城市收縮地區(qū)的DMSP/OLS夜間燈光影像多年連續(xù)校正方法(Inter-annual Series Correction for Shrinking Area，ISCSA)，并以出現(xiàn)城市收縮現(xiàn)象的東三省(黑龍江、吉林、遼寧)為例進(jìn)行實(shí)證研究，以期真實(shí)反映城市收縮地區(qū)多年夜間燈光亮度變化。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

夜間燈光影像采用DMSP/OLS第四版非輻射定標(biāo)夜間年平均燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)，下載自美國(guó)國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站(https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html)。選用來(lái)自6個(gè)不同傳感器(F10、F12、F14、F15、F16、F18)的1992-2013年34期穩(wěn)定夜間燈光影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；影像原始投影為WGS-84，為避免影像網(wǎng)格隨緯度變化產(chǎn)生形變[13]，將影像進(jìn)行Albert等面積投影并重采樣為1 km×1 km的空間分辨率，然后根據(jù)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心全國(guó)1∶400萬(wàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中東三省的行政邊界裁剪出研究區(qū)域影像，發(fā)現(xiàn)不同傳感器的夜間燈光影像存在不連續(xù)現(xiàn)象，同一傳感器采集的連續(xù)年份數(shù)據(jù)存在異常波動(dòng)、局部下降現(xiàn)象。東三省城市人口數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，缺失數(shù)據(jù)結(jié)合各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒予以補(bǔ)全。

2 研究方法

本文提出以DMSP/OLS非輻射標(biāo)定夜間燈光影像為基礎(chǔ)，面向城市收縮地區(qū)的多年連續(xù)校正方法(ISCSA)，包括多傳感器相互校正、多傳感器年內(nèi)融合、時(shí)間序列可比較校正和連續(xù)校正。

(1)多傳感器相互校正。由于影像的時(shí)間跨度較長(zhǎng)且包含多個(gè)傳感器，故選擇連續(xù)性較好、總亮度值較高的F10_1994(校正1992-1995年)、F12_1998(校正1996-1999年)、F16_2007(校正2000-2007年)和F18_2011(校正2008-2013年)影像作為參考影像，并選取夜間燈光亮度和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素變化較穩(wěn)定的鶴崗市市轄區(qū)作為不變目標(biāo)參考區(qū)域建立二次回歸模型[13,14](式(1))。各期影像校正參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 夜間燈光影像相互校正模型參數(shù)Table 1 Intercalibration model coefficients for nighttime light images

(1)

式中：DN0、DNC分別為相互校正前后像元的亮度值；C0、C1和C2為回歸系數(shù)。

(2)多傳感器年內(nèi)融合。1994年、1997-2007年存在兩個(gè)不同傳感器同時(shí)獲取的夜間燈光影像，為充分利用獲取的數(shù)據(jù)，參考文獻(xiàn)[14]利用式(2)對(duì)這些年份不同傳感器的夜間燈光影像進(jìn)行年內(nèi)融合。

(2)

(3)時(shí)間序列可比較校正。在進(jìn)行連續(xù)校正前，為保證不同年份數(shù)據(jù)的可比性，對(duì)極值進(jìn)行處理。夜間燈光亮度DN值為整數(shù)的影像子產(chǎn)品中，發(fā)光像元的最小DN值為3，因此認(rèn)為DN值低于3的像元為不穩(wěn)定像元，賦值為0[15]；多傳感器年內(nèi)融合后在部分年份出現(xiàn)DN值大于63的像元，占總像元的1/1 000左右，主要由多傳感器相互校正后部分過(guò)飽和像元DN值高于原始影像數(shù)據(jù)導(dǎo)致，因此將相互校正后DN值大于63的過(guò)飽和像元賦值為63(式(3))。

(3)

式中：n=1992，1993，…，2013。

圖1展示了研究區(qū)域不同傳感器共同亮像元數(shù)(僅有一個(gè)傳感器的年份由該年份對(duì)應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)代替)、時(shí)間序列可比較校正后亮像元數(shù)、多傳感器年內(nèi)融合后亮像元數(shù)和值為0～3的亮像元數(shù)占比。在對(duì)1994年、1997-2007年的夜間燈光影像進(jìn)行多傳感器年內(nèi)融合時(shí)，未對(duì)不同傳感器夜間燈光影像的不穩(wěn)定像元進(jìn)行處理，導(dǎo)致值為0～3的亮像元占比較高。時(shí)間序列可比較校正方法消除了由于傳感器原因和校正過(guò)程中產(chǎn)生的不穩(wěn)定像元，校正后的亮像元數(shù)比年內(nèi)融合后亮像元數(shù)更接近原始影像數(shù)據(jù)中不同傳感器的共同亮像元數(shù)。

圖1 亮像元總數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.1 Statistics of total lit pixels

(4)時(shí)間序列連續(xù)校正。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用傳統(tǒng)連續(xù)校正方法時(shí)，認(rèn)為中國(guó)處于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期，遵循城市地區(qū)像元夜間亮度不下降的原則(式(4))[9]，即后一年像元DN值不低于前一年。而東三省部分地區(qū)已出現(xiàn)城市收縮現(xiàn)象[23]，部分年份像元亮度值出現(xiàn)下降，原有的不下降原則[9]并不適用。劉風(fēng)豹等[19]使用2010年和2013年的DMSP/OLS 夜間燈光影像和人口數(shù)據(jù)對(duì)東三省城市收縮進(jìn)行研究，驗(yàn)證了夜間燈光影像應(yīng)用于中國(guó)城市收縮量化識(shí)別的前景?；诖?，本文假設(shè)同一像元的夜間燈光亮度在三年內(nèi)的變化趨勢(shì)應(yīng)保持一致(即像元DN值的上升或下降應(yīng)至少持續(xù)兩年，確保像元DN值的變化不是偶然現(xiàn)象)，三年內(nèi)變化趨勢(shì)不一致的像元采用前后各一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值平滑處理，根據(jù)式(5)分別從前往后和從后往前進(jìn)行多傳感器多年度像元DN值的連續(xù)校正，最后取二者均值作為最終校正結(jié)果。

(4)

(5)

式中：n=1993，1994，…，2012(由于后一年像元DN值不得低于前一年，故未對(duì)起始年份(1992年)像元DN值進(jìn)行處理，避免影響后面年份像元DN值的計(jì)算；同時(shí)，由于文獻(xiàn)[9]僅提供到2012年的校正參數(shù)，故未對(duì)2013年數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理)。

(5)校正后影像質(zhì)量評(píng)價(jià)。信息熵可度量影像亮度值分散程度和均勻程度[24]，信息熵越大，說(shuō)明圖像包含的信息越多。本文引入信息熵H評(píng)估校正后的夜間燈光影像質(zhì)量，計(jì)算公式為：

(6)

式中：Pi為像元DN值為i的概率；L為灰度級(jí)總數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 夜間燈光影像校正結(jié)果評(píng)價(jià)

圖2分別展示了原始影像數(shù)據(jù)、本文多年連續(xù)校正方法(ISCSA)和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法[9]校正結(jié)果的影像亮像元DN值總和(TDN)在1992-2013年的變化趨勢(shì)(當(dāng)原始影像數(shù)據(jù)存在同一年份有兩個(gè)不同傳感器數(shù)據(jù)時(shí)，使用二者均值)。與傳統(tǒng)連續(xù)校正方法相比，ISCSA的TDN值與原始影像數(shù)據(jù)更接近，能對(duì)傳感器的異常變化進(jìn)行較好的平滑處理。部分ISCSA校正結(jié)果TDN值偏低，可能是由于選取參考影像衛(wèi)星在相應(yīng)年份的過(guò)境時(shí)間晚、夜間人類活動(dòng)減少所致[25]。

圖2 原始影像數(shù)據(jù)、ISCSA和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法結(jié)果的TDN值對(duì)比Fig.2 Comparisons of TDN of original image data and results from ISCSA and traditional continuous correction method

如圖3所示，傳統(tǒng)連續(xù)校正方法得到的影像信息熵由于前期校正過(guò)程中對(duì)部分像元進(jìn)行了過(guò)度增強(qiáng)，而后期未進(jìn)一步進(jìn)行增強(qiáng)處理，導(dǎo)致亮度值分散程度降低，因此信息熵顯著下降；ISCSA方法校正后影像信息熵變化趨勢(shì)與原始影像數(shù)據(jù)更相近，校正結(jié)果雖在1992-2002年和2009-2012年低于原始影像數(shù)據(jù)，但信息熵年均值為三者最高，較好保留了原始影像數(shù)據(jù)信息。

圖3 原始影像數(shù)據(jù)、ISCSA和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法校正結(jié)果的信息熵對(duì)比Fig.3 Comparisons of information entropy of original image data and results from ISCSA and traditional continuous correction method

3.2 夜間燈光亮度空間分布情況

為體現(xiàn)地級(jí)市尺度下東三省城市夜間燈光亮度的變化情況，對(duì)各地級(jí)市(大興安嶺地區(qū)和延邊朝鮮族自治州除外)的TDN進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)和歸一化處理。結(jié)果表明(圖4，彩圖見(jiàn)附錄3)，東三省地級(jí)市TDN值在1992-1999年間出現(xiàn)波動(dòng)，可能是由于東三省經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度依賴國(guó)有經(jīng)濟(jì)，而20世紀(jì)90年代國(guó)企改革導(dǎo)致大量國(guó)企職工下崗[26]，對(duì)東三省城市發(fā)展造成一定影響[27]。東三省部分城市在2000-2003年及2010-2013年TDN值出現(xiàn)下降，體現(xiàn)了城市收縮特征。因此，選用這兩個(gè)時(shí)段分析本文方法在城市收縮地區(qū)的表現(xiàn)。由圖5(彩圖見(jiàn)附錄3)可知，兩時(shí)段夜間燈光亮度均出現(xiàn)下降的區(qū)域主要集中于哈爾濱市和長(zhǎng)春市的交界處以及沈陽(yáng)市西南部的部分城鎮(zhèn)，這與東三省社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源向以沈陽(yáng)、大連、長(zhǎng)春和哈爾濱為核心的東北城市群集中相關(guān)[28]，導(dǎo)致周邊地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)的人口流失和經(jīng)濟(jì)發(fā)展失調(diào)。2010-2013年夜間燈光亮度下降區(qū)域明顯多于2000-2003年，除城市中心區(qū)域外，大部分城市周邊夜間燈光亮度出現(xiàn)下降。部分省會(huì)城市中心的夜間燈光亮度僅在2000-2003年出現(xiàn)下降，可能原因是城市中心的人口和經(jīng)濟(jì)在2010-2013年仍處于增長(zhǎng)階段，城市活力平穩(wěn)，同時(shí)本文方法未對(duì)發(fā)達(dá)城市中心區(qū)域DMSP夜間燈光影像的過(guò)飽和現(xiàn)象[29,30]進(jìn)行校正，無(wú)法體現(xiàn)城市中心夜間燈光亮度的真實(shí)變化。

圖4 東三省各地級(jí)市TDN歸一化結(jié)果Fig.4 Normalization of TDN of prefecture-level cities in Northeast China

圖5 東三省夜間燈光亮度下降空間格局Fig.5 Spatial pattern of nighttime light contraction in Northeast China

本文分別利用傳統(tǒng)連續(xù)校正方法[9]校正結(jié)果、原始影像數(shù)據(jù)及ISCSA校正結(jié)果，分析1992-2002年和2002-2012年?yáng)|三省夜間燈光亮度增長(zhǎng)情況(圖6，彩圖見(jiàn)附錄3)。由圖6可知，傳統(tǒng)連續(xù)校正過(guò)程中，由于前期校正會(huì)對(duì)后期造成一定影響，導(dǎo)致部分地區(qū)夜間燈光亮度的變化無(wú)法完整展現(xiàn)，因此2002-2012年亮度增長(zhǎng)的像元數(shù)量比原始影像數(shù)據(jù)少；ISCSA方法在校正過(guò)程中排除了不穩(wěn)定像元并進(jìn)行了多年連續(xù)校正，避免了夜間燈光亮度校正誤差在時(shí)間序列中傳遞，夜間燈光亮度增長(zhǎng)與原始影像數(shù)據(jù)更接近，亮度增長(zhǎng)像元基本集中于城市中心及其周邊地帶。

圖6 原始影像數(shù)據(jù)、ISCSA和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法夜間燈光亮度增長(zhǎng)對(duì)比Fig.6 Comparisons of nighttime light expansion of original image data and results from ISCSA and traditional continuous correction method

3.3 夜間燈光亮度與社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)相關(guān)性評(píng)價(jià)

為驗(yàn)證ISCSA方法校正后的長(zhǎng)時(shí)序夜間燈光影像數(shù)據(jù)集的精度，本文采用定量檢驗(yàn)方法分析校正后的夜間燈光亮度與社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)的相關(guān)性。由于傳統(tǒng)連續(xù)校正方法的部分參數(shù)只提供到2012年，因此在對(duì)其與社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)評(píng)價(jià)時(shí)，只使用1992-2012年的數(shù)據(jù)。

已有研究認(rèn)為夜間燈光亮度與GDP的相關(guān)性較高[31]，而Laveesh等[32,33]認(rèn)為，由于DMSP/OLS夜間燈光影像像元值存在上限，造成DMSP/OLS夜間燈光亮度與GDP存在一定程度的非線性。因此，本文使用對(duì)數(shù)函數(shù)模型、冪函數(shù)模型和二次函數(shù)模型分析東三省TDN與GDP的相關(guān)性(R2)。結(jié)果表明(表2)，三者在校正前后的R2均高于0.8，其中二次函數(shù)模型的R2均大于0.9，精度最高，說(shuō)明東三省TDN與GDP之間存在較強(qiáng)的非線性關(guān)系；ISCSA校正后的R2均大于原始影像數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法，擬合效果更好，說(shuō)明通過(guò)本文方法校正后的影像與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)更契合。

表2 東三省TDN與GDP不同回歸模型擬合參數(shù)Table 2 Regression model coefficients between TDN and GDP in Northeast China

夜間燈光亮度與人口數(shù)量在空間上具有較高的相關(guān)性[34,35]。為檢驗(yàn)校正后的夜間燈光亮度數(shù)據(jù)能否體現(xiàn)東三省城市人口的空間分布，對(duì)東三省34個(gè)地級(jí)市的TDN值和戶籍人口數(shù)量進(jìn)行逐年線性回歸(圖7)。結(jié)果表明，ISCSA校正后的東三省城市TDN值與戶籍人口數(shù)量的相關(guān)系數(shù)在1993年以后均大于0.6，多年平均值為0.761，大于原始影像數(shù)據(jù)(0.753)和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法校正結(jié)果(0.711)，表明ISCSA校正方法更準(zhǔn)確。

圖7 東三省地級(jí)市TDN值與戶籍人口數(shù)量線性回歸相關(guān)系數(shù)Fig.7 Correlation coefficient of linear regression between TDN and registered population for the prefecture-level cities in Northeast China

4 結(jié)論

中國(guó)進(jìn)入后增長(zhǎng)時(shí)代，部分城市出現(xiàn)收縮現(xiàn)象，現(xiàn)有夜間燈光影像的校正方法不能客觀表現(xiàn)城市夜間燈光亮度的下降，因此，本文提出一種面向城市收縮地區(qū)的DMSP/OLS夜間燈光影像多年連續(xù)校正方法(ISCSA)，并以東三省城市為例進(jìn)行實(shí)證研究。

結(jié)果表明：1)相較于傳統(tǒng)的夜間燈光亮度連續(xù)校正，ISCSA的校正結(jié)果更符合原始影像數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，可真實(shí)展現(xiàn)東三省夜間燈光亮度出現(xiàn)增長(zhǎng)和下降的區(qū)域；2)ISCSA方法校正后的東三省夜間燈光亮度與社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的相關(guān)性比原始影像數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)連續(xù)校正方法更好，后續(xù)可用于GDP、人口等社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的擬合，進(jìn)行城市收縮地區(qū)城市發(fā)展研究。由于DMSP影像DN值存在上限，部分城市中心出現(xiàn)過(guò)飽和像元，本文方法未能準(zhǔn)確表現(xiàn)其夜間燈光的真實(shí)變化，有待后續(xù)重點(diǎn)研究。