基于DMSP/OLS数据的新疆城镇化进程研究

陈 瑞，王一山

（新疆大学资源与环境科学学院/智慧城市与环境建模普通高校重点实验室/绿洲生态教育部重点实验室，乌鲁木齐 830046）

城镇化是衡量一个地区社会生产力、经济水平、人口及土地利用的综合指标［1］。改革开放后中国经济飞速增长，人口由农村向城镇集中，城市作为发展的中心，不断扩张发展［2］。许多学者从中国城镇化政策、特征、动力机制和空间分布等方面对城镇化进程进行了研究，其中应用遥感手段对城镇化监测已成为主要研究方法之一［3-5］。

新疆维吾尔自治区（简称新疆）作为丝绸之路经济带核心区，其面积占全国国土总面积的1/6，已有许多学者展开对新疆城镇化水平及发展进程的分析与讨论［6-12］。安晓亮［7］、吕宾等［8］、李雪梅等［9］利用社会统计数据从经济发展、资源分布、社会发展等诸多层面探讨新疆城市化指标体系建设，剖析了新疆城镇化水平的制约因素及所处阶段，从不同层面上衡量了新疆城镇化发展水平及驱动因素。王长建等［10，11］、林紫荣等［12］以新疆区域生态环境特征对城镇化的影响展开研究，探究了城市化与生态环境之间的关系。通过不同维度对新疆的城市化进程展开探讨，能较为清晰地展示出不同驱动因素对新疆城镇化发展的影响。但仅通过统计数据进行分析，空间表达能力较差，且存在数据量大、易缺失等问题，无法准确描述城镇化在时间序列上的空间扩展及变化趋势。部分学者利用遥感数据与统计数据相结合的方法开展城镇化研究，但受到较高精度的遥感影像幅宽限制，仅对部分城市或区域进行了分析探讨［13-15］，对于新疆整体区域的城镇化分析和区域性对比并没有详细分析，因此选取一个对新疆城镇化整体性分析较为实用的遥感影像数据是必要的。

新疆大部分区域为无人居住区域，相较中国东部地区城市密度较低。普通的遥感影像虽能够对城镇面积、分布进行提取，但对于城市离散程度较高、面积较大的新疆，普通光学遥感影像易受天气、幅宽、存储量限制，对新疆整体城镇区域提取存在诸多不便。由美国国防部极轨卫星项目研发的美国军事气 象 卫 星（DMSP，Defense Meteorological Satellite Program）负载的线性扫描业务系统（OLS，Operational Linescan System）获取的全球DMSP/OLS夜间灯光遥感影像具有时间跨度长、影像图幅大，仅区分灯光区域及非灯光区域，能够有效去除城市区域提取的干扰因素，凸显城市区域，已被广泛应用于城镇化监测研究［16-20］。何春阳等［16］利用1992、1996、1998年3期夜间灯光数据，提取了环渤海区域20世纪90年代的城市空间特征信息，并通过夜间灯光斑块数量、破碎度，分析了环渤海地区在20世纪90年代的城市化过程。此外，借助夜间灯光数据对中国大陆的城镇化过程进行重建，弥补了统计数据缺失的缺陷，证明了DMSP/OLS夜间灯光数据在重建过程中的准确性［17］。卓莉等［18］基于夜间灯光数据，在对城市空间扩展类型的划分及识别问题上，提出了灯光强度提取城市扩展类型及识别方法，实现了大尺度的快速识别。徐梦洁等［19］通过夜间灯光数据及长江三角洲地区的经济、人口、土地利用等因素建立城市化水平指数，对其研究区域内城市扩张类型、扩张模式、扩张差距进行了探究。马廷［20］通过对夜间灯光数据的面积、亮度、时间转折点、空间结构转变和空间扩展速度对中国1992—2013年城镇化进行综合性评价。这些学者利用夜间灯光数据对城市进行分析、应用，证实了夜间灯光数据在城镇化区域提取上是一种优秀的数据源，尤其对城市分布分散、区域总体面积较大、非城镇区域面积较多的新疆来说，夜间灯光数据对城镇区域的提取效果是尤为显著的。此外，在利用夜间灯光数据进行研究时，多数学者主要以全国性综合评价或中国东部发达城市为分析切入点，缺少对西部欠发达区域的探讨。

因此，本研究提出一种基于新疆自然资源分布、以DMSP/OLS夜间灯光数据为数据源，对新疆城镇化进程及区域性差异进行研究的“象限4分法”。将新疆南北区域以“天山山脉”划分、东西区域依据邓铭江院士提出的西北水三线中划分新疆水资源分布的“奇策线”划分［21］，得出4个象限。在对新疆城镇化进程分析的同时，对比受到不同程度自然资源限制的4个象限城镇化进程的差异。对研究区1992—2013年的城镇化进程进行动态监测分析，在时间序列上比较不同时期新疆城镇化发展水平，在空间分布上对比4个象限城镇化进程的具体差异。探究不同区域、受不同环境条件限制下的新疆城镇化发展的区域差异，为新疆城镇化发展及西北地区部分省份城镇化发展模式提供参考依据。

1.1 研究区概况

新疆位于中国西北、亚欧大陆腹地，地处73°40′E—96°18′E，34°25′N—48°10′N，是中国陆地边界最长、面积最大的省份，面积约为166万km2，约占全国面积的1/6，有着独特的“三山夹两盆”的地形地貌，拥有全国最大的流动性沙漠和半固定沙漠，属于典型的温带大陆性气候。新疆地域辽阔，资源优势得天独厚，有着丰富的光、热、风、土及矿产资源。由于气候、地形及地理区位的影响，全区干旱少雨，降水分布不均衡，植被覆盖率低，可利用耕地面积少。新疆水资源短缺，城市的发展大多依附绿洲，形成了独特的绿洲城市生态，但由于绿洲生态环境脆弱，城市发展受到了严重的制约。改革开放以来新疆经济飞速增长，特别是实行西部大开发，社会经济发展呈现良好态势，但总体经济在全国仍处于相对落后状态［2］。新疆面积较大，各区域城镇化发展水平不均衡，邓铭江院士按照新疆水资源、人口分布特点，以奇台县和策勒县连线，简称奇策线，将新疆划分为面积大致相等、水资源差异较大的东西2部分（图1）［21］。奇策线之于新疆如胡焕庸线之于中国，胡焕庸线是中国人口密度及自然生态的分界线［22］，奇策线则是新疆水资源、经济、人口的分界线，2条分界线大致平行［21］。存在差异的是胡焕庸线东南一侧拥有中国大部分的人口与经济，奇策线则是西北一侧拥有新疆大部分的人口与经济［23］。与中国东部地区相比，新疆城镇化发展时间相对滞后，基础较为薄弱。在以天山山脉为分界线划分新疆南北区域的基础上，采用奇策线划分东西区域，对新疆城镇化区域性差异研究提供了新思路和新方向。

图1 研究区

1.2 数据来源

本研究采用的DMSP/OLS数据集来自美国国家海洋与大气管理局（NOAA，National Oceanic and Atmospheric Administration）下属的美国国家地球物理数据中心（NGDC，National Geophysical Data Center）。该数据集包含了1992—2013年多个DMSP卫星传感器获取的共34期影像，所有影像均可在NGDC的官方 网 站（https：//ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/down-load V4composites.html）下载［24］。选取的DMSP/OLS数据集中了全球年平均的稳定灯光影像，该影像去除了光火、油气燃烧等短暂光源的影响，只包含了城市、乡镇等持久的光源。影像的参考系为WGS-84坐标系，幅宽为3 000 km2，空间分辨率为30″秒。DN表示影像的灯光强度的大小，像元DN为1～63的区域表示人类夜间活动区域，对应像元的DN越大，表示该地区灯光强度值越大，DN为0则表示为无灯光区域［24］。

研究区的空间分析矢量数据来自全国地理信息资源目录服务系统的1∶100万全国基础地理数据库，数据采用2000国家大地坐标系（下载地址：http：//www.webmap.cn/）。

2.1 DMSP/OLS夜间灯光影像的预处理及校正

2.1.1 数据的重采样与裁剪DMSP/OLS夜间灯光影像的影像范围为全球，影像的网格会随着纬度的增大而减小，为避免影像变形对数据产生影响，需要对影像进行重采样，因此将所有影像的投影坐标系转为兰伯特等面积投影，空间分辨率统一为1 km2［24，25］。对影像进行重采样之后利用研究区矢量边界对影像进行裁剪，得到每年不同传感器的研究区夜间灯光影像。

2.1.2 夜间灯光数据的过饱和校正及连续性校正

对影像进行基本的预处理操作后，对研究区1992—2013年F10～F18传感器原始灯光影像DN大于0的像元数量进行统计分析，可以看出：①同一年份不同传感器获取的像元总数不相等。②不同传感器在不同年份获取的像元总数不符合客观的增长规律，具体表现为随着年份的增加，像元总体数量呈现忽高忽低的态势。③同一传感器在获取连续年份数据时像元数量出现较大的波动（图2）。由于这些问题的存在，DMSP/OLS数据不能直接使用，还需要对灯光数据进行相互校正和连续性校正，通过对灯光数据的处理，可以在一定程度上削弱这些问题在数据使用分析上造成的影响。

图2 1992—2013年新疆校正前夜间灯光数据

本研究基于不变目标区域法［26］，对研究区1992—2013年的DMSP/OLS夜间灯光数据进行校正。黑龙江省鸡西市在1992—2013年的变化相对稳定且鸡西市像元DN分布较广，包含了从低到高的大部分像元，能够保证模型相互校正的精度，鸡西市1992年原始夜间灯光影像与2013年的夜间灯光影像之间有很好的相关性，故选择鸡西市为不变目标区域（图3）。

图3 黑龙江省鸡西市1992年F10与2013年F18传感器夜间灯光像元DN的相关关系

在确定不变目标区域后，选择了像元数量平稳且未发生突变的2009年F16作为参考影像，基于参考影像对研究区不同传感器不同年份获取的影像分别进行校正。本研究选用二次多项式方程建立校正模型［27］，通过回归分析，二次多项式的R2都在0.8以上，表示相关性较好。二次多项式方程为：

式中，DNCal表示校正后影像的像元值；
DN表示待校正影像的像元值；
a变量表示二次项系数；
b变量表示一次项系数；
c变量表示常数项系数。

DMSP/OLS不同传感器存在差异，且在获取影像的过程中会产生各种偶然误差，不同传感器同一年获取的影像像元总数和对应像元的DN存在差异。因此，需要对不同传感器的同年度的夜间灯光影像进行相互校正。校正公式为：

式中，DN(n,i)表示校正后第n年i位置处的像元表示a传感器在第n年获取的位置i处的像元表示b传感器在第n年获取的位置i处的像元DN；
n=1992，1993，1994，…，2013。

DMSP/OLS原始数据存在较大的数据波动，不仅在不同传感器之间，同一传感器连续年份也存在数据波动（图2）。1992—2013年新疆灯光像元总数呈现出随年份递增的状态。对不同年份的夜间灯光数据进行连续性校正，遵循以下原则：①稳定性原则。前一年存在的像元也应在后一年持续存在。②增长性原则。相同位置的像元DN应满足后一年大于前一年。根据以上原则得出连续性校正公式为：

式中，DN(n-1,i)表示第n-1年，位置i处像元的DN；
DN(n+1,i)表示第n+1年，位置i处像元的DN。

不变目标区域法是在连续多时相夜间灯光遥感影像中提取相对稳定区域的像元，对不同时相的稳定区域灯光像元构建函数关系，通过函数关系对整体影像进行校正，得到相对稳定的夜间灯光影像。在得到相对稳定灯光像元的基础上，利用前一年灯光影像范围和像元DN不大于后一年的原则，对影像连续性进行校正。经过对影像饱和校正和连续性校正后得到了研究区稳定夜间灯光影像（图4）。

图4 1992—2013年校正后新疆夜间灯光数据

2.2 城镇灯光阈值确定

由于夜间灯光存在溢出效应，校正后夜间灯光数据需要进行阈值分割，将真实的夜间城镇灯光数据与溢出像元值区分开，进一步提高夜间灯光数据质量［28，29］。对夜间灯光数据城镇区域提取主要有4种方法，分别是经验阈值法［30］、突变检测法［31］、统计数据比较法［17］及较高分辨率影像空间比较法［32］。新疆幅员辽阔，不同区域城镇化水平差异较大，上述方法对新疆城镇区域提取存在适用性问题，难以提取城镇化水平较低区域。本研究通过对研究区不同年份像元的DN分布状况、不同类型及不同区域城镇周边进行色彩填充，对城镇灯光阈值进行了确定。

分别选取1992、2002、2008、2010年4年不同传感器获取的夜间灯光遥感影像，对每年研究区的夜间灯光数据进行DN提取，得到DN分布的柱状趋势（图5）。通过图像可以看出，不同传感器获取的夜间灯光影像的DN分布是较为相似的，都呈先增高后降低的趋势；
随着年份的增加，像元的总数数量级虽然在提升，但像元分布的变化趋势没有改变；
影像像元的DN不存在低于3的部分，且DN在3～7时增长幅度大，达到了顶点，随后随着DN的增大像元数量不断减少。由于低值像元是高值像元的基础，低值像元数量应较多，高值较少。

图5 新疆夜间灯光影像DN分布

为了进一步确定划分城镇阈值的DN，分别对研究区内不同城市边界夜间灯光影像DN较低的像元进行色彩填充，通过对影像的直接目视，解译不同年份研究区灯光像元的DN分布数据得出最终的城市灯光阈值。对夜间灯光影像城市阈值确定时，在研究区内选择不同类型的典型城市，综合考虑兵团城市、资源型城市、首府城市、南疆典型城市，分别选取奎屯、克拉玛依、乌鲁木齐、喀什4个城市为研究对象。在此基础上对每个城市像元DN在4～8的像元进行色彩填充，不同城市DN分级情况见图6。

从图6可以看出，DN为6的蓝色像元零散分布在城市周边、城市与乡镇连接道路附近，且连续性不强。DN为7的褐色像元分布于城市周边，呈环形围绕整个城市均匀分布，因此DN为7可以看作是城市外围。此外，基于不同年份像元DN分布柱状图5得出的城市DN阈值为5～8，像元DN为7是一个比较合理的提取新疆城镇灯光像元阈值，DN大于等于7视为城市灯光阈值，像元DN小于7则作为非城市像元。

图6 新疆不同城市DN分级

2.3 城镇化灯光指数分析

在对城镇灯光阈值确定的基础上对新疆城镇化区域进行了整体提取，利用灯光指数对新疆不同年份城镇化进程进行分析。主要包括几个常用的灯光指数：城镇灯光像元总数量（TDN）、城镇灯光总亮度值（TNL）、平均灯光强度（DNmean）。

城镇灯光像元总数量：

式中，TDN表示灯光像元总数量；
DNmax变量表示灯光亮度的最大值；
DNmin变量表示灯光亮度的最小值；
Ni表示对应亮度值的像元数量。

城镇灯光总亮度值：

式中，TNL表示灯光总强度；
DNi变量表示像元亮度值。

平均灯光强度：

式中，DNmean表示灯光强度的平均值。

2.4 象限4分法分析

新疆面积辽阔，占全国面积的1/6，自然环境及资源区域性差异较大，不同区域城镇化发展状况也不尽相同。在对新疆进行城镇化进程研究的同时，应考虑到区域发展的不协调、不均衡性。为充分比较不同区域城镇化的差异，提出“象限4分法”对新疆城镇化发展趋势及区域性差异进行分析。其中，天山以北，奇策线东西两侧分别为第一、第二象限；
天山以南，奇策线东西两侧分别为第四象限及第三象限，具体区域划分情况见图7。

图7 新疆象限4分法区域划分

以天山山脉为分界线，第一象限及第二象限的综合自然环境优于第三、第四象限。第二、第三象限在水资源分布上优于第一、第四象限。第一象限以哈密市为代表，矿产资源丰富，耕地面积较少，水资源较少且分布不均，主要支柱产业为第二、第三产业。第二象限以天山北坡城市群为代表，该象限区域内水资源丰富，集聚了新疆大部分人口，城镇数量众多、产业发展均衡、城镇化水平较高。第三象限水资源优于第一、第四象限，主要支柱产业为农业，人口稠密，集中分布在水源丰富区域。第四象限自然环境恶劣、水资源总量匮乏，人口数量较少，主要支柱产业为农业，城镇基础水平差，农业生产及城镇化发展严重受水资源限制。

3.1 新疆总体城镇化发展进程分析

为验证提取城镇灯光准确性，参考1990年新疆土地利用分类产品数据，城镇建设用地面积为4 630 km2，城镇灯光提取面积为4 867 km2，误差为4.8%；
参考《新疆维吾尔自治区土地利用总体规划（1997—2010年）》，1996年新疆城镇村及工矿用地总面积为8 680 km2，提取城镇夜间灯光面积为7 975 km2，误差为8.8%。提取的F10～F16传感器在1992—2009年灯光面积与统计数据误差较小，提取的F18传感器在2010—2013年城镇夜间灯光面积远高于统计数据，较低的灯光阈值无法准确获取2010—2013年城镇灯光面积，因传感器自身原因导致获取的影像DN偏高，获取的灯光面积与其他传感器相比差距较大（图2）。因此，参考《新疆维吾尔自治区土地利用总体规划（2006—2020）》中2014年新疆建设用地利用现状调查数据，其中建设用地面积为15 241 km2，占新疆土地总面积的0.93%，对2013年城镇夜间灯光提取阈值重新划定，调整后2013年城镇夜间灯光面积为15 443 km2，误差为1.2%。基于连续校正对城镇灯光面积重新提取，得到1992—2013年连续时间段的新疆夜间灯光数据。

基于统计数据校正后的夜间灯光数据对新疆城镇化发展进行分析，不仅能通过较为准确的城镇面积变化对城镇发展进行评价，而且能在空间上更为直观体现城镇面积的扩张方向及区域。此外，夜间灯光数据在描绘城镇空间变化的同时，基于夜间灯光的灯光强度能对区域城镇发展水平进行评估，在城镇面积变化的基础上，能对城镇发展水平在空间上纵向发展水平进行比较。

由于新疆的城市分布不均，发展速率不一，为直观显示夜间灯光影像的扩张趋势及变化，取相等时间间隔，对新疆不同时期的区域进行城镇区域提取，通过叠加分析并制作三色图（图8）。从图8可以直观发现，新疆城镇化主要区域在西北、东南区域城镇化发展相对较慢。1992年新疆城镇区域的范围较小，城镇面积仅为4 867 km2，表明1992年前的新疆城镇化基础薄弱，发展较慢；
1992—2002年增长的城镇区域为1992年已有城镇区域周边，较1992年有了一定增长，增长面积5 204 km2；
2002—2013年新疆城镇面积持续扩张，增长面积5 372 km2，不仅分布在2002年已有的城镇周边区域，且零散分布在整个研究区内。

图8 1992—2013年新疆夜间灯光变化动态

新疆城镇面积在20年内持续增长，为衡量城镇发展的质量是否也随之提升，分析了新疆灯光像元值总数TNL和城镇灯光强度DN均值的变化，具体情况见图9。研究发现，新疆夜间灯光像元值总和与面积都呈增长趋势，DN均值主要分布在20～35，其主要原因是新疆夜间城镇发展的高值灯光区域较少，城镇灯光DN大部分集中在低值区间。对城镇灯光的统计分析显示，新疆城镇夜间灯光TNL及城镇灯光强度由1992年的93 882和19.2增长至2013年的549 250和35.5，22年新疆城镇面积增长10 576 km2，城镇灯光强度增长16.3。结果表明，1992—2013年新疆城镇面积逐年增长的同时，城镇发展质量也在逐年提高。

图9 1992—2013年新疆城镇灯化像元总值年际变化（a）、TNL与DN均值年际变化（b）情况

3.2 新疆城镇化分区对比分析

新疆幅员辽阔，不同区域的城镇化水平也各不相同，为了充分对比不同区域的城镇化水平，按照自然分界线天山，将新疆划分为南疆和北疆。对比分析新疆2013年城镇区域发展差异，南疆城镇化水平与北疆城镇化水平相比较低，夜间灯光在体现南北疆城镇化差异的同时也客观反映了南疆、北疆的地貌与环境：北疆城镇灯光像元主要沿天山北坡呈带状分布，城镇分布相对较均匀（图10a）；
南疆城镇灯光像元呈环状分布，受自然环境影响，城镇主要分布在水源充足的盆地周边，总体呈环状分布（图10b）。新疆作为干旱区，水资源多寡限制了城市的发展和扩张，将新疆按照奇策线划分为水资源较为丰富的西疆和水资源匮乏的东疆，分析水资源对新疆城镇化发展水平的影响。在水资源分布较为丰富的西疆，灯光像元数量占有绝对优势（图10c）。东疆由于水资源匮乏，城镇灯光像元呈零散分布，且城镇灯光面积较小（图10d）。

图10 2013年新疆区域灯光分布情况

在区域的空间对比分析上（表1），新疆城镇灯光像元数量和城镇灯光强度均呈现北疆高于南疆、西疆高于东疆的特点。1992年，南疆、北疆城镇面积分别为1 018 km2和3 849 km2，南疆、北疆差值为2 831 km2。2013年南疆、北疆城镇灯光面积分别为5 697 km2和9 746 km2，南疆、北疆差值为4 049 km2，差距不断增大。对比分析1992—2013年东疆、西疆2区域城镇灯光面积，城镇面积差值由1992年的3 689 km2增长到2013年的11 329 km2，其中东疆21年间城镇灯光面积仅增长了1 468 km2。

表1 新疆不同区域灯光像元面积关系

1992年南疆、北疆城镇灯光强度分别为18.5、19.5，2013年城镇灯光强度分别增长至34.0和36.5。在此期间，南疆、北疆的城镇灯光强度逐年增长，且北疆的灯光强度高于南疆。东疆、西疆在1992年城镇灯光强度分别为16.0、19.7，在2013年城镇灯光强度分别增长至34.8、35.7。综合对比分析南疆、北疆，东疆、西疆在1992—2013年城镇面积及城镇灯光强度的变化趋势，各区域均呈增长态势。在2013年北疆城镇面积及城镇灯光强度均高于南疆，西疆城镇面积及城镇灯光强度均高于东疆。此外，东疆、西疆的区域面积的差值、比值高于南疆、北疆，表明奇策线与天山山脉相比划分新疆城镇化水平效果更为显著。

3.3 新疆象限4分法局部差异性对比分析

为充分探讨新疆城镇化发展进程在时间空间上的变化特征，本研究在对新疆整体研究的基础上，提出了象限4分法分区域进行讨论。在时间序列上将1992—2013年等分为4个时间段，分别为1992—1997年、1998—2002年、2003—2008年、2009—2013年，探讨在相同时间不同象限的城镇化发展进程及区域性发展差异。空间上，象限4分法以天山山脉为横轴、奇策线为纵轴将新疆划分为4个象限（图11、图12）：第一象限主要包括哈密地区、吐鲁番地区；
第二象限主要包括阿勒泰地区、塔城地区、昌吉回族自治州、博尔塔拉蒙古自治州、伊犁哈萨克自治州、乌鲁木齐市及克拉玛依市；
第三象限主要由阿克苏地区、和田部分区域、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州组成；
第四象限为且末县、若羌县、民丰县、于田县、尉犁县等县级行政区域。

第一象限位于天山北部、奇策线东部，以哈密市为代表，其区域内还包含伊吾县、奇台县、鄯善县等县级行政区域。在第一象限区域内，1992—2002年城镇分布整体区域夜间灯光斑块相对分散，同一行政区域内城镇像元分布集中于该行政区域的行政中心，且规模较小（图11a）。1992—2002年第一象限城镇区域增长平缓，城镇分布状态没有发生明显变化，城镇灯光强度由16.7增长至21.6。在2003—2013年城镇灯光像元面积（表2）及灯光强度进一步增长，城镇灯光面积增长了474 km2，城镇灯光强度增长至32.7，表明第一象限城镇发展水平逐渐提高。此外，巴里坤哈萨克自治县、伊吾县等县级行政区域内城镇像元很少，凸显出第一象限内部分城镇发展水平较低，象限内不同行政区域内仍存在差异（图12a）。

第二象限位于天山北部、奇策线西部，以天山北坡城市群为代表，包含伊犁、塔城、阿勒泰等地区。1992年第二象限内城镇像元主要分布在各级行政区域内行政中心及主要城镇，各行政区域内城镇化规模较小，城镇面积为3 331 km2（表2），城镇灯光强度为19.9，城镇区域主要分布于以乌鲁木齐市为代表的天山北坡城市群，城镇分布呈以天山北坡城市群为带的均匀分布。1992—2002年第二象限城镇区域面积扩张至6 107 km2（表2），城镇灯光强度增长至21.6。2003—2013年第二象限区域城镇发展水平显著提高，城镇灯光强度增长至35.1，城镇化面积扩张至8 218 km2，中小城镇面积增加，城镇呈点状均匀分布于各级行政区域（图11b、图12b）。

图11 1992—2002年新疆城镇夜间灯光面积变化

图12 2002—2013年新疆城镇夜间灯光面积变化

第三象限位于天山南部、奇策线以西，主要由阿克苏地区、和田部分区域、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州组成。区域内主要以农业生产为主，城镇化水平低于第二象限，农业发展受水资源限制，导致其城镇分散，区域内城镇离散程度高。1992年第三象限城镇灯光面积为947 km2（表2），城镇灯光强度为19.0，城镇灯光强度主要分布于各行政区域的行政中心，1992—2002年其城镇灯光面积增长至2 646 km2，平均灯光强度增长较少，仅增长至20.3。在2003—2013年城镇灯光像元面积增长至5 168 km2（表2），城镇灯光强度增长为32.0，城镇区域主要以原有城镇区域为基础，向周边区域扩散，新增长的灯光像元主要沿交通干线扩张，串联第三象限各行政区域（图11c、图12 c）。

第四象限位于天山以南、奇策线以西，自然环境恶劣，主要包含且末县、若羌县、民丰县、于田县、尉犁县等县级行政区域。环境资源严重制约了区域内城镇化发展，其区域受自然环境影响，城镇化基础薄弱、发展水平很低，从表2可以看出，1992年城镇区面积仅为71 km2，城镇灯光强度仅为10.5，2013年城镇化面积增长为529 km2，城镇灯光强度提升至28.7。在此期间，城镇面积仅分布于县级行政中心，城镇扩张面积仅在原有城镇周边，城镇灯光强度逐渐提高（图11d、图12d）。

表2 1992—2013年不同象限新疆城镇区域面积变化（单位：km2）

新疆城镇化发展水平差异较大，区域性差异明显，严重受自然环境及水资源分布限制。利用象限4分法对新疆城镇化进行空间对比分析，能更加细致地区分新疆城镇化水平区域性差异（图13、图14）。从图13可以看出，第一象限水资源较少，城镇发展较为缓慢；
第二象限资源较为丰富，城镇发展受资源制约较低，区域内城镇分布以天山北坡城市群为带，城镇发展迅速；
第三象限主要以农业为主，城镇分布分散，城镇化水平仅次于第二象限；
第四象限受资源限制严重，水资源分布少，城镇基础差，城镇化发展缓慢。对不同象限城镇灯光像元总数对比分析，第二象限在1992年的发展水平相较于其他象限较高，且随着时间增加，与第一、第四象限城镇化水平及第三象限差距也不断加大。从图14可以看出，第一、第四象限城镇化发展水平相较于其他象限发展水平较低，城镇面积增速较慢。第一、第二、第三、第四象限城镇灯光强度由1992年的16.7、19.9、19.0和10.5分别增长至2013年的32.7、35.1、32.0和28.7，各象限城镇灯光强度都有所提升。综合比较城镇面积及城镇灯光强度，新疆城镇化发展水平从高到低排序依次为第二象限、第三象限、第一象限、第四象限。

图13 不同象限新疆城镇灯光像元总数变化趋势

图14 不同象限新疆城镇灯光像元DN均值变化趋势

4.1 结论

本研究基于校正后的新疆DMSP/OLS夜间灯光数据，提取新疆夜间城镇灯光区域，对新疆城镇化发展从整体-部分-局部展开分析，采用“象限4分法”对新疆城镇化区域性差异进行探讨，得出以下结论。

1）通过对新疆城镇夜间灯光的提取分析，新疆城镇化水平在1992—2013年不断提高，在此期间城镇面积增长稳定，城镇灯光面积由4 867 km2扩张至15 443 km2，城镇灯光强度由1992年的19.2增长至2013年的35.5。通过对新疆城镇化分析能掌握新疆城镇化水平的总体发展趋势，但难以展现城镇化区域性差异。

2）以天山山脉、奇策线为分界线进行城镇化分析，新疆城镇化水平具有北疆高于南疆、西疆高于东疆的特点。南疆、北疆在1992—2013年城镇面积增长分别为4 679 km2和5 897 km2，东疆、西疆在1992—2013年城镇面积增长分别为1 468 km2和9 108 km2。东疆、西疆城镇化差异高于南疆、北疆，表明“奇策线”与天山山脉相比，对划分新疆城镇化发展水平效果更为显著。

3）基于象限4分法对新疆区域城镇化水平进行对比分析，在天山山脉、奇策线划分新疆城镇的基础上，细化了新疆区域城镇化水平差异。1992年第一、第二、第三、第四象限的城镇面积分别为518、3 331、947、71 km2，城镇灯光强度分别为16.7、19.9、19.0、10.5；
1992—2013年 城 镇 面 积 分 别 增 长 至1 528、8 218、5 168、529 km2，城镇灯光强度分别增长至32.7、35.1、32.0、28.7。1992—2013年，4个象限城镇面积及城镇发展水平均有所提高，但不同象限区域城镇化发展差异性显著，城镇化水平由高到低排序依次为第二象限、第三象限、第一象限、第四象限。

4.2 讨论

DMSP/OLS夜间灯光影像具有时间序列长、范围广等特点，能较好地反映夜间人类活动的变化，NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像作为DMSP/OLS产品的延续，由于传感器等诸多因素的差别，2种数据源没有很好地衔接。本研究仅使用了单一的DMSP/OLS夜间灯光数据，没有达到最优的时间序列。目前较多研究都以2种数据单独进行分析研究，缩减了夜间灯光数据的时间序列［33，34］。为解决这一问题，许多学者展开了相关研究，使用不同方法对2种不同夜间灯光数据进行匹配，对2种数据衔接和匹配的进一步优化将是一个亟待解决的问题［35，36］。

新疆区域范围大，不同地区的城镇化发展程度悬殊，对新疆城镇化区域信息提取时，现有的经验阈值法、突变检测法、统计数据比较法及较高分辨率影像空间比较法等方法适用性仍存在问题。过高的阈值对新疆城镇化区域进行提取时，难以提取城镇化水平较低的区域。本研究以不同年份新疆DMSP/OLS夜间灯光数据的分布趋势，并在研究区内选取部分城市进行色彩填充确定了新疆城镇区域划分阈值为7，能对F12～F16传感器在1992—2009年新疆城镇化区域进行有效提取。通过数据统计对F18传感器在2010—2013年过低城镇提取阈值进行校正，得到1992—2013年新疆城镇夜间灯光数据。

在对夜间灯光影像提取城镇区域时，应注意城镇亮化工程和城镇基础设施增设等因素的影响，这些因素会对基于夜间灯光影像进行城镇化水平的评估造成影响。此外，对DMSP/OLS数据进行分析使用时，也应考虑不同传感器间差异，受传感器自身差异的影响，不同传感器获取灯光可能存在较大偏差。本研究基于DMSP/OLS夜间灯光影像探究新疆城镇化水平的变化时，发现F18传感器在2010—2013年对获取的夜间灯光存在高估现象，因此参考统计数据对其进行校正。

新疆城镇化发展的区域性差异显著，在受到自然资源限制的区域，城镇分布分散，较大程度上避免了城镇发展受资源限制。在以农业为主的区域，城镇及人口分散，人口向城镇区域集中加速城镇化发展的同时，能有效促进农村土地流转合并，并加快农业机械化、产业化及规模化发展的进程，能大幅提高农业生产力。新疆“因地制宜”的城镇发展模式，对中国西北地区其他省份城镇化发展有较大的参考价值，尤其是自然资源分布不均、城镇化发展差异性较大的省份。致谢：真诚感谢匿名评审专家在评审中所付出的时间和精力，评审专家对本研究的结构、思路、方法等方面的修改意见，使笔者获益匪浅。

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