基于遥感的达州市城市扩展研究与机制分析
时间：2022-12-09 12:00:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
贺 婧，李 飞
（1.杨凌职业技术学院，陕西 杨凌 712100）
近年来随着科技的发展，空间定位技术和遥感技术进步迅速，通过遥感技术获取的数据的可靠性、分辨率和精确度都在不断提高。建立有效监测城市扩展的驱动力机制，监测分析城市扩展过程，利用不同的卫星遥感影像数据获取城市信息，进而阐释城市的动态变化，已成为监测城市扩展最有效的方法之一。本文以Landsat TM影像为数据源，以ENVI、ArcGIS为操作平台，研究了4个时相跨越15 a的达州市城市扩展情况。本文采用阈值对城市建筑部分进行分割，在目视解译的基础上采样大量城市建筑点的灰度值，得到城市建筑提取的阈值，进而对城市建筑用地进行提取；
从国家政策引导、自然环境特征、社会经济发展水平3个方面探究了达州市城市扩展的人为驱动力，并对不同时期影响达州城市扩展的因素进行了重要性分析。
1.1 数据来源
本文选取的数据源为Landsat TM影像，卫星轨道高度为705 km，卫星从南向北运动，每天绕地球14.5圈，每16 d重复覆盖一次，覆盖地球范围为81°N～81.5°S。本文采用4个时段的遥感影像，时间间隔分别为7 a、4 a和4 a，可反映研究时段内达州市的城市扩展变化和趋势。
1.2 研究方法
本文以ENVI、ArcGIS为操作平台，对4个时相跨越15 a的达州市城市扩展情况进行了研究。本文采用区域分割技术进行阈值处理，需对图像进行分割，设置相应的阈值，阈值范围内的像素值都是目标。本文利用阈值对城市建筑部分进行分割，在目视解译的基础上采样大量城市建筑点的灰度值，得到城市建筑提取的阈值，再对城市建筑用地进行提取。通过引入重心坐标、城市弹性系数等，可分析数据的时空规律、形态特征等。具体技术路线如图1所示。
图1 研究路线图
2.1 数据预处理
由于本文采用的影像数据是WGS84坐标系统，因此需要进行坐标系转换，可在ArcGIS中完成，再进行掩膜处理。由于遥感图像传感介质不均匀、传感器成像投影方式、方位元素变化等因素影响，遥感影像会出现几何变形，因此需要通过几何校正消除变形。以2013年影像图为标准，对4个时段的TM影像进行几何校正。经过Image To Map校正后的遥感图像如图2所示。
图2 经过预处理的4个时相遥感图像
2.2 波段分析
由于不同地物在TM影像上的光谱值不同，因此可在研究区内选取20个样点的各种地物，对其6个波段进行对比分析，找到它们不同于其他地类的变化规律。
1995年TM影像各波段建筑用地样点DN值如图3所示，可以看出，不同波段不同地物的光谱特征是有差异的，本文通过不同波段的DN值分析城市建筑用地和其他地类的差异，从而提取城市建筑用地。本文将地类分为建筑用地、河流、林地和裸地4类，第三波段建筑用地与林地的DN值差异较大，第四波段建筑用地与林地、裸地的DN值差异较大，第五波段建筑用地与林地、河流的DN值差异较大，第七波段建筑用地与河流的DN值差异较大，因此根据各地类光谱值的差异可提取城市建筑用地。第一波段建筑用地DN值主要集中在90～105，第二波段主要集中在40～50，第三波段主要集中在42～57，第四波段主要集中在43～56，第五波段主要集中在50～70，第七波段主要集中在25～50；
第五波段DN值明显大于第七波段，第一波段DN值大于其他波段，因此可利用比值法设置阈值，将建筑用地与其他地类区分开。具体提取条件为：TM1[90"105]、TM2[40"50]、TM3[42"57]、TM4[43"56]、TM5[50"70]、TM7[25"50]、波段5/波段7＞1、波段1/波段2＞1。
图3 1995年TM影像各波段建筑用地样点DN值
2002年TM影像各波段建筑用地样点DN值如图4所示，同样可利用一定的阈值将建筑用地与其他地类区分开。具体提取条件为：TM1[95"110]、TM2[40"60]、TM3[41"60]、TM4[40"60]、TM5[45"65]、TM7[25"45]、波段5/波段7＞1、波段1/波段2＞1。
图4 2002年TM影像各波段建筑用地样点DN值
2010年TM影像各波段建筑用地样点DN值如图5所示，同样可利用一定的阈值将建筑用地与其他地类区分开。具体提取条件为：TM1[83"100]、TM2[36"55]、TM3[35"60]、TM4[50"70]、TM5[54"85]、TM7[34"47]、波段5/波段7＞1、波段1/波段2＞1。
图5 2010年TM影像各波段建筑用地样点DN值
2.3 建筑用地提取
对遥感影像进行波段分析后，本文利用假设的阈值进行图像提取，再利用求交运算从已提取的地类中精确提取建筑用地各波段DN值在阈值内的像素点。提取结果如图6所示。首先对提取的数据进行格式转换，由栅格数据转换为矢量数据；
再利用ArcGIS平台对矢量数据进行设置，将各时相达州市区的建筑用地置于同一图层；
最后比较分析达州市区建筑用地的扩展情况，如图7所示。
图6 各时相精确提取的各波段DN值
图7 1995-2010年达州市城市建筑用地扩展图
2.4 城市建筑用地扩展形态分析
城市用地的空间扩展已成为衡量城市化的一个重要指标，可准确判断城市扩展的强度和规律，有助于预测未来城市演变趋势。本文对提取的达州市城市建筑用地进行统计，结果如表1所示，可以看出，1995—2002年达州市城市建筑用地有较大扩展，接近翻了一倍；
由于城市建筑的饱和以及时间推移，2002—2006年的扩展百分比降为59.6%；
2006—2010年的扩展百分比降至25.3%；
与上年份扩展百分比呈逐年下降趋势。
表1 达州市城市建筑用地统计
本文利用四川省DEM数据掩膜提取达州市的DEM信息，并对其进行坡度计算，结果如图8所示，坡度值越小表明该区域坡度越缓。结合达州市地形图可知，达州市山地丘陵面积占全市总面积的98.8%，城市建设沿河流延伸展开，并集中在坡度较缓的地区，即达州市南部。
图8 四川省DEM数据坡度统计
3 结语
本文以TM影像为主要数据源，对达州市城市扩展情况进行了研究；
通过波段比值法和设置阈值提取了达州市4个时相跨度15 a的城市建筑用地信息，并引入了城市扩展弹性系数、城市扩展强度等指标。结果表明，2002—2006年的城市扩展面积最大，约为4.196 6 km2；
2002—2006年城市扩展强度最大，约为14.9%；
城市扩展弹性系数逐年减小，2006—2010年达到最小，为2.01。达州市区城市扩展的速度和方向受自然条件、社会经济条件等因素的影响，其自然地理环境决定了城市建筑用地沿河流方向发展，并尽量向平坦区域扩展，避免了山地和丘陵；
而社会经济状况对达州市建设起到了重要的推动作用。
