1、基于 指数的 年莆田市城区不透水面时空演变分析许承权，白雅晴，田玉刚，刘友文（闽江学院 地理与海洋学院，福州；中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，武汉）摘要：基于时序 影像采用城市组分指数（，）获取 年莆田市城区不透水地表分布图，综合分析莆田市城区不透水面的时空变化特征，探究其演化的相关驱动因素。结果表明：年莆田市城区不透水面面积呈增长趋势，增加面积为 ，扩张速度由快变慢；空间分布为分散聚集格局，主要扩张方向为东南沿海方向，以市中心为内核不断完善周边建设，以交通为轴向进行带状扩展。在政府政策引导和控制城市发展进程下，人口和经济的增长是莆田市城区不透水面扩张的决定性因素，地形和交通也有着一定
2、的驱动作用。关 键 词：城市不透水面；长时序；莆田市中图分类号：文献标志码：文章编号：-（）-：-收稿日期：；修回日期：基金项目：国家自然科学基金项目（）；福建省自然科学基金项目（）；福建省自然资源科技创新项目（）作者简介：许承权（），男，福建莆田市人，教授，博士，主要从事测量数据处理研究，（）。通信作者：白雅晴（），女，山西阳泉市人，硕士研究生，主要从事城市遥感方面的研究，（）。引言不透水面通常指由沥青、混凝土等物质覆盖的道路、建筑物顶层、广场等渗透率低的人造地表。改革开放以来，城市化进程加快，以植被为主的自然地表逐渐被大量的不透水面所覆盖。随着不透水面的增加，引发了一系列问题，如城市生物多
3、样性遭到破坏、城市热岛效应增强 及地表径流增大形成内涝 等。不透水面是生态环境质量和城市化进程的重要指标，快速、准确地提取不透水面已成为城市研究的热点。遥感技术因其大范围、快速、可重复的优势被广泛应用于城市不透水面的制图和动态监测。学者们发展了各种不同的不透水面提取方法，可归纳为 类方法：光谱混合分析法、机器学习法、指数法。光谱混合分析法（，）分为固定端元光谱混合分析法和多端元光谱混合分析法。模型广泛应用于中分辨率遥感影像中，可以有效解决像元分解问题，使得不透水面提取精度进一步提高，但普遍存在低不透水面覆盖区被高估、高不透水面覆盖区被低估、纯净像元的端元光谱特征难获得等问题。年，提出了植被不透
4、水面土壤（，）模型，这一城市概念模型被许多研究者采用。基于 概念模型构建了归一化光谱混合分析法（），在进行 前对光谱数据进行归一化处理，有效改善了 对不透水面的估算能力。机器学习法一般包括支持向量机、人工神经网络、决策树模型、回归模型等。机器学习法通常较为灵活、高效，但对训练样本和模型的依赖度高，且由于城市不透水面（，）的光谱、纹理的复杂性以及混合像元的存在，有时难以得到令人满意的结果。目前，中低分辨率影像通常基于光谱指数法来提取不透水面，操作简单有效，但由于城市地物构成的复杂性，在不透水面的提取过程中存在一定的光谱易混问题。年 利用热红外波段来突出不透水面与泥沙和水体的差异，构建了归一化不透
5、水面指数（），但因使用热红外波段使其应用范围受限，且 与裸土的易混现象依旧存在。年 等提出了由缨帽变换的亮度、绿度和湿度分量构成的 指数（），使用时需先掩膜去除水体的影响，可以有效抑制植被信息，但仍易与土壤混淆。年 等对 进行修改，通过在反射带的辅助下锐化 波段，提出了 指数（），可有效识别城市高密度地区不透水面像素，降低了城市密度较低地区的遗漏错误。年 等使用蓝色和近红外波段的特征空间，提出了一个垂直不透水表面指数（），将 与裸露表面分开，分类精度较高。年，等根据 等提出的城市形态材料应由人工建造的元素、土壤植物连续体、水元素 个类别组成，提出了（）概念模型，更加符合现代城市的发展形态，并在
6、此基础上构建了新的 指数，能一次性有效提取不透水面、水体及透水面，这为长时序 第 卷 第 期 年 月地域研究与开发 城市动态制图提供了有力的理论支撑。关于长时序城市不透水面演变特征分析，穆亚超等基于 影像数据，使用线性光谱分解模型分析了 年兰州市不透水面变化。康翔等研究了 年南京市核心区域 的时空演变特征，发现 面积总体呈增长趋势，表现为前期“南北扩张”型、中期“四周均衡”增长模式、后期达到饱和的特征，提出管控 时要注重空间范围和内部高密度，可为未来城市规划建设提供参考。年，等使用卷积神经网络（）提取四川省成都市的不透水面，发现 年城市扩张过程中不透水面面积逐渐增加。等利用基于监督分类最大似然
7、法的城市土地覆盖类型分类方法对 年、年、年、年吉尔吉斯斯坦的比什凯克、奥什、贾拉拉巴德的不透水面进行提取，分析了土地利用变化及驱动因素，对其地方政府在可持续土地利用和城市发展规划方面具有重要意义。近年来遥感应用于福建省的研究在地质构造解译、海雾监测、矿区生态评估及不透水面 等方面较多，偏重于福州及厦门等城市，莆田市城市扩张方面的研究较少。莆田市是福建省经济发展迅速的重要沿海城市，获取莆田市长时序城市不透水面信息，分析其时空动态变化，对莆田市的发展规划和生态建设具有重要的科学意义和实践价值，也可为其他地区不透水面提取提供参考。然而，长时序制图需要大量的遥感影像，（）平台的出现使得工作效率大大提高
8、，它面向用户提供全球近 多年卫星影像等数据集，综合了，等常用遥感数据。因此，本研究基于 平台的 数据，以福建省莆田市城区作为研究区域，对 年以来的数据进行筛选，利用 指数提取了 年、年、年、年、年、年莆田市城区不透水面信息，据此分析莆田市城区扩张情况，并结合社会经济数据及政策分析其驱动因素。研究区概况、数据来源与研究方法 研究区概况莆田市位于福建省沿海中部，全市陆地面积 ，其中耕地（水田、水浇地、旱地），林地 。水系发达，主要有木兰溪、延寿溪和萩芦溪三大溪流水系。莆田历史文化悠久，有着“文献名邦”的美称。莆田市包括仙游县、荔城区、城厢区、涵江区、秀屿区一县四区和两个管委会（湄洲湾北岸经济开发区
9、、湄洲岛国家旅游度假区），因湄州岛国家旅游度假区地理位置特殊、土地利用情况不同，且莆田市林地面积占比较大，因此，本研究区域为基于高分影像分割的莆田市城区区域，主要包括城厢区、荔城区、秀屿区的大部分区域及仙游县和涵江区的南部（图）。图 研究区范围 数据来源本研究采用两类数据，一是遥感数据，综合考虑需使用长时间序列影像及遥感影像的分辨率等因素，选用 平台上的 以及 的地表反射率数据，平台可快速地对大批数据进行处理和分析，经筛选后选择 年、年、年、年、年、年 期影像（表）。辅助分析数据是 的高分辨率影像，用作目视解译后作为城区范围划定的依据。二是非遥感数据，包括 年莆田市行政规划矢量图，年、年、年福
10、建统计年鉴和 年、年、年莆田统计年鉴中获取的相关数据，主要有年末总人口、人口密度、地区、固定资产投资额、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、工业总产值、农林牧渔业总产值、公路通车里程。表 数据及其特征 数据获取时间轨道号地面分辨率采样分辨率 年多轨镶嵌 研究方法在 云平台上，对 年及 年的所有云量覆盖率小于 的 和 遥感影像进行筛选，选取最合适的年份和月份，最终得到 个时相影像，然后进行去云处理，求取 指数，基于半经验阈值进行分类，提取各城市组分，并对提取结果进行精度评价，得到 年莆田市不透水面分布图，通过计算面积及绘制密度分布图像，结合社会经济数据及政策，对 年莆田市不透水面的演变规律
11、和驱动力作出分析。指数及阈值选取。（）概念模型将城市环境划分为地表水、和透水面面积（，）个基本组成部分，更加符合现在的城市发展形态，在此基础上 指数被提出。首先定义了一个虚拟波段 第 期许承权，等：基于 指数的 年莆田市城区不透水面时空演变分析（，），它是 和 波段的加权和，以便增强水体和植被的特征，公式如下：（，）。式中：为近红外波段的反射率；为短波红外 波段的反射率。再采用蓝色波段和虚拟波段的归一化差分形式构建城市组分指数（）如下：（，）（，）。式中：为蓝色波段的反射率；（，）为虚拟波段的反射率。的半经验阈值适用于城市环境，将位于，）的样本判别为，位于 ，的样本判别为，位于（，）的样本判别
12、为水。精度评价。选取 年、年、年 个年份随机选择 个样本利用混淆矩阵进行精度验证，总体精度均高于。不透水面变化指标。不透水面变化速率公式为：（）。式中：表示研究初期不透水面面积；表示研究末期不透水面面积；为时间间隔；表示不透水面年均变化量。不透水面变化强度（）公式为：（）（）。结果与分析采用 指数分别得到莆田市城区 年不透水面空间分布图，利用核密度分析以及中位数中心提取对莆田市城区不透水面变化进行定性分析，随后利用不透水面变化速率和变化强度对莆田市不透水面变化进行定量分析，最后结合社会经济数据、政策等对 年以来莆田市不透水面演变规律作出分析。年莆田市城区不透水面空间分布图（图）可以看出，年莆田
13、市城区不透水面扩张显著，不透水面逐年增加，其分布主要向东南方向发展，由广泛分布向斑块聚集化发展，向市中心靠拢，年以后，不透水面分布密集程度逐渐趋于稳定。图 年莆田市城区不透水面空间分布 莆田市城区不透水面总体扩张分析将研 究 时 间 划 分 为 个 阶 段（年、年、年、年），以扩张速率和扩张强度来定量分析不同阶段不透水面变化规律。从表 可知，年莆田市城区不透水面面积呈上升趋势，年城区不透水面面积为 ，年为，共增加。年，莆田市城区不透水面变化速率和变化强度呈先增后减趋势。年变化速率最小，为 ，变化强度为，可见，在改革开放初期，政府投入力度大，莆田市城市化进程开始缓慢加快。年为快速增长期，年、年变
14、化速率都很大，分别为 和 ，变化强度分别为 和 ，年莆田市城区不透水面面积共增加 ，说明此阶段城市扩张剧烈，且城市扩张潜力最大，年建立社会主义市场经济体制被提出后，经济加速发展，人口持续增长，对住房、城市基础设施的需求加大，人类居住趋于密集化，表 莆田市城区不透水面面积变化 年份不透水面面积 扩张面积 变化速率（）变化强度 不透水面增长加快。年，交通路网和城市各项基础设施不断完善，不透水面面积增长为 ，年共增加 ，变化速率和变化强度都较小，分别为 和 ，不透水面增长缓慢，趋于饱和。莆田市城区不透水面扩张方向变化通过核密度计算得到点要素在其周围领域中的密度，可以体现不透水面在空间上的聚集情况。基
15、于获取的莆田市城区不透水面数据，将其转化为点数据进行核地域研究与开发第 卷密度计算，进一步对不透水面分布情况进行分析（图）。年莆田市城区不透水面总体上分布范围广，研究区东北部较为集中。到 年莆田市城区不透水面有明显的聚集中心，且斑块变大。此后，交通路网开始向南发展，不透水面向东南方向蔓延。年莆田县撤销，形成一县四区两个管委会的行政区划。西侧山体附近居住人口向南迁移，城区西部区域不透水面减少，东南部有明显增加。同时，森林等自然景观的保护对城市扩张起到一定的限制作用。年以后，南部区域建设用地进一步开发，使得大量自然地表覆被转为不透水面，不透水面在秀屿区和涵江区扩张迅速，不透水面分布更加聚集。年起，
16、荔城区、秀屿区已成为主要的人口聚居地。此后，不透水面面积趋于稳定，由于区域协调发展、可持续发展等政策的影响，城市化进程减慢，扩张速率和扩张强度都有所减缓，不透水面由碎片化、分散分布缓慢变成斑块状，逐步向密集化发展。图 年莆田市城区不透水面密度分布 中位数中心点受数据异常值的影响较小，用此点的移动来表示不透水面聚集中心的变化。利用 软件的中位数中心工具，计算莆田市城区不透水面中位数中心，根据其变化轨迹，分析莆田城区不透水面扩张方向（图）。由图 可知，莆田市城区不透水面中位数中心由，发生移动，向东南方向迁移。年，莆田市城区不透水面中位数中心转移到 ，移动距离较大，表现出明显的方向性，这可能是由于此时期经济发展迅速，城市扩张速度快。年，不透水面中位数中心持续向东南方向变化，秀屿区城市化速度加快，中心转移到，。图 年莆田市城区中心分布 年中心转回荔城区，此后，以各聚集中心向外扩张，建设用地进一步聚集，城区扩张速度减缓。同时，莆田市加大对生态环境的保护，建立大小自然保护区。年中心向西移动到 ，移动距离极小。莆田市城区不透水面驱动力分析近年来随着莆田市的发展，人口增长、土地利用方式改变，人们对土地