PDF《中国 1990~2010 年城市扩张卫星遥感制图》

2012 年第57 卷第16 期:1388 ~

1399 www.

scichina.com csb.scichina.com 英文版见: Wang L, Li C C, Ying Q, et al. China‖s urban expansion from

1990 to

2010 determined with satellite remote sensing. Chin Sci Bull, 2012, 57, doi: 10.1007/s1434-012-5235-7 《中国科学》杂志社 SCIENCE CHINAPRESS 论文专题: 中国环境变化遥感 中国 1990~2010 年城市扩张卫星遥感制图 王雷 ①② , 李丛丛 ③ , 应清 ① , 程晓 ①③ , 王晓i ① , 李雪艳 ③ , 胡娈运 ② , 梁璐 ② , 俞乐 ② , 黄华兵 ① , 宫鹏 ①②* ① 中国科学院遥感应用研究所, 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;

② 清华大学地球系统科学研究中心, 地球系统数值模拟教育部重点实验室, 北京 100084;

③ 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院, 北京

100875 * 联系人, E-mail: penggong@tsinghua.edu.cn 2011-12-13 收稿, 2012-03-30 接受 国家自然科学基金(41001275)、遥感科学国家重点实验室自由探索/青年人才项目(10QN-04)和国家高技术研究发展计划(2008AA121702, 2009AA12200101)资助 摘要 根据同一数据源的陆地卫星 TM 和ETM+影像, 首次从 1990,

2000 和2010 年基准年图 像上以人工解译方法为主获得我国所有城市

20 年间建成区分布范围, 最后由专人按统一标准, 对照三期城市数据逐个修改完成并建立了中国城市扩展数据库. 结果表明我国城市化在过去

20 年间呈指数增长了

2 倍多;

我国城市建成区面积由

1990 年东北较高, 转变为

2010 年东南沿 海的江苏、 广东、 山东、 浙江领先的格局;

我国城市化所占的土地主要来自耕地, 大约有

17750 km2 的耕地被城市化, 而且

21 世纪最初

10 年比

20 世纪最后

10 年增加了近 1.5 倍;

20 年来, 我 国城市扩展速度最快的省份是江苏、广东、山东、浙江等. 对2009 年超过

50 万人口的

147 座 城市单位建成区面积的国民经济总产值和人口分析表明, 建成区经济效益高的城市由沿海城 市辅以部分资源型内地城市组成, 而人口密度高的城市主要由内地资源型城市组成;

东部沿海 省区建成区的经济效益低于中部和广东等省区. 这个数据库将对研究我国城市建成区变化规 律及其对耕地和其他用地的转化趋势、模拟城市发展动态、研究城市发展与我国人口增长和迁 移的关系以及与碳排放和气候变化的关系、制定国家应对气候变化、国土资源利用以及城市规 划与管理政策发挥重要作用. 关键词 城市扩展 土地利用 耕地转化 建成区面积 城市是人类活动最聚集、 土地利用强度最高的地 表区域. 随着全球人口的不断增长, 大量乡村人口不 断涌入城市, 使世界城市化进程不断加速[1] , 造成城 市的不断扩张. 城市扩张在方便人类生活的同时, 也 造成环境污染[2] 、交通堵塞以及局部气候改变[3] , 从 而对农业[4~7] 、水资源[8] 、自然环境[9,10] 造成影响, 并 加速疾病传播[11,12] , 给城市规划和管理带来多重挑 战[13,14] . 因此, 及时掌握城市扩张范围、拥有一致的 城市边界定义, 根据统一的标准, 使用同种数据资料 获得城市扩张变化信息具有重要的科学和管理意义. 但是, 关于城市的边界至今有多种定义方式[15,16] , 对 于城市边界的提取多使用各种不同来源的资料[17] 、 城市提取方法也存在很大不同[18~24] , 而且制图范围 多基于单一或某一个区域的城市[15,25~34] . 城市定义 不一致性、制图方法差异性、资料和制图区域的时空 不一致性等问题严重阻碍了城市扩张数据在气候变 化模拟研究、 区域和国家土地发展规划以及环境保护 和公众健康政策制定中的应用. 因此, 有必要使用相 对统一的资料、相对准确的方法、在相对一致的时间 断面, 对大范围的城市扩张进行制图. 中国自

1978 年改革开放以来, 经历了先期农村 土地改革, 后期大规模城市化的过程. 这是一个农业

1389 论文大国经过农村生产力大发展之后, 走向非农业化过 程的必然结果. 中国加速的城市化进程始于邓小平

1992 年在深圳和上海对城市特区和开发区的提倡. 到21 世纪初, 中国的城市化规模达到人类有史以来 最大程度, 全球建材生产量的一半以上用于中国的 城市建设, 并且有预测认为这个势头将保持到

2030 年[35] . 按人口统计, 中国城镇化从

1978 年的 19.7% 发展到

2010 年的 49.7%[36,37] . 与快速的城镇化过程 相对应的是我国耕地资源的锐减, 已经威胁到我国 的粮食安全问题. 但是, 城市扩张到底增加了多少? 层层上报的数据和直接用卫星观测获得的居住区建 设数据有很大的差别[21,38] . 高于

100 m 空间分辨率的卫星观测数据能够直 观展示城市范围, 据此获得的城市范围数据相对客 观. 运用得当, 可以避免在层层上报的数据中可能的 主观修改. 因此, 有必要定期使用适当的卫星遥感资 料对中国

1990 年以后全国的城市扩张状况进行制图. 本文收集三期30 m 空间分辨率的陆地卫星TM/ETM+遥感影像数据, 以人工解译城市边界提取 方法为主, 对我国在

2010 年设置的共计

663 座城市 的中心连片城区, 分别以 1990,

2000 和2010 年为基 准年进行城市边界制图, 初步分析我国城市扩张的 幅度和速度、占用耕地情况以及城市扩张的经济 效益.

1 制图方法 本文对城市的制图范围设定在该城市政府机关 所在地的建成区, 即实际已成片开发建设, 市政公共 设施基本具备的区域. 对于城乡结合带, 在不考虑被 道路连接的情况下, 把间隔在

5 个像元(150 m)以内 的成片居民地划为该城市建成区[39] . 城市用地构成复杂, 一般认为房屋、道路、市内 绿化、市内水体、公园等是城市用地的一部分[18,40] . 在进行大区域城市制图时, 主要的困难如下: (1) 遥 感影像获取时间存在季节和年度的差异, 难以采用 统一标准自动地提取城市土地类型;

(2) 人造建材种 类多、差异大, 导致城市光谱存在很大不确定性, 这 些不确定性难以用语言对制图规则进行有效描述 , 造成多人联合制图结果的不确定性;

(3) 城市用地易 与其他地物在光谱上混淆, 例如高密度的人造建筑 与裸地难以区分, 而低密度房屋建筑又会被其背景 地物淹没;

(4) 一些大城市由于高度城镇化, 常常出 现城中有乡村和农地的情况, 边界难以界定. 虽然目视图像解译的方法比较耗费人力, 但是 由同一组图像解译人员解译, 最后由一人统一审校 修正是克服上述困难, 获取城市轮廓信息最准确的 方法. 因此, 本次城市制图主要采取该方法. 得到城 市的外轮廓之后, 轮廓线内的成片耕地、贯穿城市的 河流、以及山体等由解译人员排除在外. 虽然地级以 上城市所辖范围内众多的县城、 建制镇等可能在规模 和功能上与城市的开发区或市辖区相当, 但是由于 缺少这些行政区的准确空间位置, 本次制图未包括 这些不连片区域. 我国城市数量共

663 个[41,42] , 其中包括

31 个省、自治区、直辖市的

654 个以及香港、澳门和台湾 省的

7 座城市. 本次制图, 城市名称依照

2009 年 《中 国城市统计年鉴》, 参考 Google Earth 地图数据和中 国分省地图册. 所有空间数据的投影及后续制图均 采用 Albers-Krasovsky 等面积投影. 三期遥感数据分别以 1990,

2000 和2010 年为基 准年, 收集 1986~1994, 1999~2002 和2008~2010 年陆 地卫星 Thematic Mapper(TM)和Enhanced TM Plus(ETM+)影像作为基础数据源. 数据主要来自免 费数据共享网站 (http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/ esdi/index.jsp, http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarth- Explorer/, http://ids.ceode.ac.cn/query.html), 辅以

10 景 付费数据. 本次制图涉及到的

3 个时期共计

600 多景 影像, 已经被 USGS 或中国遥感卫星地面站进行过精 确几何校正. 因此, 本次制图只针对在分析三期城市 变化时有明显偏移的影像进行了几何校正, 例如河 流明显偏 移,三期数据对 应 不上 的情 况,我们以2000 期的 ETM+数据作为参考图像, 对存在几何偏 差的

1990 和2010 期的 TM 数据进行校正, 在城市附 近着重选取几何控制点, 选取控制点时在有城市的 区域附近多选, 兼顾其他区域, 从而实现控制三期城 市的几何上误差在

1 个像元以内, 确保不影响城市的 三期变化分析. 目视解译时的工作平台是 ESRI ArcMap 9.3.1, 遥感数据的空间分辨率为

30 m, 采用

543 波段假彩 色合成, 比例尺控制在 1:5 万以内. 三期城市的制图 最初由

3 名具有较丰富图像解译经验的操作人员完 成. 制图年份的顺序是 2010,

2000 和1990 年. 制图时 参照 Google Earth 上的高空间分辨率(好于 2.5 m)影像. 以2010 期城市制图结果为基础, 完成

2000 和2012 年6月第57 卷第16 期1390

1990 期的制图工作. 把位于

2010 年边界内的主城 区、开发区等较大建成区作为城市制图的内容. 为了 降低制图结果的不确定性, 由专人对三期城市结果 进行汇总核查. 对于每个城市, 结合遥感影像数据查 看三期边界, 对于不确定的区域结合 Google Earth 高 分辨率图像进行了确认并修改. 对城市化严重且较复杂的北京、上海和东莞, 采 用计算机自动制图的方法实现对居民地信息的提 取[43~45] . 由于上述

3 个城市扩张范围已经不局限在 市辖区, 我们对制图范围明确如下: 北京市的制图范 围包括北京市辖区、昌平县、顺义区、通州区和大兴 区, 位于 TM/ETM+影像的 123/032 和123/033 轨道号 中;

上海的制图范围包括上海市辖区(不包括岛屿部 分) 、 嘉定区、 青浦县、 松江区、 闵行区和南汇县, 位于118/038 和118/039 轨道号中;

东莞市的制图范围 为东莞市全境, 位于 122/044 轨道号中. 在分类过程 中训练样本选取有

4 大类, 分别是居民地、水体、裸 土和植被, 在4大类的基础上根据地物光谱表现不同 进一步划分了一些子类, 每个小类选取

3 个左右个多 边形作为训练样本;

分类方法采用最大似然法监督 分类;

根据

90 m 的SRTM 高程数据, 计算每个像元 的坡度信息, 再重采样到与分类影像相同的分辨率 尺度(30 m);

利用分水岭分割算法对影像进行分割, 并合并像元数小于

10 个的斑块到其最相似的邻近斑 块中;

统计斑块内坡度小于 5°的像元超过 50%的比 例, 以及居民地类别超过 50%比例的斑块, 认为其为 居民地斑块. 我们在上述用到的每景影像中, 分别选 取了

10 片居民地和非居民地区域作为验证区域,

15 景中的总体精度 90%以上. 在分别完成三期自动制 图的基础上, 根据我国城市在 1990~2010........