發(fā)布時(shí)間：2021-06-29 14:59

　　快速城市化使得中國(guó)城市規(guī)模與空間結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻變革�；诙嘣磾�(shù)據(jù)開展多尺度城市空間結(jié)構(gòu)特征識(shí)別及演化規(guī)律分析是地理信息科學(xué)領(lǐng)域的重要議題,開展相關(guān)研究有助于豐富空間分析內(nèi)容,且對(duì)國(guó)土空間規(guī)劃具有參考意義。本文以實(shí)體地域城市為基礎(chǔ),在地理信息系統(tǒng)、遙感技術(shù)的支持下,利用夜間燈光、騰訊遷徙、興趣點(diǎn)、城市路網(wǎng)、微博簽到等多源數(shù)據(jù)開展多尺度城市空間結(jié)構(gòu)識(shí)別與特征分析:首先,使用歸一化植被指數(shù)與Sigmoid模型對(duì)夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于時(shí)空校正后的燈光數(shù)據(jù),采用改進(jìn)的面向?qū)ο蠓謪^(qū)閾值算法快速提取建成區(qū),進(jìn)而從實(shí)體地域視角識(shí)別城市空間范圍;其次,基于人口流動(dòng)網(wǎng)絡(luò),綜合采用Infomap算法與K殼均值算法識(shí)別城市群空間范圍;第三,在識(shí)別的實(shí)體地域城市基礎(chǔ)上,利用位序-規(guī)模指數(shù)分析全國(guó)和城市群尺度城市空間結(jié)構(gòu)特征與演化規(guī)律;第四,基于興趣點(diǎn)、微博簽到與城市路網(wǎng)數(shù)據(jù),依托實(shí)體地域城市概念與方法,識(shí)別中國(guó)294個(gè)地級(jí)以上城市市轄區(qū)尺度與中心城尺度城市空間結(jié)構(gòu);第五,利用多中心指數(shù)系統(tǒng)分析中國(guó)市轄區(qū)、中心城空間結(jié)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r與空間特征;最后在綜合分析中國(guó)城市空間結(jié)構(gòu)發(fā)展的基礎(chǔ)上,對(duì)未來(lái)各尺度城市空間結(jié)構(gòu)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：148 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

多尺度城市空間結(jié)構(gòu)關(guān)系示意圖

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）博士學(xué)位論文學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所自 90 年代初期以來(lái)，以 Landsat TM/ETM 衛(wèi)星影像為主要數(shù)據(jù)源，并輔以其它衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，采用土地資源信息全數(shù)字人機(jī)交互遙感快速提取方法，建立了覆蓋中國(guó)陸地區(qū)域的土地利用/覆蓋變化遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，通過(guò)實(shí)地考察建立全國(guó)范圍的遙感影像判讀標(biāo)志，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的完善，使得解譯結(jié)果具有 93%以上的準(zhǔn)確率。在獲取的 1980 年代末期（1990 年）中國(guó)土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，每隔五年采用 LandsatTM/ETM、LandsatOLI 衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行全國(guó)范圍的數(shù)據(jù)更新，截止目前，已經(jīng)建立了共計(jì)六期 1:10 萬(wàn)全國(guó)土地利用變化矢量數(shù)據(jù)庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)換形成中國(guó)土地利用變化 1km 分辨率柵格數(shù)據(jù)集(劉紀(jì)遠(yuǎn)等, 2003; Liu et al., 2010; 寧佳等, 2018)，數(shù)據(jù)（如圖 2-1 所示）可以通過(guò)資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)網(wǎng)站進(jìn)行申請(qǐng)下載（http://www.resdc.cn/）。

圖 2-3 不同年份夜間燈光影像假彩色合成圖以前文選定的三個(gè)地點(diǎn)為掩膜，裁剪參考影像以及待糾正影像。利用 ArcMap軟件 Raster To Point 以及 Extract Multi Values To Points 功能將參考影像以及待糾正影像各像元灰度值統(tǒng)一到同一個(gè)數(shù)組中，數(shù)組中不同列代表不同衛(wèi)星及年份影像的灰度值。利用各待校正影像與基準(zhǔn)影像所對(duì)應(yīng)的數(shù)組列向量進(jìn)行回歸分析，建立回歸模型，即可獲得各待校正影像對(duì)應(yīng)的校正模型的相關(guān)參數(shù)。本文為得到最優(yōu)的回歸結(jié)果，將五種常用模型（線性模型、指數(shù)模型、對(duì)數(shù)模型、二次方程模型、冪函數(shù)模型）都納入到回歸方程中，根據(jù)其擬合 R2來(lái)選擇最優(yōu)的回歸方程。如圖 2-4 所示，指數(shù)函數(shù)與冪函數(shù)模型在擬合夜間燈光數(shù)據(jù)序列方面強(qiáng)于其它三種模型，其中又以指數(shù)函數(shù)模型擬合度更高，因此，本文使用指數(shù)函數(shù)建立夜間燈光數(shù)據(jù)的相對(duì)輻射校正模型，模型如下所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]中國(guó)東部三大都市圈城市體系及演化機(jī)制研究[D]. 張蕾.復(fù)旦大學(xué) 2008

碩士論文
[1]武漢市就業(yè)分布的時(shí)空演變研究[D]. 張勤.華中師范大學(xué) 2014
[2]基于GIS支持的北京市就業(yè)空間結(jié)構(gòu)研究[D]. 王瑋.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京） 2009
[3]中國(guó)城市規(guī)模等級(jí)體系的時(shí)間尺度效應(yīng)研究[D]. 陳婕.同濟(jì)大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3256650