本文關(guān)鍵詞：基于多源夜間燈光遙感影像的多尺度城市空間形態(tài)結(jié)構(gòu)分析　出處：《華東師范大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：城市作為人類活動(dòng)的主要集聚地,城市的出現(xiàn)和發(fā)展受到了人類活動(dòng)、自然環(huán)境以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響,同時(shí)其發(fā)展和擴(kuò)張也同樣影響著自然環(huán)境以及人類活動(dòng)的模式。因此,對(duì)于城市的研究,尤其對(duì)城市空間結(jié)構(gòu)的研究,是一個(gè)與人類切身利益相關(guān)且極具意義的研究方向。隨著地理信息系統(tǒng)與遙感技術(shù)的日益發(fā)展,尤其是夜間燈光遙感影像的出現(xiàn),相關(guān)技術(shù)被多次用于城市空間形態(tài)的研究,但仍存在一定不足,值得做進(jìn)一步研究。首先,獲取長(zhǎng)時(shí)間序列的城市建成區(qū)范圍是研究城市空間結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。但目前已有的城市建成區(qū)數(shù)據(jù)在時(shí)間上不連續(xù),且不同產(chǎn)品數(shù)據(jù)所認(rèn)定的"城市區(qū)域"存在差異,導(dǎo)致不同數(shù)據(jù)間的不可比。其次,在城市空間結(jié)構(gòu)識(shí)別的研究中,多是使用統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行城市中心的識(shí)別工作,鮮有基于遙感技術(shù)識(shí)別城市中心以及城市中心間相互關(guān)系的研究。最后,傳統(tǒng)城市居住空間結(jié)構(gòu)大多以住房?jī)r(jià)格作為主要指標(biāo),但住房?jī)r(jià)格并不能真實(shí)反映該住房的使用情況。因此有研究對(duì)此提出了質(zhì)疑,認(rèn)為住房?jī)r(jià)格并不一定適于研究城市居住空間結(jié)構(gòu)。城市住房空置率已被證明與住房?jī)r(jià)格呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系,且能夠反映住房的真實(shí)入住情況,故認(rèn)為其可被用于城市居住空間結(jié)構(gòu)的研究。但受限于當(dāng)前僅有少數(shù)國(guó)家或地區(qū)統(tǒng)計(jì)或公布了住房空置率信息,且其統(tǒng)計(jì)尺度相對(duì)較大,不利于研究其空間分布模式。通過分析和歸納國(guó)內(nèi)外已有的研究情況,提出了基于夜間燈光遙感影像的多空間尺度城市空間形態(tài)結(jié)構(gòu)識(shí)別與分析方法,內(nèi)容涵蓋了長(zhǎng)時(shí)間序列的全球城市建成區(qū)提取、城市空間結(jié)構(gòu)識(shí)別以及城市居住空間結(jié)構(gòu)探究。本文的主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)本文將"城市區(qū)域"定義為基于土地利用的城市建成區(qū),并提出了基于DMSP-OLS(Defense Meteorological Satellite Program-Operational Linescan System)穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)以及 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的區(qū)域生長(zhǎng)支持向量機(jī)-雙向馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型,提取了 2000年至2012年全球城市建成區(qū)范圍。首先,詳細(xì)介紹了利用區(qū)域生長(zhǎng)支持向量機(jī)提取初始全球城市建成區(qū)范圍的過程,隨后利用雙向馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型,融合了遙感影像的空間鄰域及時(shí)間鄰域信息,對(duì)初始城市建成區(qū)提取結(jié)果進(jìn)行逐步優(yōu)化和校正。通過與已有全球土地覆蓋產(chǎn)品數(shù)據(jù),證實(shí)了當(dāng)前人類活動(dòng)范圍不僅僅局限于不透水層,已滲透至部分非不透水層區(qū)域(例如城市森林等)。通過與2000年、2005年以及2010年Landsat7ETM+多波段遙感影像進(jìn)行精度驗(yàn)證,本研究提取的城市建成區(qū)范圍總體精度和Kappa系數(shù)均處于較高水平,三個(gè)時(shí)相的總體精度(Kappa 系數(shù))分別為 86.75%(Kappa:0.72)、87.93%(Kappa:0.75)以及88.39%(Kappa:0.77)。結(jié)果表明,基于區(qū)域生長(zhǎng)支持向量機(jī)-雙向馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(RSVM-BMRF)模型能夠有效地實(shí)現(xiàn)大空間尺度下的長(zhǎng)時(shí)間城市建成區(qū)提取,且在時(shí)間序列上具有更穩(wěn)定的表現(xiàn)。(2)本研究將夜間燈光數(shù)據(jù)視為反映人類活動(dòng)聚集程度的連續(xù)場(chǎng),并將地理要素與城市要素進(jìn)行類比,包括將城市中心識(shí)別轉(zhuǎn)化為在夜間燈光數(shù)據(jù)中尋找"山峰"的過程以及將地形學(xué)中的"坡度"應(yīng)用至夜間燈光數(shù)據(jù)以表征人類活動(dòng)的變化情況,最終利用局部等值線樹算法提取多株等值線樹來反映研究區(qū)內(nèi)夜間燈光亮度的變化情況,實(shí)現(xiàn)對(duì)城市空間結(jié)構(gòu)的探究。本研究以中國(guó)上海為研究區(qū),利用NPP-VIIRS(Suomi National Polar-Orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜間燈光數(shù)據(jù)成功識(shí)別出了 33個(gè)城市中心的位置、空間范圍以及層級(jí)關(guān)系。通過量化城市中心的形態(tài)指標(biāo)與夜間燈光指標(biāo),有效地分析了上海市各個(gè)城市中心的發(fā)展情況及多中心程度�；诘戎稻�樹的層級(jí)結(jié)構(gòu),使得本研究能夠獲取到城市中心的層級(jí)關(guān)系,以滿足不同空間尺度下研究城市空間結(jié)構(gòu)的需求。通過將地形學(xué)理論與城市地理學(xué)相結(jié)合,為今后研究城市空間結(jié)構(gòu)提供了一種新的思路。(3)本研究提出了一種基于NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)以及美國(guó)土地覆蓋數(shù)據(jù)估算城市住房空置率的模型以探究城市居住空間結(jié)構(gòu)的思路。在剔除了非住宅要素的燈光亮度影響以及削減了夜間燈光像元內(nèi)不透水層比例不一致所帶來的燈光亮度差異影響的基礎(chǔ)上,結(jié)合統(tǒng)計(jì)模型,估算了研究區(qū)內(nèi)住房滿置情況下的夜間燈光亮度值,最終實(shí)現(xiàn)住房空置率的估算以及城市居住空間結(jié)構(gòu)的分析。受限于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的獲取,本研究?jī)H以美國(guó)都會(huì)區(qū)為例。通過將住房空置率估算結(jié)果與統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,證明了該模型是可靠有效的(皮爾森相關(guān)系數(shù)為0.856,決定系數(shù)為0.734以及均方根誤差為17.72%),可被用于填補(bǔ)其他國(guó)家或地區(qū),或是在精細(xì)尺度上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空白。通過分析城市住房空置率分布模式,得出結(jié)論,美國(guó)總體居住區(qū)規(guī)劃相對(duì)合理,尤其是在城市發(fā)展水平相對(duì)較高的區(qū)域。此外,自然要素(如山脈、海灣等)亦會(huì)對(duì)城市居住空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。
[Abstract]:City as the main gathering place of human activities, the emergence and development of city by human activities, the influence of natural environment and social economic activities, while its development and expansion also affect the natural environment and human activities. Therefore, the research for the city, especially the city spatial structure research is a research direction related to the vital interests of human beings and has great significance. With the development of geographic information system and remote sensing technology, especially the night lights of the remote sensing image, related technology has been used to study many city space form, but there are still some problems that need to be further studied. First of all, to obtain long time series of the built-up area of the city the range is the basis of the research on city spatial structure. But the existing city built-up area data in time is not continuous, city area and different product data identified by " "There are differences, resulting in different data is not comparable. Secondly, in the study of spatial structure of city identification, is the city center using the survey data of the identification work, little research on relationship between city center and remote sensing recognition based on the city center. Finally, the traditional city residential space structure in most of the housing prices as the main index, but housing prices can not reflect the use of the housing. Therefore studies have questioned this, that the housing price is not necessarily suitable for the research of city residential structure. City housing vacancy rate has been shown to have a negative correlation with the housing price, and can reflect the real situation in the housing, so that it can be used to study the city residential space structure. But limited to the current statistics, only a few countries or regions or announced the housing vacancy rate and the information. The statistical scale is relatively large, is not conducive to the study of the spatial distribution pattern. Through the analysis and summary of the existing researches at home and abroad, put forward the multi structure scale city space form space identification and analysis method of night lights based on remote sensing images, covering the content of long time series of the global city built-up area extraction, identification of city and city residential space structure the spatial structure of research. The main research contents and results are as follows: (1) the "city region" is defined as land use based on the city built-up area, and put forward based on DMSP-OLS (Defense Meteorological Satellite Program-Operational Linescan System) and MODIS stable night light data (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) standard product data of the region growing support vector machine - bidirectional Markov random field model, from 2000 to 2012 The city built-up area. Firstly, introduces the support vector machine to extract the initial growth of global city built area process by area, followed by two-dimensional Markov random field model, spatial and time neighborhood information fusion of remote sensing images, the initial City built-up area extraction results were gradually optimized and by covering the product data and correction. The global land, confirms the current range of human activity is not limited to the impermeable layer, have infiltrated the non impervious surface area (e.g. city forest). By 2000, 2005 and 2010 Landsat7ETM+ to verify the accuracy of multi band remote sensing images, the extraction of the city built-up area are in the overall accuracy and Kappa coefficient a high level, the overall accuracy of phase three when (Kappa coefficient) were 86.75% (Kappa:0.72), 87.93% (Kappa: 0.75) and 88.39% (Kappa 0.77). The results show that based on region growing support vector machine - bidirectional Markov random field (RSVM-BMRF) model can effectively realize long time city space scale built area extraction, and has more stable performance in time series. (2) the night light data as a reflection of human activities together the degree of the continuous field, and the geographical elements and elements of the city including the city center analogy, recognition into night light data for the "peaks" and the "slope" topography will apply to night light data to characterize the changes of human activities, the final contour extraction algorithm based on local tree strains the contour tree to reflect changes in the study area the night light, on the realization of city space structure. In this study, China Shanghai as the study area, using NPP-VIIRS (Suomi National Polar -Orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) night light data successfully identified 33 out of the city center location, spatial scope and hierarchical relationship. Through morphological index quantification in the center of the city night lights and indicators, and effectively analyses the development situation of the city center of Shanghai city and multi center. The contour tree based on hierarchical structure that makes this study can get to the hierarchy of the center of the city to meet the city spatial structure research under the different spatial scales of demand. By combining the topographic theory and city geography, provides a new idea for the future research on city space structure. (3) this study proposes a NPP-VIIRS night light data and the land cover data to estimate the city housing vacancy rate model to explore the city residential space structure based on the idea of taking out. Based on the brightness of the light effect of non residential elements and reduces light brightness difference of night lights in a pixel impervious layer brought by the difference of the ratio, combined with the statistical model, the study area is full of housing under the night light brightness value estimation, finally realize the housing vacancy rate estimation and analysis of City residential space limited by the structure. To obtain statistical data, this research only in the United States metropolitan area as an example. The housing vacancy rate estimates were compared with the results of the survey data, it is proved that the model is reliable and effective (Pearson correlation coefficient is 0.856, the coefficient of determination was 0.734 and the root mean square error is 17.72%), can is used to fill in other countries or regions, or blank statistics in fine scale. Through the analysis of city housing vacancy rate distribution model, concluded that the overall planning of residential area is In particular, there are relatively high levels of urban development. In addition, natural elements (such as mountains, bays, etc.) will also have an impact on the urban residential space structure.

【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU984.113;P237

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本文編號(hào)：1360045