基于遥感的达州市城市扩展研究与机制分析

2022-04-01 14:15婧,李
地理空间信息 2022年3期
关键词:达州市波段阈值

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 数据来源与研究方法

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 研究结果与分析

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。

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