遙感影像與POI數(shù)據(jù)相結(jié)合的城市建成區(qū)提取適用性研究
——以沈陽(yáng)市為例

武新宇，孫立雙，謝志偉，張丹華，于莉莉

(沈陽(yáng)建筑大學(xué)交通工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110168)

建成區(qū)作為城市土地覆蓋的主要類型之一,直接反映了人類活動(dòng)的活躍程度及城市的建設(shè)水平,其變化對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源利用及生態(tài)環(huán)境保護(hù)有著不容忽略的影響[1]。目前，國(guó)內(nèi)很多學(xué)者采用遙感手段對(duì)城市建成區(qū)的提取進(jìn)行了研究[2]，大多采用監(jiān)督分類[3]、非監(jiān)督分類[4]和聚類分析[5]等方法。采用的遙感影像數(shù)據(jù)主要集中在傳統(tǒng)的遙感影像數(shù)據(jù)[6]、高分辨遙感影像數(shù)據(jù)[7]和夜光遙感影像數(shù)據(jù)[8]。雖然運(yùn)用遙感手段提取建成區(qū)的技術(shù)已經(jīng)日益成熟，但仍存在許多問題：對(duì)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)解釋性不強(qiáng)；影像數(shù)據(jù)獲取周期長(zhǎng)；高分辨率的遙感影像獲取成本過高；夜光遙感影像數(shù)據(jù)閾值難以確定等。因此，對(duì)于建成區(qū)的提取需要一種新的提取手段。

POI(point of interest)數(shù)據(jù)是點(diǎn)狀數(shù)據(jù)，是由真實(shí)地理實(shí)體抽象成的點(diǎn)，其分布與城市的經(jīng)濟(jì)活躍度呈正相關(guān)，大多數(shù)分布在經(jīng)濟(jì)活躍度較高的區(qū)域。其中每條POI數(shù)據(jù)包含著名稱、類別、經(jīng)緯度、地址等信息。POI數(shù)據(jù)以其獲取成本較低、處理技術(shù)相對(duì)簡(jiǎn)單、屬性豐富、可以反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等特點(diǎn)，在城市空間結(jié)構(gòu)的研究[9]、城市的功能區(qū)識(shí)別劃分[10]、城市道路的提取[11]、公共服務(wù)優(yōu)化[12]、商業(yè)設(shè)施空間分布特征研究[13]等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著LBS服務(wù)的飛速發(fā)展，POI數(shù)據(jù)的更新方法日益成熟[14]，數(shù)據(jù)更新的速度、質(zhì)量和準(zhǔn)確性有了很大的提高，使得采用POI數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)成為可能。因此，受到了較多學(xué)者的關(guān)注，并取得了一定的研究成果[14-15]。

雖然這兩種數(shù)據(jù)均在城市建成區(qū)的提取中得到了應(yīng)用，但目前對(duì)二者適用性討論仍較為缺乏。針對(duì)以上問題，本文以沈陽(yáng)市為研究區(qū)域，在研究區(qū)域內(nèi)選擇上述兩種數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)二者的適用性問題進(jìn)行對(duì)比研究。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

沈陽(yáng)市位于遼寧中部，南鄰遼東半島，北依長(zhǎng)白山麓，是東北三省的中心城市，也是我國(guó)重要的重工業(yè)城市。地貌以平原為主，屬于溫帶半濕潤(rùn)大陸性氣候，2015年常住人口為829.1萬人。研究區(qū)域?yàn)榘蜿?yáng)市主城區(qū)的一矩形區(qū)域，其范圍為(121.951 563°E—124.791 840°E，40.680 944°N—42.818 096°N)。

1.2 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

遙感數(shù)據(jù)采用的是2016年8月28日由Landsat 8衛(wèi)星OLI陸地成像儀所拍攝的影像數(shù)據(jù)。獲取到的影像數(shù)據(jù)存在輻射畸變和幾何畸變，需要進(jìn)行大氣校正、輻射定標(biāo)等預(yù)處理，如圖1所示。POI數(shù)據(jù)是利用高德地圖提供的API接口與網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序相結(jié)合進(jìn)行獲取的，獲取時(shí)間為2016年8月，共獲取各類POI數(shù)據(jù)42.8萬余條，經(jīng)過數(shù)據(jù)的清洗、去重、坐標(biāo)變換和整理后有效數(shù)據(jù)共約41.1萬條，其空間分布如圖2所示。

2 城市建成區(qū)提取方法

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法

遙感影像的建成區(qū)提取通過監(jiān)督分類(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法)實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法是模擬人腦神經(jīng)元作出決策的一種分類方法，適合于對(duì)不確定信息問題的處理。主要公式如下

(1)

(2)

式中，xi、xj為上一層第i和j神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的值；θj、θk分別為隱含節(jié)點(diǎn)和輸出點(diǎn)的閾值；ωji、ωkj為隱含層j節(jié)點(diǎn)與輸出層k節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值；hj為輸入層i節(jié)點(diǎn)提供的樣本信息;yk為輸入層k的樣本信息。

2.2 核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法主要是以某一要素(此處指POI數(shù)據(jù)點(diǎn))為中心，在搜索半徑內(nèi)對(duì)要素的密度進(jìn)行分析的方法。該方法首先在指定的搜索半徑內(nèi)通過距離衰減形成連續(xù)不斷的空間密度曲面，然后對(duì)不同密度曲面進(jìn)行空間疊加得到核密度值，最后獲得該要素在整體空間上的分布密度。在核密度分析中距離要素中心越近其權(quán)重越大，距離越遠(yuǎn)其權(quán)重越小。主要計(jì)算公式如下

(3)

式中，f(x)為空間中任意一點(diǎn)x的核密度值；r為搜索半徑；X-Xi為點(diǎn)Xi與中心點(diǎn)X之間距離；n為距離空間中任意一點(diǎn)X(距離≤r)的要求點(diǎn)數(shù)；K為空間權(quán)重函數(shù)。

3 城市建成區(qū)的提取和對(duì)比分析

3.1 城市建成區(qū)的提取

本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法提取城市建成區(qū)(如圖3所示)，其Kappa系數(shù)為0.89。

采用核密度估計(jì)法對(duì)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其搜索半徑以每10 m為間隔進(jìn)行分析。經(jīng)過大量的比對(duì)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)搜索半徑約為1200 m時(shí)是1個(gè)臨界點(diǎn)，當(dāng)搜索半徑在1200 m以內(nèi)時(shí)獲得的密度曲面面積呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，當(dāng)搜索半徑超過1200 m時(shí)密度曲面的面積增長(zhǎng)速度陡然放緩。因此，本文選擇以1200 m為例進(jìn)行研究。核密度分析后使用自然斷點(diǎn)法對(duì)密度值進(jìn)行分級(jí)，共分為6個(gè)等級(jí)(如圖4所示)。

3.2 城市建成區(qū)的對(duì)比分析

將圖3和圖4轉(zhuǎn)為矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加顯示，結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出，采用遙感影像數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)提取出的城市建成區(qū)存在著一定的相異區(qū)域，其中相似區(qū)域主要集中在城市的主城區(qū)，不相似區(qū)域主要分布在城市的邊緣地區(qū)。經(jīng)過計(jì)算相似區(qū)域約占76%，不相似區(qū)域約為24%。

將差異較大的區(qū)域進(jìn)行框選(如圖6所示)，其中A區(qū)域主要位于鐵西區(qū)，B、C區(qū)域主要位于渾南新區(qū)，D區(qū)域主要位于沈北新區(qū)。經(jīng)過詳細(xì)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，A區(qū)域內(nèi)存在著大量的工業(yè)廠房，而B、C、D區(qū)域均屬于從老城區(qū)向外延伸的新城區(qū)，這4個(gè)區(qū)域內(nèi)POI數(shù)據(jù)分布的數(shù)量相對(duì)較少。根據(jù)POI數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)可知這4個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。

4 結(jié) 語

通過對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的分析可知，利用POI數(shù)據(jù)提取出的城市建成區(qū)具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)屬性，能夠反映出建成區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；而采用遙感影像數(shù)據(jù)提取出的城市建成區(qū)不具有任何屬性，但能夠較為全面客觀地反映出建成區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r。

本文雖然驗(yàn)證了兩種數(shù)據(jù)具有不同的適用性，但也存在著不足：僅以沈陽(yáng)市為例進(jìn)行研究；對(duì)兩種數(shù)據(jù)的研究以定性研究為主；未能深層次地剖析兩種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。今后，擬針對(duì)更多的城市進(jìn)行研究，全面采用定量化的研究方法，進(jìn)一步剖析兩種數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系及在建成區(qū)提取方面的應(yīng)用。