基于夜光遙感的寧夏沿黃城市群時空演變

布自強(qiáng)， 白林波， 張佳瑜

(寧夏大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，銀川 750021)

0 引言

基于遙感技術(shù)所得到的夜間燈光空間分布和燈光強(qiáng)度信息與人類活動密切相關(guān)，將夜間燈光數(shù)據(jù)運(yùn)用到城市擴(kuò)展與城市群的研究具有廣闊的發(fā)展前景[1]。通過夜光數(shù)據(jù)能夠高效率地區(qū)分城市建成區(qū)和鄉(xiāng)村背景，避免了由植被等光譜信息產(chǎn)生的光譜混淆，有學(xué)者利用夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)，研究城市及城市群的擴(kuò)展[2-5]。路春燕等[2]在美國軍事氣象衛(wèi)星(defense meteorological satellite program，DMSP)搭載的線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)(operational linescan system，OLS)和美國國家極地軌道合作衛(wèi)星(national polar-orbiting operational environmental satellite system preparatory project，NPP)搭載的可見紅外成像輻射儀(visible infrared imaging radiometer suite，VIIRS)所獲取的夜間燈光遙感影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合利用地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)研究了環(huán)渤海城市群1992—2013年的時空演變過程，發(fā)現(xiàn)該城市群城市空間體系差距減小，擴(kuò)展呈中心城市圈層化特征； 李桂華等[3]基于NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，利用景觀格局指數(shù)對山東半島城市群2012—2018年的城市化發(fā)展特征進(jìn)行定量分析，認(rèn)為該城市群城市化發(fā)展較快，但空間差異性明顯； 李德仁等[4]利用位序-規(guī)模分布分析了“一帶一路”城市發(fā)展特征，其分析成果得到了較好的驗(yàn)證； Li等[5]在校正夜間燈光數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，定量估測了敘利亞城鎮(zhèn)因內(nèi)戰(zhàn)導(dǎo)致的夜間燈光的衰弱，研究得到廣泛關(guān)注與認(rèn)可?？梢姡构膺b感技術(shù)為城市群時空演變與識別提供了一種極佳選擇[1]，為定量識別城市群的空間范圍及演化提供了新的視角[6]。

寧夏沿黃城市群位于我國“兩橫三縱”城市化戰(zhàn)略格局中包昆通道縱軸的北部，是寧夏經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的核心區(qū)域[7]，頗具西部特色。研究選取該城市群為研究區(qū)域，利用整合的DMSP/OLS與NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行長時間序列的時空演變研究，以期揭示其時空演變特征，為寧夏沿黃城市群建設(shè)與發(fā)展規(guī)劃提供一定參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

寧夏回族自治區(qū)位于我國西北地區(qū)黃河中上游，范圍在N36°66′～39°27′，E104°28～106°89′，與甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和陜西省毗鄰。寧夏沿黃城市群包括寧夏沿黃河分布的銀川市、石嘴山市全境以及吳忠市的利通區(qū)、青銅峽市，中衛(wèi)市的沙坡頭區(qū)、中寧縣，面積占寧夏全區(qū)的43%，集中了全區(qū)57%的人口、80%的城鎮(zhèn)和90%的城鎮(zhèn)人口，創(chuàng)造了寧夏90%以上的國內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product，GDP)和財(cái)政收入，已初具城市群雛形。

1.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

DMSP/OLS和NPP/VIIRS這2種夜間燈光數(shù)據(jù)(表1)，均下載于美國國家海洋和大氣管理局官網(wǎng)(http: //ngdc.noaa.gov)，輔助用的陸地衛(wèi)星(Landsat)系列數(shù)據(jù)通過美國地質(zhì)勘探局官網(wǎng)(https: //www.usgs.gov)獲取。

表1 夜間燈光數(shù)據(jù)和Landsat系列數(shù)據(jù)

為避免影像網(wǎng)格形變帶來的面積變化，2種夜間燈光數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系均采用蘭伯特等面積投影； 為方便影像亮值像元的計(jì)算，將所有影像的網(wǎng)格重采樣為1 km，并完成研究區(qū)的裁剪等工作。將專題繪圖儀(thematic mapper，TM)影像和陸地成像儀(operational land imager，OLI)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的鑲嵌、裁剪。

2 數(shù)據(jù)處理及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)處理

DMSP/OLS數(shù)據(jù)沒有進(jìn)行星上定標(biāo)，不同傳感器之間的數(shù)據(jù)不具可比性，參考相關(guān)研究[8-10]，以雞西市為不變目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行校正。假設(shè)像元總體亮度值較高且分布較廣的傳感器F16的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)傳感器，用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析，得到分別用傳感器F12，F(xiàn)15和F18的數(shù)據(jù)來模擬傳感器F16數(shù)據(jù)的一元二次回歸模型，進(jìn)行傳感器間校正。為了對DMSP數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)性校正，并充分應(yīng)用不同傳感器獨(dú)立獲取的相同年份的夜間燈光影像，按照如下公式對傳感器相互校正后的影像進(jìn)行校正，即

DN=0.5DNa+0.5DNb，

(1)

式中DNa和DNb分別為校正后的同一年份不同傳感器的影像像元灰度值(digital number，DN)值。

考慮到研究區(qū)20 a來城市化不斷發(fā)展，假設(shè)同一像元前一年份的亮度值不應(yīng)高于后一年份的亮度值，以像元亮度較為穩(wěn)定的2008年F16數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù)，進(jìn)行連續(xù)性校正。公式為：

(2)

式中：DNn為后一年的數(shù)據(jù)；DNn-1為前一年的數(shù)據(jù)。由于2013年F18數(shù)據(jù)中部分像元亮度值大于63，將這一部分像元的亮度值賦為63，得到DMSP/OLS 4個年份校正后連續(xù)的數(shù)據(jù)集。

為解決NPP/VIIRS數(shù)據(jù)存在的極亮火光和大片水域?qū)е碌南裨诞惓?，進(jìn)行輻射校正處理。選取銀川市城區(qū)最大的燈光值作為上限閾值，對于燈光影像中負(fù)值的像元賦值為0。

由于NPP/VIIRS數(shù)據(jù)不存在標(biāo)準(zhǔn)的閾值區(qū)間，所以采用鶴崗市或雞西市為目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行回歸建模的方法不適用于西部地區(qū)欠發(fā)達(dá)城市的數(shù)據(jù)校正。研究以寧夏沿黃城市群為目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行校正(圖1)，以校正后的研究區(qū)2013年F18數(shù)據(jù)為目標(biāo)數(shù)據(jù)，與研究區(qū)內(nèi)2013年的NPP/VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行一

(a) 1998年(b) 2003年(c) 2008年(d) 2013年(e) 2018年

圖1 校正后的燈光影像數(shù)據(jù)集

元二次回歸建模，得到用NPP/VIIRS數(shù)據(jù)模擬DMSP/OLS數(shù)據(jù)的擬合函數(shù)，用該模型校正2013年和2018年的NPP/VIIRS數(shù)據(jù)。對于校正后數(shù)據(jù)中存在負(fù)值的像元賦值為0，對2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)性校正，其像元的亮度值不小于2013年。從圖1中可以看出，經(jīng)過傳感器間校正和年際校正后的影像有效削弱了像元值過飽和問題。

2.2 建成區(qū)提取

在整合的夜間燈光數(shù)據(jù)上提取出城市建成區(qū)，可以解決城市群演變分析只采用人口或GDP數(shù)據(jù)缺乏空間特征的問題。實(shí)際應(yīng)用中存在夜間燈光數(shù)據(jù)空間分辨率過低等問題，導(dǎo)致小城市、縣城以及小城鎮(zhèn)等面積較小城區(qū)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高，通過較高分辨率的數(shù)據(jù)開展更加精細(xì)的定量化研究可以改善這一情況[11]。

研究采取較高分辨率數(shù)據(jù)比較法提取城市建成區(qū)[12]，即先用Landsat系列數(shù)據(jù)輔以Google Earth影像通過目視解譯進(jìn)行城市建成區(qū)的提取，得到寧夏沿黃城市群各時期各城市建成區(qū)的矢量范圍，以此范圍為掩模，提取各時期寧夏沿黃城市群的城市建成區(qū)的夜間燈光數(shù)據(jù)(圖2)。

圖2 寧夏沿黃城市群建成區(qū)時空演變

2.3 分析方法

本研究主要采用夜間燈光增量、平均燈光亮度和燈光增速分析研究區(qū)城市群規(guī)模發(fā)展變化，并采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、分形維數(shù)和破碎度來分析城市群的形態(tài)演變，最后，通過首位度和基尼系數(shù)2個指標(biāo)來分析寧夏沿黃城市群結(jié)構(gòu)演變規(guī)律。

1)夜間燈光規(guī)模與GDP、人口等傳統(tǒng)城市群規(guī)模測度有明顯的相關(guān)性。一般而言，某區(qū)域的夜間燈光總量指數(shù)(總強(qiáng)度)和夜間平均燈光指數(shù)(燈光密度)可以反映該區(qū)域的人類活動強(qiáng)度[13]。計(jì)算公式為：

(3)

(4)

式中：DNi為區(qū)域內(nèi)每個像元的亮度值；n為區(qū)域內(nèi)像元的數(shù)目；TNLI為區(qū)域內(nèi)夜間燈光總量指數(shù)；ANLI為區(qū)域內(nèi)夜間平均燈光指數(shù)。

在夜間燈光總量指數(shù)基礎(chǔ)上計(jì)算城市群夜間燈光的增量和增速，進(jìn)一步分析城市群規(guī)模的增長變化情況。計(jì)算公式為：

L=TNLIi+5-TNLIi，

(5)

(6)

式中：L為夜光增量；s為夜光增速;TNLIi+5和TNLIi分別為前一時期和后一時期的區(qū)域內(nèi)夜間燈光總量指數(shù)。

2)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以概括地理要素的空間特征，表現(xiàn)地理要素的分布中心、發(fā)現(xiàn)要素空間分布的方向性[14]。通過研究標(biāo)準(zhǔn)差橢圓重心遷移分析城市群規(guī)模重心遷移變化的方向性特征，通過研究標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長短軸分布及其變化趨勢從全局性空間的角度定量分析地理要素空間分布的展布性、方向性等特征。

3)分形維數(shù)反映了復(fù)雜形體占有空間的有效性，是復(fù)雜形體不規(guī)則性的量度。分形維數(shù)可以用來描述城市群的空間形態(tài)特征[15]，計(jì)算公式為：

(7)

式中：D為城市群的分形維數(shù)；P為城市建成區(qū)的周長；A為城市建成區(qū)的面積。D取值范圍為1～2，越接近1表示城市群的形狀越規(guī)則； 反之，城市群的形態(tài)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜。

4)破碎度指數(shù)可以表征城市群的分散程度，破碎度指數(shù)越高表明城市群內(nèi)各城市建成區(qū)越分散[16]。反之，城市群越聚集。計(jì)算公式為：

(8)

式中：C為破碎度指數(shù)；m為某一時期城市群內(nèi)城市建成區(qū)斑塊總個數(shù)。

5)夜間燈光總量指數(shù)與人類活動強(qiáng)度有著密切的關(guān)系[17]。研究以夜間燈光總量指數(shù)來計(jì)算研究區(qū)城市群的首位度，以分析城市群的規(guī)模結(jié)構(gòu)。計(jì)算公式為：

(9)

式中：S為某一年份城市群的首位度;TNLI1和TNLI2分別為該年份排名第一、第二的城市夜間燈光總量指數(shù)。一般認(rèn)為，當(dāng)S大于2時，首位城市較為突出，具有較強(qiáng)的凝聚力；S越小，首位城市越不突出，小于1時，城市群雙核結(jié)構(gòu)發(fā)展明顯。

6)城市基尼系數(shù)[18-19]是由加拿大約克大學(xué)的馬歇爾教授在研究不同規(guī)模城市的發(fā)育成長狀況時提出。計(jì)算公式為：

(10)

式中：G為城市基尼系數(shù)；T為城市群中各城市夜間燈光總體亮度指數(shù)之差的絕對值之和。G可以很準(zhǔn)確地衡量城市群內(nèi)各個城市之間的規(guī)模差異。G取值范圍為0～1，越接近于0，城市群城市規(guī)模越分散； 反之，越接近1，城市群城市規(guī)模越集中。

3 結(jié)果與分析

3.1 寧夏沿黃城市群規(guī)模變化時空分析

3.1.1 燈光總量及平均值分析

研究區(qū)燈光總量指數(shù)和平均燈光指數(shù)如圖3所示。城市群燈光總量指數(shù)和平均燈光指數(shù)均呈現(xiàn)穩(wěn)定的上升趨勢，燈光總量指數(shù)由1998年的7 658增長到2018年的52 606，平均燈光指數(shù)則在20 a間由30.93增長到57.98。表明20 a間研究區(qū)建成區(qū)規(guī)模不斷擴(kuò)展，社會經(jīng)濟(jì)活動強(qiáng)度明顯增強(qiáng)。其中，銀川市的燈光總量指數(shù)占研究區(qū)的一半以上，建成區(qū)規(guī)模超過其他3市的總和，并且銀川市建成區(qū)擴(kuò)展速度快，對整個城市群的發(fā)育及擴(kuò)展起主導(dǎo)作用。城市群北部的石嘴山市為城市群第二大城市，燈光總量指數(shù)僅次于銀川市，2018年其燈光總量指數(shù)為11 503，占到整個城市群的21.8%， 而其夜間平均燈光指數(shù)在5個時期均低于其他3市。研究區(qū)南部的吳忠市和中衛(wèi)市建成區(qū)面積較小，2018年2市燈光總量指數(shù)之和僅為9 154，城市規(guī)模小，對城市群的走向影響較小。

圖3 城市群各城市夜間燈光總量變化

3.1.2 燈光增量及增速分析

根據(jù)研究區(qū)不同時期夜間燈光總量與平均值計(jì)算出研究區(qū)燈光增量和增速(表2)，城市群夜光增量先增加后減少，總體呈上升趨勢，在2008—2013年增量和增速均達(dá)到最高，夜光增量為21 525，遠(yuǎn)高于其他3個時期的增量。夜光增速達(dá)99.79%，即寧夏沿黃城市群的規(guī)模在這一時期擴(kuò)展了將近一倍，城市化迅速發(fā)展，而在2013—2018年這一時期的夜光增量和夜光增速均有所放緩。其中銀川市燈光增加量最大，4個時期的增加量均大于其他3市，且銀川市燈光增速總體較高，在2008—2013年期間增速達(dá)到121.57%，是銀川市建成區(qū)規(guī)模擴(kuò)展最快的時期。石嘴山市的夜間燈光規(guī)模在1998—2003年期間增長最快，是此時期擴(kuò)展最快的城市。然而之后其燈光增速不斷降低，由125.59%降低到6.64%，燈光增量由2 503降低到716，發(fā)展速度減緩。吳忠市和中衛(wèi)市由于城市規(guī)模小，夜間燈光增量較少，夜間燈光增速沒有明顯規(guī)律，但其總體上發(fā)展較快，尤其是吳忠市在2008—2013年期間燈光增速為225.20%，5 a間城市規(guī)模擴(kuò)展超2倍，發(fā)展速度較快。

表2 研究區(qū)燈光增量和增速

3.2 寧夏沿黃城市群形態(tài)演變時空分析

3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

研究區(qū)建成區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓基本沿黃河呈東北—西南方向分布(圖4)，從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的面積變化來看，經(jīng)歷了“收縮—擴(kuò)張”的過程，2008年是從“收縮”到“擴(kuò)張”的時間轉(zhuǎn)折點(diǎn)。1998—2008年10 a間為城市群的“收縮”期間，是城市群填補(bǔ)內(nèi)部空間，積累夜間燈光亮度總值的過程。2008年以后由于城市群內(nèi)部夜間燈光規(guī)模達(dá)到一定程度，轉(zhuǎn)為向外擴(kuò)張，提高城市群總體規(guī)模并加強(qiáng)城市間的協(xié)同合作。

圖4 寧夏沿黃城市群標(biāo)準(zhǔn)差橢圓變遷

建成區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的重心移動反映了城市群發(fā)展重心的轉(zhuǎn)移。1998年的重心分布在銀川市金鳳區(qū)，位于該城市群中部偏北的位置，體現(xiàn)了北部的銀川市和石嘴山市的建成區(qū)在整個城市群占有舉足輕重的地位； 1998—2018年間，重心逐漸沿黃河向西南方向轉(zhuǎn)移，是因?yàn)槟喜康膮侵沂泻椭行l(wèi)市擴(kuò)展速度較快，從而使得標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的重心更偏向于城市群的幾何重心，城市間規(guī)模的差異在縮小。

3.2.2 破碎度及基尼系數(shù)分析

研究區(qū)5個時期分形維數(shù)及破碎度指數(shù)如表3所示。研究區(qū)建成區(qū)的分形維數(shù)呈不斷下降的趨勢，1998—2018年間城市群建成區(qū)的擴(kuò)展是通過以內(nèi)部填充為主、外部擴(kuò)張為輔的方式。具體表現(xiàn)為各獨(dú)立圖斑的幾何形狀在擴(kuò)展的同時趨于飽和。

表3 研究區(qū)分形維數(shù)及破碎度

20 a間研究區(qū)建成區(qū)總面積由113.32 km2擴(kuò)展到573.54 km2，而建成區(qū)圖斑個數(shù)由1998年的25個減少為2018年的10個，破碎度指數(shù)由0.22降到0.02。城市群破碎度指數(shù)不斷降低，城市群聚集度越來越高，意味著城市間耦合性增強(qiáng)。在城市化過程中，城市建成區(qū)的不同斑塊相互連接而形成面積較大的斑塊，鄰近城市的建成區(qū)連接成較為廣闊的城市建成區(qū)，如銀川市的城市建成區(qū)在2008—2013年期間迅速擴(kuò)展，與賀蘭縣、永寧縣的城市建成區(qū)相連。

3.3 寧夏沿黃城市群結(jié)構(gòu)演變時空分析

研究區(qū)各個時期首位度和基尼系數(shù)如圖5所示。首位度在1998—2008年間為下降過程，2008—2018年為上升過程，這是由于1998—2008年間石嘴山市發(fā)展速度較快，尤其是惠農(nóng)區(qū)，除了建成區(qū)面積的擴(kuò)展，夜間平均燈光指數(shù)有了很大的增幅(由15增長到39，亮度平均值增長一倍有余)。大武口區(qū)與平羅縣夜間燈光總量指數(shù)也增長了數(shù)倍，建成區(qū)范圍極大擴(kuò)張，平羅縣建成區(qū)斑塊連接為一體，形成較大的建成區(qū)規(guī)模。而銀川市西夏區(qū)、金鳳區(qū)、興慶區(qū)在此期間發(fā)展速度相對緩慢，永寧縣、賀蘭縣、靈武市雖然在10 a間也有成倍的增長，但其經(jīng)濟(jì)規(guī)模體量小，增長的總量有限。這一時期石嘴山市發(fā)展速度快于銀川市，使得城市群的發(fā)展規(guī)模趨于均衡，首位度由2.28持續(xù)降到1.54。

圖5 城市群首位度及基尼系數(shù)

2008—2018年10 a間，尤其是2008—2013年期間，銀川市主城區(qū)擴(kuò)展迅速，興慶區(qū)不斷向南北兩側(cè)擴(kuò)展，最終突破行政區(qū)劃界限與同樣在擴(kuò)展的永寧縣和賀蘭縣的建成區(qū)相連，各區(qū)縣之間聯(lián)系更加密切[15]。而這一時期石嘴山市擴(kuò)展速度較為緩慢，尤其是惠農(nóng)區(qū)在2013—2018年擴(kuò)展受限，而且平均燈光指數(shù)也達(dá)到了發(fā)展瓶頸。銀川市發(fā)展速度快于石嘴山市，使得2市間經(jīng)濟(jì)差距拉大，研究區(qū)首位度由1.54增長到2.78，銀川市在城市群的地位更加突出。

研究區(qū)5個時期的基尼系數(shù)均大于0.4，各城市間發(fā)展差異較大，其中2003—2008年基尼系數(shù)稍有下降，由0.46降低到0.40。在這個時間段內(nèi)，銀川市發(fā)展較緩，而石嘴山市、吳忠市、中衛(wèi)市發(fā)展較快，城市間發(fā)展差距有所縮小，這與前面的首位度指數(shù)分析結(jié)果是一致的。其中，吳忠市在前10 a發(fā)展速度較慢，在2008年被中衛(wèi)市超越，成為研究區(qū)排名最后的城市，在2008年后的10 a間，吳忠市的主城區(qū)利通區(qū)迅速發(fā)展，拉動吳忠市再次超越中衛(wèi)市。但是吳忠市和中衛(wèi)市的總體經(jīng)濟(jì)體量較小，對整個研究區(qū)的發(fā)育規(guī)模、形態(tài)、結(jié)構(gòu)的影響較小。1998年2市的燈光總量之和僅占城市群的14.68%，到2018年這一數(shù)值上升為17.40%，小城市在寧夏沿黃城市群所占的比重得到提升，城市群的總體結(jié)構(gòu)有所優(yōu)化。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以寧夏沿黃城市群為研究區(qū)，選用時間序列較長的DMSP/OLS和NPP/VIIRS數(shù)據(jù)，在將2類數(shù)據(jù)擬合的基礎(chǔ)上，結(jié)合Landsat數(shù)據(jù)應(yīng)用較高分辨率數(shù)據(jù)比較法進(jìn)行城市建成區(qū)的提取，分別從規(guī)模、形態(tài)、結(jié)構(gòu)來分析研究區(qū)20 a間的時空演變，結(jié)論如下：

1)研究區(qū)在1998—2018年間迅速擴(kuò)展，2008—2013年期間無論從增量還是增速方面都達(dá)到了頂峰，其中以銀川市各區(qū)縣為擴(kuò)展的主力軍。

2)研究區(qū)破碎度指數(shù)不斷降低，即城市群的內(nèi)部形態(tài)更為緊湊，建成區(qū)斑塊更加集中； 分形維數(shù)從1.74降低到1.54，幾何形狀變得趨于規(guī)則，城市群擴(kuò)展以“內(nèi)部填充”方式為主。

3)城市群發(fā)展重心不斷向西南方向遷移，更加趨近于城市群的幾何中心，城市群南部的吳忠市、中衛(wèi)市地位得到上升，發(fā)展快于北部的石嘴山市。

4)城市群的首位度和基尼系數(shù)經(jīng)歷了“下降—上升”的過程，基尼系數(shù)保持在0.40以上，銀川市的發(fā)展先緩后快，在城市群中的地位相當(dāng)突出。

4.2 討論

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)城市群地理區(qū)域和發(fā)育過程研究的需要，分別以雞西市為不變目標(biāo)區(qū)域和以寧夏沿黃城市群為目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行校正，并建立了相關(guān)的夜光數(shù)據(jù)擬合體系； 應(yīng)用較高分辨率數(shù)據(jù)比較法提取城市建成區(qū)夜間燈光影像，較為成功地將整合后的夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用于研究區(qū)各城市的建成區(qū)范圍提取中，空間特性得到較強(qiáng)的利用，避免了因使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法帶來的誤差，使得分析結(jié)果更加精確、客觀。不同城市建成區(qū)時空演變特征相似，可交叉驗(yàn)證，與相關(guān)研究基本吻合[20]，證明了本文數(shù)據(jù)提取的精度和分析的合理性。較為完整地應(yīng)用夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行了城市群時空演變研究，對應(yīng)用夜間燈光遙感的其他研究有一定的借鑒意義。

同時，由于研究內(nèi)容體系復(fù)雜，計(jì)算量大，在部分細(xì)節(jié)處理有待改進(jìn)： ①數(shù)據(jù)擬合精度有待提高。在進(jìn)行2種夜光數(shù)據(jù)擬合的過程中，由于對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了相互校正以及連續(xù)性校正等，導(dǎo)致校正后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)產(chǎn)生了一定的夜光強(qiáng)度誤差。②無法對建成區(qū)提取結(jié)果進(jìn)行有效的驗(yàn)證。為提高提取精度，采用較高分辨率數(shù)據(jù)比較法進(jìn)行建成區(qū)提取，從而提取結(jié)果與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不具有可比性，無法使提取結(jié)果得到有效驗(yàn)證，將在后續(xù)研究中尋找更好的方法。