多源數(shù)據(jù)支持下南昌市2003—2021年城市擴張與植被變化分析

吳雷云，程朋根,2*，高 涵

(1. 東華理工大學測繪工程學院，330013，南昌；2. 自然資源部環(huán)鄱陽湖區(qū)域礦山環(huán)境監(jiān)測與治理重點實驗室，330013，南昌)

0 引言

城市化是經濟社會發(fā)展的必然趨勢，是現(xiàn)代化的標志，區(qū)域經濟要想獲得發(fā)展，最重要的一點就是加快城市化進程，為經濟的持續(xù)發(fā)展提供動力[1]。改革開放以來，中國城市化水平高提升顯著，尤其是近些年，城市化進程處快速增長階段，快速、不合理的城市化進程使得區(qū)域發(fā)展不均、環(huán)境污染嚴重以及土地植被質量下降。而遙感夜光數(shù)據(jù)的分享與發(fā)展給城市化的快速、實時獲取也提供了便利，因此，越來越多學者開展了對城市化與城市環(huán)境的廣泛研究。李景剛綜合利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和SPOT/VGT時間序列數(shù)據(jù)等多源遙感信息，以NDVI與時間的積分值來表征一定時間段內的植被初級生產力，探索城市化過程對植被初級生產力的季節(jié)性變化影響[2]。彭建利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和SPOT/VGT數(shù)據(jù)探討基于閾值分割法的大尺度區(qū)域生態(tài)用地多源遙感快速識別方法，整體識別精度達到85.6%，較好地彌補了單一遙感數(shù)據(jù)難以快速區(qū)分所有生態(tài)用地類型的缺點[3]。程志剛利用SPOT、NDVI和DMSP數(shù)據(jù)研究成都2016年城市化進程對植被覆蓋度的影響，發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度和夜間燈光亮度、城市化程度呈負相關關系[4]。現(xiàn)有的研究大多都是單數(shù)據(jù)源提取城市用地信息，而多源長時序數(shù)據(jù)具有更豐富的時空信息，精度更高、更有利于研究細化，隨著城市化進程的加速，土地利用發(fā)生了較大的改變，因此，結合城市化現(xiàn)狀，從時空變化特征著手對環(huán)境變化進行研究是有必要的。

南昌市作為江西省的省會城市，是江西省發(fā)展最快速的區(qū)域，在帶動江西發(fā)展中處于關鍵的作用。因此，本文通過對夜間燈光數(shù)據(jù)和Landsat數(shù)據(jù)的研究，構建夜間燈光數(shù)據(jù)與植被數(shù)據(jù)，對南昌市2003—2018年城市化發(fā)展特征與植被變化進行研究，為南昌市可持續(xù)發(fā)展提供科學的參考和借鑒。

1 研究區(qū)概況

南昌市(如圖1所示)，地處江西省中北部，位于東經E115°27′～116°27′，北緯N28°27′～29°27′，濱臨全國最大的淡水湖鄱陽湖，全市面積大約7 400 km2，主要以平原為主，雨水豐富，氣候濕潤溫和，日照充足，是中華人民共和國國務院命名的“國家級歷史文化名城”，有著江南水鄉(xiāng)之稱和2000多年的文化底蘊。

圖1 南昌市遙感影像圖

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

目前，常用的能觀測夜光數(shù)據(jù)的遙感衛(wèi)星：一是國防氣象衛(wèi)星計劃(defense meteorological satellite program，DMSP)始于20世紀60年代中期，是美國國防部的一項氣象計劃，搭載的傳感器(rational linescan system，OLS)，旨在晝夜收集全球云層覆蓋數(shù)據(jù)。另一種是Suomi國家極軌合作伙伴(Suomi national polar-orbit partnership，S-NPP)衛(wèi)星上搭載的可見光紅外成像輻射儀(visible infrared imaging radiometer suite，VIIRS)[5]。另外，中國2018年由武漢大學和相關機構研發(fā)發(fā)射的“珞珈一號”，是首顆專業(yè)夜光遙感衛(wèi)星。國內外學者從燈光數(shù)據(jù)處理、不透水面提取、城市建成區(qū)提取、人口分布空間化、經濟參數(shù)空間化等方面展開了廣泛的研究，取得了一系列豐碩的成果?？紤]到數(shù)據(jù)的獲取性和時間的延續(xù)性選取DMSP/OLS和NPP/VIIRS數(shù)據(jù)，投影采用Albert圓錐等面積投影，并根據(jù)南昌市行政區(qū)劃圖裁剪出南昌市的影像，由于傳感器的不同，導致數(shù)據(jù)長時間序列之間具有不連續(xù)、不可對比，因此參照張夢琪等校正模型對夜間燈光影像進行校正。NPP/VIIRS數(shù)據(jù)還需要進行數(shù)據(jù)合成來擬合DMSP/OLS數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性[6]。

植被覆蓋度采取Landsat數(shù)據(jù)利用波段合成的NDVI值作為植被覆蓋值，Landsat數(shù)據(jù)，是由美國航空航天局(NASA)發(fā)射，主要用來拍攝地表的遙感衛(wèi)星，主要用于調查、監(jiān)測各種自然資源和環(huán)境污染，以及繪制專題圖等[7]。本文選用Landsat5 TM和Landsat8 ORL/TIRS用作研究，需要對Landsat數(shù)據(jù)進行輻射定標、大氣校正、拼接裁剪等預處理操作。以上數(shù)據(jù)參數(shù)如表1。

表1 數(shù)據(jù)源以及參數(shù)

2.2 研究方法

2.2.1 城市建成區(qū)的提取 夜間燈光數(shù)據(jù)能反映交通、居民地等與人口和城市等密切相關信息，具有很強的光電放大能力，能探測甚至小規(guī)模居民燈、車流燈等，憑借長序列、大尺度的特點，使得夜間燈光數(shù)據(jù)可以快速、精準監(jiān)測城市夜間燈光范圍，可以精確快速提取分析城市建成區(qū)。夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)常用的方法有經驗閾值法[8]、突變檢測法[9]、統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法[10]、輔助數(shù)據(jù)空間比較法[11]。為了保證精度，利用突變檢測法提取城市建成區(qū)邊界。該方法認為存在某個閾值，當閾值增大時，建成區(qū)周長減小，當閾值達到某個臨界值時，建成區(qū)的周長會突然增大，可將臨界閾值視為城市與非城市的最佳閾值，提取城市建成區(qū)邊界，由于夜間燈光數(shù)據(jù)有飽和特性，導致城區(qū)范圍精準度不夠，為了更直接反映城市建設用地情況，提高建成區(qū)提取精度，結合2003年、2008年、2013年、2018年、2021年5個時期的土地利用數(shù)據(jù)，以共同部分作為最終建成區(qū)范圍，基于GIS軟件分別提取出各時期南昌市城市建城區(qū)范圍。

2.2.2 城市擴張分析 分別使用城市擴張動態(tài)度、城市擴張速率兩個指標來分析城市擴張情況，選擇緊湊度指數(shù)分析城市空間擴張外部的形態(tài)變化。城市擴張動態(tài)度是單位時間內城市建設用地的變化幅度，城市擴張速度是單位時間內城市建設用地面積變化的幅度，緊湊度可以反映城市空間形態(tài)特征，緊湊度的量化能表示城市在擴張過程中的形態(tài)變化[12]。表達式分別如下：

(1)

(2)

(3)

式中：V、K和C分別代表城市擴張速度、城市擴張動態(tài)度和緊湊度，Ai和An+i分別為第i年和第i+n年的城市建成區(qū)斑塊面積；n為時間間隔；Pi為第i年城市建成區(qū)斑塊外圍周長。

2.2.3 植被變化分析 植被作為一種資源，是人類自然生存環(huán)境重要的組成部分，也是評價環(huán)境最重要的指標。利用遙感數(shù)據(jù)提取NDVI的技術已基本成熟，作為最廣泛使用的歸一化植被指數(shù)，它與植物生物量密切相關、同植被葉面積指數(shù)有關且能較好地反映植被覆蓋度和生長狀況的差異情況[13]。其計算公式如下：

(4)

式中：ρnir和ρred分別代表Landsat影像的近紅外波段和紅波段。

基于提取得到的城市建設用地邊界，采用區(qū)域內NDVI值作為評價建成區(qū)植被覆蓋情況的指標，計算方法如下[14]：

(5)

其中：Undvi代表建成區(qū)NDVI均值，pi代表每個像元內NDVI的值；n代表像元個數(shù)，NDVI值經過數(shù)據(jù)標準化，介于(0，1)之間，NDVI值越大，表明建成區(qū)植被生長越好，反之則植被狀況越差。

采用建成區(qū)內NDVI均值與建成區(qū)外背景區(qū)NDVI均值的比值作為衡量城市擴張過程人為影響對植被變化的指標，計算公式如下[15]：

(6)

式中：Ri為第i年建成區(qū)的NDVI比值，Undvii代表第i年建成區(qū)NDVI均值，Bndvii為第i年背景區(qū)NDVI均值。Ri值大于1，說明人為影響對植被具有有利作用，促進植被狀況轉好，且差值越大越有利；Ri值小于1，則說明人為影響對植被產生不利作用，植被狀況變差，差值越小，不利影響越大。

變異系數(shù)是描述數(shù)據(jù)離散程度的指標，可用于評價NDVI在時間序列上的穩(wěn)定性。公式如下[16]：

(7)

式中：CV為NDVI的變異系數(shù)，ST為第i年NDVI的標準差；Mean為NDVI的平均值，CV的值越小代表越穩(wěn)定，反之則不穩(wěn)定。

2.2.4 數(shù)據(jù)標準化 由于指標的數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一，還需對各指標進行歸一化處理，避免因量綱不統(tǒng)一而造成結果權重失衡。正規(guī)化處理公式如下：

(8)

式中：Ni是正規(guī)化后的標準值，Ii為指標在像元i處的值，Imin為指標的最小值，Imax為指標的最大值。

3 結果與分析

3.1 城市建成區(qū)擴張時空動態(tài)分析

圖2為夜間燈光像元值的分布，表2為不同時期城市擴張指標值。由圖2發(fā)現(xiàn)2003年、2008年、2013年、2018年以及2021年的南昌市夜間燈光值呈明顯的空間分布差異。整體上，南昌市形成了多翼狀空間形態(tài)，將青山湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)、東湖區(qū)連接在一起，南昌市在2003—2018年間主要圍繞贛江發(fā)展。分析南昌市城市擴張速度與城市擴張動態(tài)度發(fā)現(xiàn)(表2)，南昌市2003—2008年間，城建區(qū)面積由302.97 km2增加到了548.70 km2，城市擴張速度為49.14 km2/a，城市擴張動態(tài)度為16.22%，城市擴張迅速。2008—2013年間，城市擴張下降，建成區(qū)面積增漲88.26 km2，擴張速度相比上個5 a，下降接近2/3，擴張動態(tài)度也降至3.2%。2013—2018年間，城市擴張持續(xù)下降，建成區(qū)面積增加74.98 km2，擴張速度較上一階段下降了2.66 km2/a，擴張動態(tài)度下降至2.3%。2018—2021年，建成區(qū)面積增長41.06 km2，擴張速度提高1.69 km2/a，擴張動態(tài)度下降0.4%。2003—2021年，研究區(qū)城市形態(tài)緊湊度經歷先上升再下降的過程，2008年緊湊度達到最高值0.55，后一直處于下降趨勢，2021年緊湊度最低0.16，說明城市外部擴張相對無序?？偟膩砜矗喜谐鞘袛U張表現(xiàn)先增后減逐漸趨向穩(wěn)定的趨勢。

表2 不同時期城市擴張指標值

圖2 南昌市夜間燈光分布圖

3.2 建成區(qū)植被變化特征分析

圖3為南昌市NDVI的分布圖，綠色越多代表植被覆蓋度高，根據(jù)NDVI分布圖和Landsat影像發(fā)現(xiàn)，顏色綠的區(qū)域多為植被和耕地，分布在南昌縣、安義縣、灣里區(qū)、新建區(qū)周圍。表3為南昌市建成區(qū)植被指標值，隨著城市建成區(qū)的擴張，研究區(qū)城市建成區(qū)NDVI值呈上升趨勢，2003—2008年，建成區(qū)面積增長，NDVI均值下降0.03，2008—2013年，NDVI均值增至0.606，增加量為0.119，植被狀況有所改善，2013—2018年，相比上一階段下降了0.035，2018—2021年上升0.054，整體上，NDVI均值增長0.108，表明南昌市研究期間南昌市植被保護措施做的較好。

為進一步探討城市擴張伴隨的人類活動對建成區(qū)植被的影響，計算了NDVI比值及變化量。從表3看出，NDVI比值的區(qū)間在0.7～0.82之間，2003—2018年間，NDVI比值變化量為減小、增加再減小的趨勢，其中NDVI比值最小的年份為2008年，表明2008年建成區(qū)人類活動對植被的不利影響最大，植被狀況較差。分析南昌市城市建成區(qū)NDVI的變異系數(shù)發(fā)現(xiàn)，NDVI的變異系數(shù)介于0.3～0.45間，變異系數(shù)偏大，植被變化大，為不穩(wěn)定區(qū)域，2021年變異系數(shù)值最小，相比其他時間植被比較穩(wěn)定。根據(jù)分析結果，為促進城市擴張與建成區(qū)植被協(xié)調發(fā)展，應統(tǒng)籌城市擴張與建成區(qū)植被保護，避免城市擴張與植被之間的矛盾，合理規(guī)劃城市空間，提高城市化質量，重視生態(tài)環(huán)境治理，加大生態(tài)環(huán)境污染的防治力度。

表3 南昌市建成區(qū)植被指標值

圖3 南昌市NDVI分布圖

3.3 城市擴張的驅動力分析

經濟發(fā)展和政府宏觀政策的出臺是城市擴張的主要驅動力，經濟的增長是城市擴張的根本動力，根據(jù)南昌市統(tǒng)計年鑒，南昌市地區(qū)生產總值從2003年的642.02億元上升到2020年5 745.51億元，一般來說，經濟的快速增長會導致城市規(guī)模的擴張，會造成城市量上的擴張，發(fā)展促進人民生活水平的提高，則造成城市質的擴張，政策與規(guī)劃也是影響城市發(fā)展和限制城市擴張的重要因素，南昌在國家政策的引導下，2002年出臺《南昌市城市總體規(guī)劃》，突破瓶頸，向東、向南跨贛江發(fā)展。從時間擴張來看，2003—2008年南昌市城市發(fā)展呈驟增趨勢，而2008—2021年間發(fā)展速度較為緩慢。究其原因，2003—2008年期間，處于重工業(yè)化時期，犧牲資源和環(huán)境換取發(fā)展，城市發(fā)展迅速，城市擴張占用了天然林草地，建成區(qū)建筑高度的增加，也影響了植被的光照條件，導致植被覆蓋度下降，所以2008年的植被狀況較差，2008—2021期間，隨著城市建成區(qū)的擴張，植被總體呈好轉趨勢，這與生態(tài)工程建設密切相關，落實環(huán)境保護優(yōu)先戰(zhàn)略，城市擴張也逐漸走向慢擴張。

3.4 城市擴張與城市植被相關性分析

通過線性回歸模型和Pearson相關系數(shù)揭示南昌市城市擴張與建成區(qū)植被變化的相關關系。以城市建設用地面積為自變量，建成區(qū)NDVI均值為因變量，建立城市擴張與建成區(qū)植被變化的回歸模型(圖4)?；貧w結果R2=0.498，表明城市擴張與建成區(qū)植被存在正相關關系，同時計算出2003—2008年、2008—2013年、2013—2021年3個時期的Pearson系數(shù)值分別為0.902、0.886、0.822，不同的城市發(fā)展時期，城市擴張對城市建成區(qū)植被的影響情況具有差異性，2003—2008年處城市發(fā)展初期，大量人口向城市遷移，使得空間迅速擴張，大量的林地農業(yè)用地轉換成建設用地，公共基礎設施等，城市環(huán)保意識薄弱，加劇了建成區(qū)植被的破壞程度，因此2008年的NDVI均值較低，其相關性也較高，說明城市擴張主要來源于林草地。因此要堅持保護林草地、有效控制新增建設用地總量，盤活建設用地，提高空間利用率，減少建設用地擴張占用林草地面積。而2008—2013年、2013—2021年相較于2003—2008年2個階段的相關性結果，Pearson系數(shù)相較有所降低，說明城市發(fā)展后期，隨著城市經濟迅速發(fā)展，國家以及地方政府對城市生態(tài)越來越重視，進行了一系列的宏觀調控，城市規(guī)劃理念發(fā)生轉變，2008—2021年總體上NDVI值逐漸上漲，城市擴張速率受到一定程度的抑制，城市擴張對植被的影響也在逐漸減小。

圖4 城市擴張與植被關系圖

4 結論

本文利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)、Landsat數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)據(jù)，對南昌市城市擴張對建成區(qū)植被覆蓋度變化情況進行了研究，夜間燈光數(shù)據(jù)能反映人類活動的強弱，可以很好地彌補大尺度城市建成區(qū)提取和城市化進程中城市擴張資料不足、復雜等問題，南昌市城市擴張和建成區(qū)植被變化分析表明，夜間燈光數(shù)據(jù)能高效快速地獲取城市空間信息，為城市化進程和植被變化提供基礎，研究得出的主要結論如下。

1)南昌市擴張形成了多翼狀空間形態(tài)，在2003—2018年間，城市擴張速度、動態(tài)度和緊湊度上，都是先增長后減速的趨勢，其中，2003—2008年期間，城市擴張速度、動態(tài)度以及緊湊度相較于2008—2013年和2013—2021年階段更大，在2013年之后表現(xiàn)為相對平穩(wěn)的發(fā)展。

2)南昌市建成區(qū)植被狀況在空間和時間上總體呈現(xiàn)轉好趨勢。建成區(qū)NDVI均值隨著城市建成區(qū)的不斷上升；NDVI均值在2003—2021年間整體呈上漲趨勢，2021年相比2003年，NDVI均值增加了20.8%

3)南昌市城市建成區(qū)植被狀況相較背景區(qū)普遍更差。一方面，2003—2018年間，研究區(qū)NDVI比值均小于1，代表城市擴張對建成區(qū)植被均產生了不利影響；另一方面，城市建成區(qū)植被穩(wěn)定性較差，植被變異系數(shù)的值偏大，但穩(wěn)定度在研究期間不斷增強，變異系數(shù)值不斷變小。