黄铁兰1, 罗婧1,2, 高照忠1, 黄斐霓1
1. 广东工贸职业技术学院, 广东 广州 5105102. 嘉应学院, 广东 梅州 514015基金项目：广东省大学生科技创新培育专项资金项目（pdjh2020b0928）；广东工贸职业技术学院2019年校级科研课题（2019-ZK-04）；广东工贸职业技术学院2021年校级科研专项（2021-zx-15）
关键词：粤港澳大湾区, 城市空间格局演变, 夜光遥感, 城市建成区, 城市重心
引文格式：黄铁兰, 罗婧, 高照忠, 等. 基于DMSP-OLS和珞珈一号夜光遥感影像的粤港澳大湾区城市空间格局演变[J]. 测绘通报，2021(12)：10-15. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2021.364.阅读全文：摘要摘要 ：夜光遥感影像数据可有效反映城市空间格局变化。本文基于1992—2012年的DSMP-OLS夜光遥感影像和2018年的珞珈一号遥感影像,利用分层阈值法提取粤港澳大湾区内各城市建成区;通过计算平均灯光强度、平均灯光增长速率、城市建成区面积、城市建成区增长速率、城市重心、城市重心偏移距离等一系列指数,揭示区内各城市的空间格局演变过程。研究结果表明:①1992—2018年,粤港澳大湾区的城市规模大幅增长,沿珠江口两侧形成了以澳门、广州、深圳和香港为核心的倒“U”形城市群,并呈辐射状向周边扩张。②以珠江口为界,粤港澳大湾区东部各个城市的发展水平整体高于西部各个城市,广州、深圳、香港等核心城市发展水平明显高于江门、肇庆、惠州等外围城市。③1992—2018年,粤港澳大湾区建成区的增长速率由小变大,最后逐渐趋于稳定,2002—2007年是城市扩张最迅猛时期。④1992—2018年,粤港澳大湾区的各城市重心迁移方式表现为3种类型:持续向区域中心迁移;持续向相邻城市邻接区迁移;持续向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向呈“震荡”特征。夜间灯光数据与人类活动密切相关，与建设用地空间分布耦合度高，是提取建设用地的有效数据源[1]。DMSP-OLS和NPP-VIIRS是学术界关注度最高的两种夜间灯光数据，已被广泛应用于识别建设用地[2]。但这两种夜光数据的空间分辨率较低，多用于省级或城市群尺度上的研究，且识别结果精度不高[3]。2018年中国发射的珞珈一号夜间灯光遥感数据，在空间分辨率和光谱分辨率上远优于DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据，是更为理想地识别建设用地的夜间灯光数据源[4]。目前将珞珈一号应用于城市建设用地识别和城市扩张分析的研究成果并不多，且多是针对珞珈一号夜光遥感数据单一的应用或与其他数据源的应用对比分析，如文献[5]基于珞珈一号夜光遥感影像进行粤港澳大湾区城市空间形态分析。文献[6]基于珞珈一号夜间灯光影像提取武汉市的建设用地。文献[7]基于珞珈一号夜间灯光数据识别广州市建设用地。文献[8]分别利用珞珈一号01星和NPP-VIIRS数据进行了建成区提取精度的对比研究。粤港澳大湾区是全球高度城市化地区之一[9]，在国家发展大局中具有重要战略地位。已有部分学者研究过粤港澳大湾区的城市群发展和城市扩张[10-11]，但基于多源夜光遥感数据的粤港澳大湾区城市扩张研究并不多。
因此，基于珞珈一号夜光遥感数据的优势、DMSP-OLS全球夜光遥感影像的连续性和粤港澳大湾区的重要战略地位，本文进行多源夜光遥感数据的应用探索，利用分层阈值法提取粤港澳大湾区的城市建成区；通过计算建成区面积、城市扩展速度、扩展强度和城市重心相关指标，对各年份建成区进行叠加分析，对粤港澳大湾区城市空间格局演变过程进行动态模拟。
1 研究区及数据源分析
1.1 研究区概况
粤港澳大湾区是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，包括香港和澳门2个特别行政区，以及广东省的广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆9个地级市，总面积5.6万km2，2018年末人口达7000万。依照2019年《粤港澳大湾区发展规划纲要》，粤港澳大湾区将要建成充满活力的世界级城市群、国际科技创新中心、“一带一路”建设的重要支撑、内地与港澳深度合作示范区，还要打造成“宜居、宜业、宜游”的优质生活圈，成为高质量发展的典范。
1.2 数据源及数据预处理
本文基础数据为：①粤港澳大湾区的行政区划数据，比例尺为1∶75万，来自国家自然资源部网站；②粤港澳大湾区各城市1992、1997、2002、2007、2012年的Landsat 5 TM数据和2018年的Landsat 8 OLI_TIRS数据，分辨率为30 m，来自地理空间数据云；③1992—2012年的DMSP-OLS全球夜光遥感数据，空间分辨率约为1 km，像元亮度值DN取值范围为0~63，来自美国国家地理信息中心网站；④2018年的珞珈一号夜光遥感影像，来自湖北数据与应用网，空间分辨率为130 m；⑤粤港澳大湾区各城市1992—2018年的国民经济统计数据，包括城市建成区面积、GDP、人口等信息，来自国家和各城市的统计年鉴。
数据预处理过程如下：①将粤港澳大湾区的行政区划数据矢量化，投影坐标系统为WGS-84；②对Landsat系列数据进行波段组合、镶嵌和裁剪；③将DMSP-OLS夜光遥感影像数据依据粤港澳大湾区行政区裁剪后，依次进行饱和校正与相互校正[12]、年内融合和年际间校正，最后重采样至30 m；④将珞珈一号夜光影像数据投影至WGS-84坐标系统后，首先基于2012年的Landsat 8影像进行几何校正，然后将校正过的多景影像镶嵌，并依据粤港澳大湾区行政区进行裁剪，最后进行辐射校正，并重采样至30 m；⑤国民经济与社会发展统计数据，按照行政区和类型整理为表格形式。
饱和校正与相互校正公式如下
(1)
式中，DN为校正前的亮度值；a、b、c为回归系数；DNcorrect为校正后的DN值。
辐射校正公式如下
(2)
式中，L为绝对辐射校正后辐射亮度值，单位为W·m-2·sr-1·μm-1；DN为图像灰度值。
2 研究方法
2.1 城市建成区提取
采用分层阈值法[13]提取各年度的城市建成区面积。对于每一年份，首先以城市建成区统计数据为基础，将粤港澳大湾区11个城市逐步划分为4个夜光阈值相近的集合；然后利用每个集合的最佳阈值提取对应的建成区；最后组合为整个粤港澳大湾区的城市建成区。其主要步骤为：
(1) 根据二分法，确定集合AiBj的最佳阈值Dt, 并计算该阈值下集合内各行政单元的建成区面积，公式如下
(3)
式中，k为行政单元的编号；Dx为Dt~Dmax的某一DN值；f(Dx)为行政单元k内DN值为Dx的建成区像元总面积。
(2) 比较集合AiBj潜在阈值Dt下集合内各行政单元的建成区面积Dk与统计数据中的建成区面积Sk之间的差值E(Dt), 并将各行政单元分类，公式如下
(4)
将E(Dt) < 0的行政单元组成集合Ai+1B2j-1, 此集合中Dmax=Dt；将E(Dt)≥0的行政单元组成集合Ai+1B2j, 此集合中Dmin=Dt。
(3) 令i=i+1, 转到步骤(1)重新计算各个集合的潜在阈值, 并按照式(4)重复计算比较, 直至集合里所有的E(Dt)值均满足要求。此时, 集合AiBj的最佳阈值，即为集合内各个行政单元共同的最佳阈值。
2.2 城市空间格局演变分析
以扩张速度、扩张强度描述城市空间格局演变模式[14]，以城市重心、城市重心迁移速率反映城市空间格局演变方向[15]。
2.2.1 城市空间格局演变模式分析
城市空间格局演变模式包含扩张速度和扩张强度2个方面。
(1) 扩张速度。研究期内工作区建成区面积的年增长率，代表城市建成区扩张的总体规模和趋势，公式如下
(5)
式中，M为扩张速度；R1为时段初的城市建成区总面积；R2为时段末的城市建成区总面积；t1为时段初年份；t2为时段末年份。M越大，表征建成区扩张速度越快。
(2) 扩张强度。一定时间跨度内的城市建成区扩张面积占该城市土地总面积比率，适合分析和阐述城市建成区的扩张状态，常用于不同时期建成区扩张的强弱、快慢和趋势的比较，公式如下
(6)
式中，I为城市扩张强度指数；R1为时段初的城市建成区总面积；R2为时段末的城市建成区总面积；t1为时段初年份；t2为时段末年份；TA为城市土地总面积。I越大，表示城市扩张强度越大。
2.2.2 城市空间格局演变方向分析
城市空间格局演变方向包含城市重心和城市重心迁移速率2个方面。
(1) 城市重心坐标计算。城市重心可反映城市空间分布在二维空间上的相对位置。公式如下
(7)
式中，X、Y分别是重心坐标的经、纬度坐标值；(Xi，Yi)第i个像元的坐标；Ci则是像元i的属性值，本文为DN值；n为区域内的像元总量。
(2) 重心偏移距离。重心偏移距离，代表某年度的城市重心相对上一年的偏移量。公式如下
(8)
式中，Xj和Xk分别代表两点的X坐标值；Yj和Yk分别代表两点的Y坐标值。
2.3 精度检验
本文精度评价方法，是利用粤港澳大湾区Landsat系列的高分辨率多光谱影像作为验证数据，评价各年度基于分层阈值法所提取的城市建成区信息的相对精度。以2012年为例，从2012年夜光遥感提取的建成区分布图上，随机抽取建成区和非建成区各100个样本区，然后将2012年Landsat TM影像提取的建成区作为验证数据，对2012年夜光遥感提取的数据作抽样精度评估，总体评估精度达85%以上，即可认为精度符合要求。
3 结果与分析
3.1 粤港澳大湾区建成区面积变化
根据城市建成区统计结果(见表 1)，1992—2018年, 粤港澳大湾区的城市建成区面积不断增长，建成区总面积从1992年的947 km2扩大至4733 km2，增长了5倍，这表明粤港澳大湾区城市规模大幅增长。从城市建成区增长面积看，1992—2018年的年均增长面积为145.62 km2/a，其中2002—2017年最高，达340.60 km2/a, 1992—1997年最低，但也有65.80 km2/a。从城市建成区的扩张速度和扩张强度看，各个时间段的扩张速度均达2%以上，2002—2007年达到最高的19.26%，各个时间段的扩张强度均达0.5%以上，2002—2007年达到最高的3.04%，扩张速度和扩张强度均呈现先增长后下降的特点。以上结果表明，1992—2018年粤港澳大湾区的城市规模持续扩大，而且有进一步扩大趋势，但是2007年之后的扩张速度和强度有所减缓。各年度建成区的分布情况如图 1所示。
表 1 粤港澳大湾区城市建成区统计
图 1 粤港澳大湾区各年度的建成区分布
从区内各个城市之间的对比来看，广州、东莞、深圳3个城市的建成区规模远大于其他城市，澳门的建成区规模最小(如图 2所示)。深圳、惠州、中山是建成区面积增长率最大的3个城市，分别达1121%、944%和742%，而香港的建成区面积增长率最小，只有54%。各个城市的建成区增长率先是由小变大，然后再变小。不同时间段11个城市的建成区面积年平均增长率如下：1992—1997年为10.54%，1997—2002年为5.8%，2002—2007年为19.92%，2007—2012年为4.62%，2012—2018年为3.21%。2002—2018年是建成区面积年平均增长率最大的时期(如图 3所示)。
图 2 1992—2018粤港澳大湾区各城市建成区面积增长情况
图 3 1992—2018年粤港澳大湾区各城市建成区年均增长率
3.2 粤港澳大湾区城市空间格局演变将粤港澳大湾区1992—2018年的城市建成区叠加，形成城市空间格局演变图(如图 4所示)。由图 4可以看出，粤港澳大湾区基本形成了以广州、深圳和香港为核心的环绕珠江口的倒“U”形城市群分布，区域内城市通过快速交通网络紧密连接，并呈辐射状向周边扩张。以珠江口为界，东部7个城市的规模和发展速度远大于西部4个城市。
图 4 1992—2018年粤港澳大湾区的城市空间形态变化
3.3 粤港澳大湾区城市重心迁移分析
如图 5所示，1992—2018年, 粤港澳大湾区的城市重心迁移有3种不同类型：①肇庆、江门、惠州3个城市的重心持续向粤港澳大湾区的中心移动；②广州、深圳、东莞、佛山、中山5个城市的重心向相邻2个或3个城市的交界处移动；③香港、澳门的城市重心持续向海洋方向移动。肇庆、江门、香港、澳门4个城市的重心迁移方向和趋势基本保持不变，而其他城市的重心迁移方向呈现来回“震荡”的特征。以广州和深圳为例，其城市重心开始向东北方向移动，后来又向西南方向移动。
图 5 1992—2018年粤港澳大湾区城市重心迁移情况
粤港澳大湾区城市重心偏移距离统计，如图 6—图 7所示。1992—2018年，城市重心偏移距离最小的城市为澳门，每5年只有235.49 m。其次是香港，每5年为10 922.40 m。肇庆的重心偏移距离最大，每5年为10 922.40 m。江门和惠州的重心偏移距离也很大，每5年超过4000 m。从时间上看，城市重心平均偏移距离最小的时期为2007—2012年，只有850.04 m；最大的为2012—2018年，达8 713.04 m。1997—2002年、2002—2007年相对稳定，城市重心平均偏移距离只有约1000 m。从空间上看，香港、澳门和东莞等城市开发较早，城市重心的偏移幅度不大。肇庆、江门、惠州等城市的发展起步较晚，随着经济的快速发展，城市重心大幅度偏移。
图 6 粤港澳大湾区城市重心迁移距离(按城市)
图 7 粤港澳大湾区城市重心迁移距离(按时间段)
4 结论
本文基于多源夜光遥感数据对粤港澳大湾区各城市进行了建成区的提取和城市指标测算，分析区内各城市时空演变，并探讨了城市扩张的驱动力因素。可以得到以下结论：
(1) 1992—2018年，粤港澳大湾区城市规模显著增长，形成了以广州、深圳、香港为核心，环绕珠江口呈倒“U”形的城市群，并向周边呈辐射状扩张。
(2) 以珠江口为界，东部4个城市的发展水平明显大于西部7个城市。广州、深圳、香港等核心城市的发展水平，远高于江门、肇庆和惠州等外围城市。
(3) 粤港澳大湾区城市建成区的扩张速度先由小变大，然后又逐渐减小。2002—2007年是城市扩张最快的时期。
(4) 粤港澳大湾区的城市重心迁移状况可以分为3种类型：①向区域中心迁移；②向相邻城市交界处迁移；③向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向不是固定的，而是来回“震荡”。
终审：金 君
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