基于遥感影像的1999-2019年常德市建成区时空扩展特征及驱动力分析

基于遥感影像的1999-2019年常德市建成区时空扩展特征及驱动力分析摘要本研究以常德市市辖区为研究区，选取常德市武陵区、鼎城区2000年、2007年、2013年、2018年四期不同时相的Landsat系列遥感影像和连续1999-2019年间需要的常德市人口统计数据、经济统计数据等数据作为数据源，通过ENVI提取建成区信息，通过ArcGIS获取建成区面积、扩展速度、紧凑度、城市重心等指标，从内部因素和外部因素分析常德市建成区扩展驱动力。研究获得以下主要结论：（1）常德市2000年建成区面积为59.1025km²，2007年建成区面积为73.6475km²，2013年建成区面积为92.0023km²，2018年建成区面积为110.35944km²。（2）常德市2000-2007年建成区扩展速度为3.52%，紧凑度为0.54，分维度为1.24；2007-2013年建成区扩展速度为4.15%，紧凑度为0.60，分维度为0.18；2013-2018年建成区扩展速度为3.99%，紧凑度为0.74，分维度为1.08。（3）常德市2000-2007年间向西北扩展，2007-2013年间向南扩展，2013-2018年间向西扩展。（4）常德市1999-2019年间的建成区的发展呈“团状”结构，且江北城区以向北发展为主，江南城区以向南发展为主，其中轴线逐步向西。（5）常德建成区的主要驱动力是政策，并以城镇人口增加为基础，自然环境优越、经济发展为动力，沿交通网扩展。关键词：建成区；时空扩展；驱动力；遥感技术；常德Analysis

of

the

spatio-temporal

expansion

characteristics

and

drivers

of

the

Changde

built-up

area

from

1999

to

2019

based

on

remote

sensing

imagesABSTRACTKeywords:built-up

areas;

extensionoftimeandspace;driving

force;

remote

sensing

technology;

Changde绪论城市建成区时空扩展及驱动力研究是新型城镇化研究的重要内容，在当代城镇化发展的大背景下，随着我国城镇化的不断推进，城市化进程带来的人口增长、城市用地迅速扩张、交通拥堵、环境污染等城市病也随着而来。准确提取城市建成区时空扩展特征是研究城市扩张驱动力分析等问题的关键，对城市发展、城市规划、城市管理等许多方面有重要的作用，推进城市建成区时空扩展及驱动力等方面的研究显得尤为重要。研究背景与研究目的研究背景城市是各经济要素高度密集的综合体，各要素使城市这个综合体具有了鲜活的生命力，不断发展壮大REF_Ref12994\w\h[1]。一般情况下，城市的人口数量较多，比较稠密。一个城市会包含很多功能，且功能较多且复杂，如工业、商业、服务业等功能。城市相对于农村地区来说，对人口的聚集能力更强，所以，这促使许多来自各地及农村的人群涌入城市，资源也集中在城市，所以，就在一定程度上会造成各种社会因子相互碰撞,相互作用。因此，就对城市的景观产生了影响，导致城市的体积迅速的增大，具体来说就是建成区扩展REF_Ref19002\r\h[20]。据国家统计局发布报告显示，截至2019年，我国城镇人口达到84843万人，城市化达到60.60%，根据诺瑟姆城市发展曲线显示，当前中国已经迈入了城市化加速阶段的末期、稳定阶段的初期REF_Ref13089\w\h[2]，城市化发展、城市人口增长在未来一段时间内将保持稳定水平。城市建成区的时空扩展特征是研究城市发展的重要内容之一，提取城市建成区信息并分析城市扩展动力，能对城市的规划和发展提供参考意见。建成区的时间扩展方面具有地区性；建成区的空间扩展方面主要有两个层面，即横向蔓延和纵向增厚REF_Ref10154\w\h[4]。由于受到内部驱动力跟外部驱动力的影响，城市的建成区扩展和土地利用变化程度日趋明显。加强城市建成区时空扩展的研究，对如何有效引导和调控城市发展具有重要意义。研究目的常德地处湘西北，是长江经济带的重要节点城市、洞庭湖生态经济区的重要组成部分；是湖南声第一个成功创建为“全国卫生文明城市”、“全国交通规范城市”、“国家园林城市”的城市；经济体量在湖南省排名前三，是湖南省的经济重镇；是湖南省最宜居的城市REF_Ref27190\r\h[3]。二十一世纪以来，常德市在迅速发展的同时产生了交通拥堵、环境破坏等负面效应。研究常德市建成区的时空扩展特征，对其驱动力进行分析，对相关部门的决策具有借鉴意义：一方面，既可以促进常德市土地利用更合理化；另一方面，又可以避免过度的政策保守，错失发展良机。常德市正处在加速发展的爬坡期，在此背景下，对常德市建成区时空扩展特征及驱动力进行研究具有较好的现实意义。本论文的题目是“基于遥感影像的1999-2019年常德市建成区时空扩展特征及驱动力分析”，在遥感技术和GIS技术的支持下,选取不同年份常德市的遥感影像，对其进行解译处理，将处理结果纳入到GIS系统中,再利用众多指标对常德市建成区时空扩展特征及驱动力进行评价分析。国内外研究现状施利锋REF_Ref10242\w\h[5]，张增祥，刘芳等人利用深圳、厦门、海口的1973年-2003年间多元影像作为数据源，选取城市扩展速度、城市扩展对土地利用的影响、城市形态紧凑度和城市重心迁移作为指标，剖析经济特区城市扩展的时空特征，耦合自然要素与人为要素，对比分析深圳、厦门和海口在城市扩展过程中表现出来的异同，并探讨其原因，开展中国经济特区城市建城区的长时序、高频数空间扩展遥感监测；孙安昌REF_Ref10683\w\h[6]，陈涛，张叙葭，等人利用1991-2013年间6个时相的武汉市遥感数据，使用多端元光谱混合分析方法进行混合像元分解，得到各时相的地表覆盖丰度图，根据丰度信息，计算土地变化动态与土地覆盖变化强度，得到地表覆盖变化情况，分析武汉地区城市扩张与土地转移特征；刘婷REF_Ref10739\w\h[7]，赵伟，张智红，曾亚等人基于RS与GIIS技术，通过1995年、2000年、2005年、2010年、2015年五期TM遥感影像提取城市建成区数据，利用城市空间扩展强度和速度指数、紧凑度、分形维数及形状指数对三峡库区重庆段20年间城市空间扩展及形态演变定量分析；宁晓刚REF_Ref10807\w\h[8]，王浩，林祥国等人等人基于高分辨率影像和地理信息资料辅助的城区半自动化提取方法，通过京津翼城市群153个县级以上城市的1990、2002、2015年的遥感影像、多元地理信息参考资料，从时空扩展过程、城区空间形态及结构变化、城区扩展协调性、城区扩展占用土地类型四个方面对京津翼城市群1/4世纪的城镇化过程进行了统计分析等。综上所述，目前常用指标有扩展速度、扩展强度、分维度、城市重心等（见表1-1）。表1-1城市扩展分析指标作者研究方法研究成果施利锋等REF_Ref10242\w\h[5]扩展速度紧凑度城市重心开展了中国经济特区城市建城区的长时序、高频数空间扩展遥感监测孙安昌等REF_Ref10683\w\h[6]多端元光谱混合分析法分析了武汉地区城市扩张与土地转移特征刘婷等REF_Ref10739\w\h[7]扩展强度、扩展速度紧凑度、分维度形状指数定量分析了三峡库区重庆段20年间城市空间扩展及形态演变宁晓刚等REF_Ref10807\w\h[8]扩展强度、扩展速度紧凑度、分维度城市用地增长弹性系数统计分析了京津翼城市群1/4世纪的城镇化过程1.3研究内容及技术方案1.3.1研究内容本文以常德市为研究区，借助AEnvi5.3，通过对多时相LandSat8-OLI影像、LandSat-TM影像数据解译提取研究区各时相建成区，在提取完建成区后，利用ArcGIS计算出建成区信息，采用扩展速度、城市紧凑度、城市分维度等指标对常德市建成区时空扩展特征及驱动力进行评价分析。1.3.2技术方案本文技术方案为：（1）相关文献研究，撰写文献综述；（2）数据搜集，搜集研究区各时相卫星原始遥感影像数据、各年份社会经济统计数据、行政区划数据等参考资料；（3）土地利用信息提取，包括遥感影像预处理（配准、影像裁剪、影像增强、影像分类），建成区提取；（4）建成区时空扩展特征对比分析，主要包含建成扩展速度分析、紧凑度分析、分维度分析、城市重心迁移分析等；（5）结合前文提取的建成区信息，从内部因素、外部因素分析常德市建成区时空扩展驱动力；（6）总结成果与不足、进行展望。其技术路线见图1-1。研究区概况与数据来源本章收集了常德市的地理位置、地貌、气候、自然资源、行政区划、人口、GDP、交通等信息，并确定了遥感影像数据。2.1自然地理环境2.1.1地理位置常德市位于中国中南部、湖南省西北部,地处长江中游洞庭湖水系、沅江下游和澧水中下游。地理坐标为北纬28°47′30.64″-29°8′3.82″，东经111°29′40.94″-112°2′45.74″，常德市总面积2752km²。2.1.2地貌常德市地貌以丘陵、平地为主，西北部属武陵山系，多为中低山区；中部多见红岩丘陵区。常德地貌大体构成是“三分丘岗、两分半山、四分半平原和水面”。2.1.3气候常德市居沅水下游，属亚热带季风湿润气候区，全年平均气温16.5°C－17.5°C，年降雨量1400毫米，日照时间长，无霜期256天以上，年均相对湿度在68－89%之间；冬季盛吹东北偏北风，夏季盛吹东南偏南风，春秋两季为季风转换时期，以偏北风居多。2.1.4自然资源常德市，有丰富的粮、棉、油等作物资源，也有较大贮量的黄金、金刚石、石灰石和高岭土等矿物资源。77752.2社会经济信息2.2.1行政区划常德市市辖区现辖武陵区、鼎城区,市政府驻武陵区，其面积信息见表2-1。表2-1常德市市辖区面积组成区划名称常德市市辖区武陵区鼎城区面积（km²）2752.02412.422339.60图2-1常德市区位图279742.2.2人口通过查阅湖南统计年鉴，得到四各年份的人口数据及城市化水平数据，见表2-2。表2-2常德市各年份人口数据时间行政区总人口（万户）城镇人口（人口）乡村人口（万户）城市化水平2018武陵区74.5967.676.9290.72鼎城区82.7643.9538.8153.112013武陵区69.8461.418.4387.93鼎城区81.4436.2545.1944.512007武陵区50.6147.603.0194.05鼎城区89.3727.7961.5831.102000武陵区45.3243.212.1190.18鼎城区91.2614.6276.6425.322.2.3GDP通过查阅湖南统计年鉴，得到四各年份的GDP数据，见表2-3。表2-3常德市各年份GDP数据时间行政区GDP（万元）第一产业（万元）第二产业（万元）第三产业（万元）2018武陵区141679477406473476646746219鼎城区340815555999894357619045812013武陵区85561029488651015523359664鼎城区21296294964207682068650032007武陵区31575579606920047111056777鼎城区8802303326692267803207812000武陵区68689129334451917205640鼎城区5608511805321961111842082.2.4交通常德市交通体系发达且齐全，利用互联网工具收集到其交通建设信息，见表2-4。表2-4常德市交通信息说明数据南北走向二广高速(2014年)、207国道东西走向杭瑞高速、长张高速、319国道、224省道、306省道桥梁沅水一桥（1986）、沅水二桥（2000）、沅水三桥（2013）、沅水四桥（2019）、过江隧道（2019）机场常德桃花源机场(2012-2015扩建)2.3研究数据2.3.1统计数据来源湖南统计局、常德统计局。2.3.2影像数据来源本文以常德市建成区为主要研究对象，使用多源遥感影像监测常德市1999-2019年间的建成区时空扩展过程。用于陆地资源和环境勘测的Landsat陆地卫星系列，所包含的影像时间跨度长，能够满足本次研究所需，故本次研究选取Landsat系列卫星影像作为数据源。本次研究计划解译5类地类（建设用地、水体、林地、耕地、裸地），建设用地和水体相对容易识别，故最主要的问题是区分林地、耕地和裸地，因此在遥感图像的时相选择时需要考虑植被生长阶段。根据常德市不同季节景观，7月初到8月末，各植物处于生长旺盛阶段，植被类型间的差异不明显，因此图像上也不易识别，反而5月初至6月末，耕地作物生长茂盛、使耕地跟建筑用地区分度加强，对植被提取和分类最有利；秋天树叶开始变色，也有利于植被类型的识别；冬季耕地比较裸露，不具备耕地特征。所以尽量选择云量低且在5月初至6月末或者9月初至10月末。为了确保建成区现状及土地利用动态信息的准确提取，因此影像选取要求如下：遥感影像含云量小于10%，时间5月初至10月末。在空间地理数据云网站的影像资源中，常德市2018年5月到10月的遥感影像仅有一副5月17日的影像，其云量为18.84%,严重超出云量要求，不可作为数据源使用，检索2018年份的其他影像且云量低于10%的只有01月09日一景，对其进行图像拉伸后仍然可以区分耕地和林地。根据遥感影像选取原则（判断抽样原则）和现有研究区遥感数据情况，决定选用2000（TM）、2007（TM）、2013（OLI）、2008（OLI）的遥感影像图并通过地理空间数据云（）下载，遥感影像数据的资料见表2-5。表2-5原始影像参数表序号卫星及传感器获取时间中心经纬度（°）云量太阳高度角（°）1Landsat5TM2000-5-15111.838E,28.88073N063.013153882Landsat5TM2007-05-03111.79341E,28.88856N0.4364.978289783Landsat8OLI_TIRS2013-10-11111.89948E,28.86909N0.3650.169150364Landsat8OLI_TIRS2018-01-09111.89791E,28.8693N2.4333.97266311土地利用信息提取本章首先对遥感影像进行了预处理，其次用最大似然分类法得到了2000、2007、2013、2018年的监督分类图，并进行了精度检验，最后提取了建成区范围并调查统计出建成区像元数。3.1影像配准选用的影像来自Landsat卫星影像的两个不同系列：Landsat5-TM（参数见表3-1）和Landsat8-OLI（参数见表3-2），中心经纬度、太阳高度角等参数不一致（见表2-5），采用ENVI5.3经典模式中的ImageToImage校正工具，以2018年的影像为基准影像，校正2013年相同位置的影像，再以校正后的2013年影像校正2007年相同位置的影像，最后用校正后的2007年影像校正2000年相同位置的影像。表3-1Landsat5-TM波段参数一览表波段号波段频谱范围（μ）分辨率（m）Band1蓝色0.45-0.5230Band2绿色0.52-0.6030Band3红色0.63-0.6930Band4近红外0.76-0.9030Band5中红外1.55-1.7530Band6热红外10.40-12.5120*（30）Band7中红外2.09-2.3530表3-2Landsat-8OLI波段参数一览表波段号波段频谱范围（μ）分辨率（m）Band1气溶胶0.43-0.4530Band2蓝色0.45-0.5130Band3绿色0.53-0.5930Band4红色0.64-0.6730Band5近红外0.85-0.8830Band6SWIR11.57-1.6530Band7SWIR22.11-2.2930Band8全色0.50-0.6815Band9Cirrus0.36-1.3830Band10TIRS110.6-11.19100Band11TIRS111.5-12.511003.2影像裁剪影像剪裁的目的是将研究区之外的区域去除，本文研究区范围是四期遥感影像中的一小部分，所以要用研究区范围的矢量边界对影像进行裁剪，利用ArcGIS10.5从全国县界数据库中根据所选择的字段属性提取出武陵区、鼎城区的界线矢量图。将得到的行政区域界限图导入ENVI5.3中，分别剪裁所选用的原始影像，得到常德市市辖区影像图（见图3-2）。3.3影像增强在ENVI5.3中，对裁剪后的遥感影像分别进行Linear1%、Linear2%、Linear5%、Equalizatiao、Gaussian、SquareRoot、Logarithmic、Optimizedliner拉伸（见图3-1）。optimizedliner拉伸在视觉上各土地利用类型区分最清晰，因此选用optimizedliner拉伸，其光谱信息见图3-3。图3-1影像拉伸效果拉伸效果拉伸方法Linear1%Linear2%Linear5%Equalizatiao拉伸效果拉伸方法GaussianSquareRootLogarithmicOptimizedliner3.4辐射定标打开四个时期的卫星影像图，选择辐射定标工具，设置相关参数，完成四个时期的影像辐射定标，效果见图3-2，光谱信息见图3-3。3.5大气校正打开四个时相的辐射定标结果，选择FLAASH大气校正工具，设置相关参数，完成大气校正，效果见图3-2，光谱信息见图3-3。图3-2影像处理(a:影像裁剪图,b:辐射定标图,c:大气校正图）a:影像增强后 b:影像定标后c:影像大气校正后图3-3光谱信息比较3.6影像分类遥感影像分类也称为遥感计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析影像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感影像自动分成若干地物类别REF_Ref11407\r\h[23]。其影像分类方法包括监督分类、非监督分类、灰度分割、基于专家知识的决策树分类（见表3-3）。监督分类方法包括最小距离分类法、马氏距离分类法、最大似然分类法等，其中最大似然分类法既简单快速、分类效果又好，是最为普遍的分类方法。故本文决定通过监督分类最大似然分类法解译遥感数据，获取建成区面积、扩展强度、城市紧凑度、城市分维度、城市重心等信息，为下一章常德市城市扩展驱动力分析提供数据。表3-3图像分类分类图像分类基于像素分类基于专家知识的决策树分类监督分类非监督分类基于对象分类灰度分割3.6.1求取波段组合为了更好的识别出各种地类，需要对所选取的四幅遥感影像求最佳波段组合。最佳组合就是信息含量多、相关性小、地物光谱差异大、可分性好的波段组合。根据式3-1先统计计算单波段图像的标准差,计算各波段间的相关系数矩阵，再分别求出所有可能的波段组合对应的OIF指数,，根据该指数大小来判断各种波段组合的优劣。指数越大，则相应组合影像所包含的信息量就越大，最大OIF指数对应的波段组合即为最佳波段组合。式（3-1）式中：Si为第i个波段的标准差,Rij为i、j两波段的相关系数。表3-4波段组合最佳指数表波段组合标准差和相关系数和OIF14526.3170.971627.141824525.0331.513416.540934527.6141.577617.503814722.0970.889824.833715728.3331.812115.635513524.7211.909912.943612522..1401.903411.613825726.9952.113412.773324720.7591.385914.978734723.341.450816.087713418.4851.074917.197035729.5762.577511.474723523.3832.39739.753912415.9041.21213.122145731.2621.805917.291123417.1471.501511.419913720.4742.11859.651612717.8662.11138.462123719.1092.56027.463912314.2542.5535.5832通过对OIF指数的求取(见表3-4)及波段组合实验（见图3-4，3-5），得出了一些结论（见表3-5、表3-6）：（1）建设用地识别：TM的743、OLI的453波段组合适用于建设用地的识别，建设用地呈紫色。（2）林地识别：TM的321、OLI的432波段组合适用于林地的识别，林地呈深绿色。（3）耕地识别：TM的453、OLI的754波段组合适用于耕地的识别，TM中耕地呈深绿色，OLI中耕地呈浅绿色跟浅蓝色。（4）水体识别：TM的453、OLI的453波段组合适合用于水体的识别，水体呈蓝色。（5）裸地识别：TM的321、OLI的432波段组合适合用于裸地的识别，裸地成黄色。321432743754541453345753图3-4LandSAT5-TM影像波段组合453321432764543564754654图3-5LandSAT8-OLI影像波段组合表3-5LandSAT5-TM影像波段组合R、G、B主要用途3、2、1真假彩色图像，用于各种地类识别，图像平淡色调灰暗、彩色不饱和、信息量相对减少4、3、2标准假彩色图像，用于植被分类、水体识别，植被显红色7、4、3用于居民地、水体识别7、5、4画面偏蓝色5、4、1植物类型较丰富，用于研究林地、耕地分类4、5、3非标准假彩色图像，用于识别水体、植物3、4、5用于识别水体、林地表3-6LandSAT8-OLI影像波段组合R、G、B主要用途4、3、2自然真彩色7、6、4区分建成区5、4、3标准假彩色图像、辨别植被5、6、4辨别陆地和水体7、5、3移除大气影响的自然表面6、5、4辨别林地、耕地3.6.2选取训练样本将上述所裁剪的四幅常德市市辖区影像图作为训练样区，选取训练样本，分成建设用地、裸地、耕地、林地、水体五类样本，并利用相关软件（奥维互动地图获取经纬度信息，高德地图获取地理位置信息）代替实地踏勘建立解译标志（见表3-7）。根据遥感影像30米的空间分别率和便于踏勘建立解译标志，样本选取原则为：尽量选取明显或标志性区域作为取样点；每个取样点小于或等于三个像素，取样点数目不宜太少，为了更加准确提取建成区，建设用地样本数目应是五类样本之首（见表3-8）；要均匀分布在整副影像图里。表3-7样本解译标志土地利用类型影像标志地理位置坐标建设用地鼎城区阳明路54号，鼎城区信访局附近111°40'50.14″E29°1'4.02″N裸地武陵区紫缘路815号，紫缘大桥附近111°43'3.47″E29°2'43.73″N耕地鼎城区桃花源路，下营坪附近111°37'48.86″E28°56'13.56″N林地鼎城区234乡道，白龙潭附近111°42'26.78″E29°10'47.07″N水体武陵区沅安西路2060号，桃花源大桥附近111°39'30.65″E29°1'17.47″N表3-8样本选取数量表年份建设用地裸地林地耕地水体总计2000年64124951302062007年90124541402282013年93205237302322018年60143441301793.6.3评价训练样本ENVI5.3使用计算RIO可分离性（COMPUTERROISEPARABILITY）工具来计算任意类别的统计距离，这个距离用于确定两个类别间的差异性程度。类别间的统计距离是基于Jeffries-Matusita算法和转换分离度算法来计算的、来衡量训练样本（ROI）的可分离性。样本分离度是鉴于0-2之间的，高于1.9为良好；低于1.8则需要重新选取。利用ENVI中的ComputeROIseparability检验选取的样本可分离度（见表3-9）。由表可知，本次研究所选样本都在1.8以上，并且除2008年建设用地-裸地分离度是1.88669434，其他都高于1.9，分离性良好，不需要重新选取。表3-9样本可分离度样本2000年2008年2003年2018年建设用地and裸地-1.945812251.886694341.938821761.99487326建设用地and林地-1.999792061.999740851.999356361.99630407建设用地and耕地-1.999537371.999624111.998982171.99684272建设用地and水体-1.999871031.998699541.998716681.99910441林地and水体-1.998970711.999644661.999949961.99922603林地and耕地-1.905411371.996350111.998354371.99951708林地and裸地-1.999999972.000000002.000000002.00000000耕地and水体-1.999998561.999880332.000000001.99999994耕地and裸地-1.999987682.000000001.999987471.99982962裸地and水体-1.999999392.000000002.000000001.999999983.6.4聚类和平滑将最大似然分类的结果图进行聚类和平滑处理，得到更为准确的常德市建成区范围。3.6.5监督分类本次研究用最大似然值法进行监督分类，最大似然值监督分类是按照Bayes分类器，把观测样本的先验概率转化为它的后验概率，依据光谱性质相似性属于某类的概率最大的假设来判别每个像元，具有可利用解译人员的先验性分布知识及概率，使错误分类概率最小的特点。具体步骤如下：定义训练样区。执行监督分类。本文采用最大似然分类法进行监督分类，按照标准化流程得到四个年份分类图（见图3-6）。评价分类结果。执行完监督分类后，需要对分类结果进行评价。本文选用混淆矩阵法对分类结果进行评价，ENVI5.3可以使用一副地表真实图像或地表真实感兴趣区来计算混淆矩阵，2000年、2007年、2013年的分类结果用前一种方法来进行评价，2018年的分类结果用后一种方法来评价。混淆矩阵的两个重要评价指标为：（1）总体分类精度：等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真是参考源的像元总数；（2）Kappa系数：是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积以后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。根据监督分类精度（见表3-10），四幅影像图总体精度都在90%以上，Kappa系数都在0.9以上，根据精度评定等级（表3-11），分类一致性属于最高级：几乎一致。分类后处理监督分类最大似然分类法得到的是初步结果，一般难于达到最终的应用目的。所以，对获取的分类图需要再进行一些处理过程，才能得到最终理想的分类结果，这些处理过程通常称为分类后处理。包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理。将大于2x2个像元的范围视为误差，在有误差的地方，通过ENVICLASSI软件进行漏分、错分微调处理，误差较大的地方则需剔除或重新监督分类。抽取分类结果进行验证。2000年、2007年、2013年三个年份的影像图据现在时间久远，土地利用变化大，无法进行实地验证，在此选取2018年监督分类结果实地验证。每种土地利用类型选取两处利用发奥维互动地图、谷歌地图进行验证（见表3-12）。图3-6监督分类结果表3-10监督分类精度年份2000年2007年2013年2018年总体精度95.3692%93.8426%97.4325%99.4334%Kappa系数0.95620.93460.97080.9926表3-11Kappa系数精度评定Kappa系数0.0-0.20.21-0.40.41-0.600.61-0.800.81-1.0一致性极低一般中等高等几乎一致表3-122018年监督分类后实地验证表坐标分类结果验证结果是否相符111°40'27.20″E29°0'44.26″N建设用地建设用地是111°41'5.78″E29°2'38.48″N建设用地建设用地是111°45'5.85″E28°56'10.09″N裸地裸地是111°377'3.42″E29°7'9.22″N裸地裸地是111°42'9.16″E29°9'32.47″N林地林地是111°40'44.50″E28°54'8.63″N林地林地是111°35'21.99″E29°1'29.96″N耕地耕地是111°48'12.04″E28°54'32.23″N耕地耕地是111°42'12.25″E28°59'23.09″N水体水体是111°42'10.59″E29°2'1.40″N水体水体是3.7建成区提取城市建成区是城市行政区内实际已成片开发建设、市政公用设施和公共设施基本具备的地区REF_Ref25839\r\h[19]。目前研究没有对城市建成区最小面积统一限定，也没有对城市内的附属绿地、水体等是否属于城市建成区范围内做出明确的规定。本文从建成区概念出发，综合影像空间分辨率和统计数据，如图3-7所示制定出一套建成区界定方法，其中建成区界定面积下限是指可以划为建成区的连续分布的建成区最小面积，本文认为可以将村庄视为具有建成区功能的基本单元，因此该数值可以参考村庄用地面积设定。《2014年城乡建设统计公报》显示每个村庄平均用地面积为0.05km，再考虑到影像空间分辨率为0.25km²，最终将建成区界定面积下限设定为0.25km²。利用ENVI5.3将平滑处理后的最终结果图进行屏幕矢量化，提取分析各个建成区，并按图3-7方法进行再处理，提取出建成区，再导入GIS软件，进行四个年份的建成区叠加，得到建成区叠加图（见图3-8）。图3-7建成区界定方法图3-8建成区叠加图3.8建成区信息提取对分类的效果图进行统计信息提取，统计得到四个年份的分类图的各个地类的像元数（见表3-13）。表3-13各年份各地类像元素统计时间建设用地裸地林地耕地水体20006566947965148880669047913840420078183067505112253185541817835320131022248767870666711049691401692018122621614359692995906837141220第四章时空扩展特征分析本章从面积提取精度、城市扩展强度、城市用地紧凑度、城市分维度、城市重心等几个方面对常德市时空扩展特征进行分析。4.1面积提取精度对常德市建成区的面积、面积提取精度进行计算，建成区面积的计算公式为式（4-1）式中：N为影像分类效果图中建成区的像元数，P为遥感影像的分辨率。根据提取的建成区像元统计信息，计算出四个年份的建成区面积，其中2000年建成区面积为59.10246km2，2007年建成区面积为73.64754km2，2013年建成区面积为92.00232km2，2018年建成区面积为110.35944km2（见图4-1）。建成区提取的准确性通过提取精度来评定，将所提取的建成区面积与实际调查数据作比较。根据束恒春REF_Ref11140\w\h[14]在文献中提及的TM和OLI影像提取信息要求精度在80%以上才可用于研究，用面积法计算提取精度（见表4-1）。由表4-1可知，2000年、2007年、2013年、2018年四个年份的面积差都小于10km2，四幅影像图提取精度都在90%以上，平均精度达96.1%，符合精度要求。图4-1常德市建设用地面积变化（单位：km²）表4-1提取建成区信息与统计信息对比精度分析表年份提取面积（km2）统计面积（km2）面积差（km2）精度（%）2000年59.10246581.1024698.12007年73.6475471.831.8175497.52013年92.00232866.0023293.52018年110.359441055.3594495.24.2扩展强度、扩展速度对常德市的城市强度指数、城市速度指数进行计算，强度跟速度进行比较研究常德市建成区时空扩展数量特征。扩展速度Ｖi为某一时间段内某城市城区面积的年增长速度，表示单位时间内不同城区扩展快慢的绝对（面积）差异；扩展强度Ｎi为某一时间段内某城市城区面积相对于基期城区的年扩展比例，表示单位时间内不同城区扩展快慢的相对（比例）差异REF_Ref10807\r\h[8]。扩展速度和扩展强度的公式为式（4-2）式（4-3）式中：Ｖi为城市扩展速度，∇Uij为j时段第i个研究单元城区扩展面积，∇tj为j时段的时间跨度，Ni为城市扩展强度，Mi为第j时间段初期第i个单元城区总面积。本文分三个时间段：2000-2007年共6年，2007-2013年共6年，2013-2018年共5年，计算扩展面积、年均面积增长、扩展强度和速度（见表4-2）。表4-2扩展速度和强度时间段扩展面积（km2）年均扩展面积（km2）扩展速度指数（%）扩展强度指数（%）2000-2007年14.54512.07793.522.822007-2013年18.35483.05914.153.332013-2018年18.35713.67143.993.33图4-21999-2019研究区三个时间段建成区扩展变化从表4-2和图4-2可知，常德市建成区时空扩展特征明显。2000-2007年年均面积增长2.0779km2，2007-2013年年均面积增长3.0591km2，2013-2018年年均面积增长3.6714km2，2000-2007年扩展速度在3.5%-3.6%之间，扩展强度在2.8%-2.9%之间，2007-2013年扩展速度在4.1%-4.2%之间，扩展强度在3.3%-3.4%之间，2013-2018年扩展强度在3.9%-4.0%之间，，扩展速度在3.3-3.4之间%。研究区建成区三个时间段年均扩展面积呈增长趋势，但是扩展速度跟扩展强度却呈现出先增长再下降的趋势，分析常德市建成区时空扩展强度指数、扩展速度指数出现先增长再下降的趋势的原因主要有：2000-2018年间城市用地扩展迅速向外扩张，扩展到一定程度收到地形因素的约束，2000-2013年间，由于政策因素、常德市的地理位置优势，使其经济得到飞速发展，建成区面积保持快速增长；2013-2018年间建成区扩展速度相对下降，在城市规划、土地政策、经济政策推动建成区迅速扩张的同时，由于可持续发展、保护环境等思想的指导，增加耕地面积、加强保护耕地、水体、林地面积现有量，限制了建成区的扩张，因此扩展强度、扩展速度有所下降。4.3城市紧凑度城市紧凑度指城市建成区用地的紧凑和饱满水平，是以城市建设用地为研究目标，重点来考察城市建设用地的集约利用和紧凑程度，来达到防止城市无序蔓延，节约用地的最终目标REF_Ref11346\w\h[15]REF_Ref11356\w\h[16]，同时紧凑度的变化可表征城市用地扩展的空间特征REF_Ref11467\w\h[17]。其表达式采用BoyceREF_Ref31627\r\h[21]提出的计算方法：式（4-4）式中：BCI代表城市用地紧凑度，A代表城市建成区面积，P代表城市轮廓周长。BCI的取值范围为0-1，值越大表示城市形状越具有紧凑性，反之紧凑性越差。一般来说，当城市处于迅速扩展的发展阶段，紧凑度下降；当城市转为内部填充、改造发展阶段时，紧凑度上升。REF_Ref155\r\h[22]。表4-32000-2018年常德市建成区紧凑度变化时间2000200720132018建成区面积（km²）59.1073.6592.00110.36紧凑度0.540.600.670.74图4-32000-2018年常德市建成区紧凑度变化曲线从表4-3和图4-3可知，常德市2000年的紧凑度结果为0.54，2007年的紧凑度结果为0.60，2013年的紧凑度结果为0.67，2018年的紧凑度结果为0.74；2000年的紧凑度最低，2018年的紧凑度最高，近20年常德市的紧凑度保持着增长趋势，表示着其建成区越来越紧凑；2000年-2007年，7年间紧凑度增加0.06，2007-2013年，6年间紧凑度增加0.07，2013-2018年，5年间紧凑度增加0.07，说明常德市建成区紧凑度的增长速率也是增加的；总体来看，常德市建成区越来越紧凑，在未来，同时，建成区紧凑度也将保持着稳定的增长速度增加。4.4城市分维数分维数可以反映城市建成区的发展是以沿外缘扩张为主或是内部填充式发展，分维数增大时城市发展到一定阶段的必然。D=[2ln（P/4）]/ln（A）公式（4-5）式中：A为建成区面积，P为建成区轮廓周长。表4-42000-2018年常德市建成区分维数变化时间（年）2000200720132018建成区面积（km²）59.1073.6592.00110.36分维度21.08图4-42000-2018年常德市建成区分维度变化曲线由表4-4和图4-4可知，常德市2000年的分维度结果为1.24，2007年的分维度结果为1.18，2013年的分维度结果为1.12，2018年的分维度结果为1.08；四个年份的分维度都大于1，表明城市形态较为分散复杂，2000年分维数最大为1.24，最小值为2018年达到1.08，但总体呈下降趋势；2000年常德市建成区规模较小，城市边缘不规则向外扩展，至2007年建成区以沅江为伸展轴，沿两岸逐步扩展，2013年以后这种形态特征趋于稳定，以“树状”方式扩展明显，2000-2018年常德市建成区分维数呈现下降趋势，表明常德市建成区扩展由以外部扩展为主转换为内部建设，空间离散程度逐渐减小。4.5城市重心变化城市重心的转移方向反映着城市空间扩展方向。利用ARCGIS先计算各区建成区空间中心经纬度，再根据公式（见公式4-6）计算各时期常德建成区城市重心。式（4-6）式中：X、Y分别表示城市重心经度和城市重心纬度，Xi和Yi分别表示i区建成区空间中心经纬度，Zi表示i区GDP。在ArcGIS中量取各时期城市重心偏移距离、计算年均偏移速度、获取偏移方向（见表4-5），绘制城市重心变化轨迹图（见图4-5）。表4-5城市重心数据表年份重心坐标偏移距离（km）年均偏移速度（km/年）偏移方向经度（°′″）纬度（°′″）X(m)Y(m)2000年111°42′06″29°1′47″568312.313211470.922.0690.296西北2007年111°41′08″29°2′31″566749.883212827.072.2330.372南2013年111°41′04″29°1′19″566657.293210595.930.7290.146西2018年111°40′37″29°1′17″565930.873210535.10图4-5城市重心变化轨迹图由表4-5可以看出，2000-2007年经度西偏58″，纬度北偏44″，平均年经度偏移为8.29″，平均年纬度偏移为6.29″；2007-2013年经度往西偏移4″，纬度往南偏移72″，平均年经度偏移为0.67″，平均年纬度偏移为12″；2013-2018年经度往西偏移27″，纬度往南偏移2″，平均年经度偏移为5.4″，平均年纬度偏移为0.4″。结合图4-5和表4-5可以看出，2000-2018年常德市城市重心在武陵区和鼎城区移动。2000年、2007年城市重心在武陵区，2013年、2018年城市重心在鼎城区。2000-2007年间向西北移动2.069km，年均偏移速度为0.296km/年；2007-2013年间向南移动02.233km，年均偏移速度为0.372km/年；2013-2018年间向西移动0.729km，年均偏移速度为0.146km/年。总的来说，常德市城市重心在逐渐往西南方向移动。第五章扩展驱动力及规律分析本章从内在因素和外在因素对常德市建成区时空扩展及驱动力进行分析。内在因素包括自然环境分析和城市交通分析等，外在因素包括城市人口变化、政策导向方面分析等。5.1内部因素分析5.1.1自然环境气候、地形、水文、资源等自然因素有时甚至成为限制城市扩展的门槛因素REF_Ref11754\r\h[18]。一个城市的基本骨架形状通常是由它的地形特征决定的。（1）常德市市域自然条件优越,交通比较便捷,经济区位特殊,地处我国“东靠西移”战略的中间地带,位于长江产业带的中游地区,是长江流域经济发达的沪、苏、浙与相对落后的云、贵、川的过渡区。它既受以广州、深圳、香港为中心的南中国经济圈的辐射影响,也是湘西北汇入长江经济带的必经通道,是以武汉为中心的七省一市经济协作区的重要组成部分；（2）常德市农业资源丰富,是湖南省乃至全国重要的农业基地，农业是常德市的优势产业,农业总产值历年高居全省榜首。（3）常德市矿产资源较为丰富,其中金刚石矿、雄黄矿、石煤矿储藏量在全国占第一位,磷矿、石膏矿、石英砂矿、澎润土矿储藏量为全省第一。这些优异的自然环境条件让常德市发展迅速，一方面，耕地多，水体多，农业发达，为城市发展提供了粮食保障和劳动力保障；另一方面，矿产资源丰富，为工业发展提供了物质基础。这些为常德市建成区的快速扩张提供了保障。5.1.2城市交通常德市建成区的空间发展受影响于交通条件很深。交通变化对常德建成区扩展的影响如下：（1）2000-2007年间：石广铁路的通车，常德火车站的坐落位置，推动着建成区往北边扩展。（2）2007-2013年间：沅水一桥、沅水二桥的建成通车，使得常德江北城区、江南城区的交通联系不再局限于水运，常德市建成区在江南地区得到较大扩展。（3）2013-2018年间：沅水三桥、二广高速、石长铁路、长常高速公路建成通车，桃花源机场年完成扩建，已开通与全国主要大城市的航线，加强了武陵与长沙、广州、深圳等大城市的联系，常德得到较大发展，其建成区往西南方向、东方向得到较大扩展。总的来说，常德市最初因沅水而建,早期的发展主要沿沅江进行，沅水大桥的建立打破了地形的限制，使得常德市不再局限于江北城区，从而能够向江南城区、德山开发区发展。沅江上架立着的沅江一大桥、沅江二大桥、沅江三大桥、沅江四大桥，及过江隧道，使得江北、江南城区的交通更加便捷、联系更加紧密。后来,随着铁路、公路的发展,城市发展由趋水路转为趋旱路发展。常德市目前已形成了一个畅通、发达的交通体系，公路、铁路、水路、航空四种交通方式齐全。公路交通形成了以市区为中心，国道、省道和城市主要道路纵横交错，形成了运输强大的交通网，为建成区的快速发展提供了基础条件。图5-1常德市交通示意图5.2外部因素分析5.2.1人口导向图5-2常德市人口变化柱状图（单位：万人）人口是一个城市的根本，一个城市人口增加促进着该城市建成区扩展，城市建成区扩展吸引着更多的人口来到城市，人口增长与城市建成区扩展呈正相关的关系。据统计，近二十年来常德市人口以缓慢速度在不断地增长，城市化进程不断推进，对住房、交通、教育等方面的需求势必增加，一定程度上加快了常德市建成区的扩展。2000年-2018年常德市城镇人口成线性增长，2000-2007年增长了17.56万人，2007-2013年增长了22.27万人，2013-2018年增长了13.96万人，乡村人口成线性下降，2000-2007年减少了14.16万人，2007-2013年减少了10.97万人，2013-2018年减少了7.89万人。结合图4-1可知，城镇人口与建成区扩张成正相关，乡村人口与建成区扩张成负相关。常德市包含很多功能，且功能较多且复杂，如工业、商业、服务业等功能。其相对于农村地区来说，对人口的聚集能力更强，所以，这促使许多来自各地及农村的人群涌入常德市，资源也集中在常德市，所以，就在一定程度上会造成各种社会因子相互碰撞,相互作用。因此，就对常德市的景观产生了影响，导致其建城区面积迅速的增大。5.2.2政策导向政策对城市建成区扩展的方向起着决定性的作用。2011年常德市规划局、常德市政府发布实施了未来20年常德市土地利用的总体规划《2009—2030年常德市城市中心城市总体规划》。在2000-2018年间，常德市按照总体规划发展，市中心城区按照自然地貌分割，逐渐形成了“三城”（即江北城区、江南城区、德山城区）的空间结构。其中，江北城区是全市政治、经济、文化、科教中心，各种基础设施较好，向东、西、北均有发展空间；江南城区三面环水与江北城区隔江相望，是区域性大型商贸中心，向西、向南都有很大的发展空间；德山经济开发区区是国家级工业基地和交通枢纽，其东部和南部是发展工业的理想地区。柳叶湖旅游度假区旅游资源丰富，是北部新城的所在地，环柳叶湖、环沾天湖区域和朗州北路是未来发展的方向。图5-3常德市区位示意图5.2.3经济导向图5-4常德市GDP变化柱状图（单位：亿元）常德市近20年经济得到飞速发展，GDP由2000年的124.78亿元增长到2018年的1757.61亿元，增长了14倍多；其中，第一产业2000年为20.98亿元，2007年为42.88亿元，2013年为59.13亿元，2018年为63.41亿元；第二产业2000年为64.80亿元，2007年为223.16亿元，2013年为586.98亿元，2018年为829.13亿元；第三产业2000年为38.98亿元，2007年为137.76亿元，2013年为422.47亿元，2018年为865.07亿元。第二产业、第三产业同第一产业相比，其发展速度要快很多，第二产业的变化曲线斜率出现降低，说明第二产业发展后劲不足，第三产业变化曲线持续发展势头良好。由图4-1、图5-4可知，常德市2000年-2007年建成区面积增加了14.545km²，这个时间段建成区扩张的驱动力主要为第二产业的助推（工业），2007-2013年建成区面积增加了18.3548km²，这个时间段建成区扩张的驱动力主要为第二产业及第三产业的助推，2013-2018年建成区面积增加了18.3571km²，这个时间段建成区扩张的驱动力主要为第三产业的助推。5.3扩展规律图5-5常德市建成区边界示意图总的来说，基于建成区的扩展面积、扩展速度、扩展强度、紧凑度、分维度、城市重心等指标信息，从内部因素跟外部因素分析可以得出1999-2019年间的常德市武陵区的发展是一个“团状”结构，一层一层向外扩张的状态。其中，以江北的市中心城区“北面”的扩张尤甚，完全突破了北到洞庭大道、南到鼎城路，以洞庭大道跨河接鼎城路为边界的早期格局。通过研究数据数据可以得出，这20年来，武陵区经历了3次大的变迁，江北的中心城区以向北发展为主，江南城区则是向南。其中，以江北中心城区为例，在2000年之前，武陵区城区边界大致是东到三闾路，西到屈原公园，北到滨湖路，南至沅江。这时候，滨湖公园成了城区的地标，洞庭大道为城区主要交通干道。到2007年前后，常德市城区发生了变化，逐渐向北和东边扩张。此时，武陵区城区北边界扩展到柳叶大道，东边界到了常德大道，火车站已经成了常德的标志性建筑。2013年以后，常德市城区发生翻天覆地的变化，规划也将市城区面积扩大到150平方千米。柳叶湖成了城区扩张的标志。这一圈一圈就如同“年轮”，勾勒着常德这些年的城市发展。相比江北中心城区的明显扩张，江南城区的扩张主要以南部边界变化为大，早期是通过沅江一桥与洞庭大道相连的鼎城路为南部边界，经过20年的发展，已越过了鼎城路，扩展到了金霞大道；数据显示，以目前的状态，对接常德经开区的“意图”明显。在建成区大面积扩张的同时，整个常德市的城市中轴线也发生了一定程度的偏移。一直以来，常德市江南江北的城市中轴线是武陵大道，随着过江隧道连接皂果路，现在呈现出西移的趋势，新的城市中轴线处于武陵大道和皂果路之间。按照