多源数据支持下南昌市2003—2021年城市扩张与植被变化分析

吴雷云，程朋根,2*，高 涵

(1. 东华理工大学测绘工程学院，330013，南昌；2. 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室，330013，南昌)

0 引言

城市化是经济社会发展的必然趋势，是现代化的标志，区域经济要想获得发展，最重要的一点就是加快城市化进程，为经济的持续发展提供动力[1]。改革开放以来，中国城市化水平高提升显著，尤其是近些年，城市化进程处快速增长阶段，快速、不合理的城市化进程使得区域发展不均、环境污染严重以及土地植被质量下降。而遥感夜光数据的分享与发展给城市化的快速、实时获取也提供了便利，因此，越来越多学者开展了对城市化与城市环境的广泛研究。李景刚综合利用DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT时间序列数据等多源遥感信息，以NDVI与时间的积分值来表征一定时间段内的植被初级生产力，探索城市化过程对植被初级生产力的季节性变化影响[2]。彭建利用DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT数据探讨基于阈值分割法的大尺度区域生态用地多源遥感快速识别方法，整体识别精度达到85.6%，较好地弥补了单一遥感数据难以快速区分所有生态用地类型的缺点[3]。程志刚利用SPOT、NDVI和DMSP数据研究成都2016年城市化进程对植被覆盖度的影响，发现植被覆盖度和夜间灯光亮度、城市化程度呈负相关关系[4]。现有的研究大多都是单数据源提取城市用地信息，而多源长时序数据具有更丰富的时空信息，精度更高、更有利于研究细化，随着城市化进程的加速，土地利用发生了较大的改变，因此，结合城市化现状，从时空变化特征着手对环境变化进行研究是有必要的。

南昌市作为江西省的省会城市，是江西省发展最快速的区域，在带动江西发展中处于关键的作用。因此，本文通过对夜间灯光数据和Landsat数据的研究，构建夜间灯光数据与植被数据，对南昌市2003—2018年城市化发展特征与植被变化进行研究，为南昌市可持续发展提供科学的参考和借鉴。

1 研究区概况

南昌市(如图1所示)，地处江西省中北部，位于东经E115°27′～116°27′，北纬N28°27′～29°27′，滨临全国最大的淡水湖鄱阳湖，全市面积大约7 400 km2，主要以平原为主，雨水丰富，气候湿润温和，日照充足，是中华人民共和国国务院命名的“国家级历史文化名城”，有着江南水乡之称和2000多年的文化底蕴。

图1 南昌市遥感影像图

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

目前，常用的能观测夜光数据的遥感卫星：一是国防气象卫星计划(defense meteorological satellite program，DMSP)始于20世纪60年代中期，是美国国防部的一项气象计划，搭载的传感器(rational linescan system，OLS)，旨在昼夜收集全球云层覆盖数据。另一种是Suomi国家极轨合作伙伴(Suomi national polar-orbit partnership，S-NPP)卫星上搭载的可见光红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite，VIIRS)[5]。另外，中国2018年由武汉大学和相关机构研发发射的“珞珈一号”，是首颗专业夜光遥感卫星。国内外学者从灯光数据处理、不透水面提取、城市建成区提取、人口分布空间化、经济参数空间化等方面展开了广泛的研究，取得了一系列丰硕的成果。考虑到数据的获取性和时间的延续性选取DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据，投影采用Albert圆锥等面积投影，并根据南昌市行政区划图裁剪出南昌市的影像，由于传感器的不同，导致数据长时间序列之间具有不连续、不可对比，因此参照张梦琪等校正模型对夜间灯光影像进行校正。NPP/VIIRS数据还需要进行数据合成来拟合DMSP/OLS数据，保证数据的一致性[6]。

植被覆盖度采取Landsat数据利用波段合成的NDVI值作为植被覆盖值，Landsat数据，是由美国航空航天局(NASA)发射，主要用来拍摄地表的遥感卫星，主要用于调查、监测各种自然资源和环境污染，以及绘制专题图等[7]。本文选用Landsat5 TM和Landsat8 ORL/TIRS用作研究，需要对Landsat数据进行辐射定标、大气校正、拼接裁剪等预处理操作。以上数据参数如表1。

表1 数据源以及参数

2.2 研究方法

2.2.1 城市建成区的提取 夜间灯光数据能反映交通、居民地等与人口和城市等密切相关信息，具有很强的光电放大能力，能探测甚至小规模居民灯、车流灯等，凭借长序列、大尺度的特点，使得夜间灯光数据可以快速、精准监测城市夜间灯光范围，可以精确快速提取分析城市建成区。夜间灯光数据提取城市建成区常用的方法有经验阈值法[8]、突变检测法[9]、统计数据比较法[10]、辅助数据空间比较法[11]。为了保证精度，利用突变检测法提取城市建成区边界。该方法认为存在某个阈值，当阈值增大时，建成区周长减小，当阈值达到某个临界值时，建成区的周长会突然增大，可将临界阈值视为城市与非城市的最佳阈值，提取城市建成区边界，由于夜间灯光数据有饱和特性，导致城区范围精准度不够，为了更直接反映城市建设用地情况，提高建成区提取精度，结合2003年、2008年、2013年、2018年、2021年5个时期的土地利用数据，以共同部分作为最终建成区范围，基于GIS软件分别提取出各时期南昌市城市建城区范围。

2.2.2 城市扩张分析 分别使用城市扩张动态度、城市扩张速率两个指标来分析城市扩张情况，选择紧凑度指数分析城市空间扩张外部的形态变化。城市扩张动态度是单位时间内城市建设用地的变化幅度，城市扩张速度是单位时间内城市建设用地面积变化的幅度，紧凑度可以反映城市空间形态特征，紧凑度的量化能表示城市在扩张过程中的形态变化[12]。表达式分别如下：

(1)

(2)

(3)

式中：V、K和C分别代表城市扩张速度、城市扩张动态度和紧凑度，Ai和An+i分别为第i年和第i+n年的城市建成区斑块面积；n为时间间隔；Pi为第i年城市建成区斑块外围周长。

2.2.3 植被变化分析 植被作为一种资源，是人类自然生存环境重要的组成部分，也是评价环境最重要的指标。利用遥感数据提取NDVI的技术已基本成熟，作为最广泛使用的归一化植被指数，它与植物生物量密切相关、同植被叶面积指数有关且能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异情况[13]。其计算公式如下：

(4)

式中：ρnir和ρred分别代表Landsat影像的近红外波段和红波段。

基于提取得到的城市建设用地边界，采用区域内NDVI值作为评价建成区植被覆盖情况的指标，计算方法如下[14]：

(5)

其中：Undvi代表建成区NDVI均值，pi代表每个像元内NDVI的值；n代表像元个数，NDVI值经过数据标准化，介于(0，1)之间，NDVI值越大，表明建成区植被生长越好，反之则植被状况越差。

采用建成区内NDVI均值与建成区外背景区NDVI均值的比值作为衡量城市扩张过程人为影响对植被变化的指标，计算公式如下[15]：

(6)

式中：Ri为第i年建成区的NDVI比值，Undvii代表第i年建成区NDVI均值，Bndvii为第i年背景区NDVI均值。Ri值大于1，说明人为影响对植被具有有利作用，促进植被状况转好，且差值越大越有利；Ri值小于1，则说明人为影响对植被产生不利作用，植被状况变差，差值越小，不利影响越大。

变异系数是描述数据离散程度的指标，可用于评价NDVI在时间序列上的稳定性。公式如下[16]：

(7)

式中：CV为NDVI的变异系数，ST为第i年NDVI的标准差；Mean为NDVI的平均值，CV的值越小代表越稳定，反之则不稳定。

2.2.4 数据标准化 由于指标的数据量纲不统一，还需对各指标进行归一化处理，避免因量纲不统一而造成结果权重失衡。正规化处理公式如下：

(8)

式中：Ni是正规化后的标准值，Ii为指标在像元i处的值，Imin为指标的最小值，Imax为指标的最大值。

3 结果与分析

3.1 城市建成区扩张时空动态分析

图2为夜间灯光像元值的分布，表2为不同时期城市扩张指标值。由图2发现2003年、2008年、2013年、2018年以及2021年的南昌市夜间灯光值呈明显的空间分布差异。整体上，南昌市形成了多翼状空间形态，将青山湖区、西湖区、青云谱区、东湖区连接在一起，南昌市在2003—2018年间主要围绕赣江发展。分析南昌市城市扩张速度与城市扩张动态度发现(表2)，南昌市2003—2008年间，城建区面积由302.97 km2增加到了548.70 km2，城市扩张速度为49.14 km2/a，城市扩张动态度为16.22%，城市扩张迅速。2008—2013年间，城市扩张下降，建成区面积增涨88.26 km2，扩张速度相比上个5 a，下降接近2/3，扩张动态度也降至3.2%。2013—2018年间，城市扩张持续下降，建成区面积增加74.98 km2，扩张速度较上一阶段下降了2.66 km2/a，扩张动态度下降至2.3%。2018—2021年，建成区面积增长41.06 km2，扩张速度提高1.69 km2/a，扩张动态度下降0.4%。2003—2021年，研究区城市形态紧凑度经历先上升再下降的过程，2008年紧凑度达到最高值0.55，后一直处于下降趋势，2021年紧凑度最低0.16，说明城市外部扩张相对无序。总的来看，南昌市城市扩张表现先增后减逐渐趋向稳定的趋势。

表2 不同时期城市扩张指标值

图2 南昌市夜间灯光分布图

3.2 建成区植被变化特征分析

图3为南昌市NDVI的分布图，绿色越多代表植被覆盖度高，根据NDVI分布图和Landsat影像发现，颜色绿的区域多为植被和耕地，分布在南昌县、安义县、湾里区、新建区周围。表3为南昌市建成区植被指标值，随着城市建成区的扩张，研究区城市建成区NDVI值呈上升趋势，2003—2008年，建成区面积增长，NDVI均值下降0.03，2008—2013年，NDVI均值增至0.606，增加量为0.119，植被状况有所改善，2013—2018年，相比上一阶段下降了0.035，2018—2021年上升0.054，整体上，NDVI均值增长0.108，表明南昌市研究期间南昌市植被保护措施做的较好。

为进一步探讨城市扩张伴随的人类活动对建成区植被的影响，计算了NDVI比值及变化量。从表3看出，NDVI比值的区间在0.7～0.82之间，2003—2018年间，NDVI比值变化量为减小、增加再减小的趋势，其中NDVI比值最小的年份为2008年，表明2008年建成区人类活动对植被的不利影响最大，植被状况较差。分析南昌市城市建成区NDVI的变异系数发现，NDVI的变异系数介于0.3～0.45间，变异系数偏大，植被变化大，为不稳定区域，2021年变异系数值最小，相比其他时间植被比较稳定。根据分析结果，为促进城市扩张与建成区植被协调发展，应统筹城市扩张与建成区植被保护，避免城市扩张与植被之间的矛盾，合理规划城市空间，提高城市化质量，重视生态环境治理，加大生态环境污染的防治力度。

表3 南昌市建成区植被指标值

图3 南昌市NDVI分布图

3.3 城市扩张的驱动力分析

经济发展和政府宏观政策的出台是城市扩张的主要驱动力，经济的增长是城市扩张的根本动力，根据南昌市统计年鉴，南昌市地区生产总值从2003年的642.02亿元上升到2020年5 745.51亿元，一般来说，经济的快速增长会导致城市规模的扩张，会造成城市量上的扩张，发展促进人民生活水平的提高，则造成城市质的扩张，政策与规划也是影响城市发展和限制城市扩张的重要因素，南昌在国家政策的引导下，2002年出台《南昌市城市总体规划》，突破瓶颈，向东、向南跨赣江发展。从时间扩张来看，2003—2008年南昌市城市发展呈骤增趋势，而2008—2021年间发展速度较为缓慢。究其原因，2003—2008年期间，处于重工业化时期，牺牲资源和环境换取发展，城市发展迅速，城市扩张占用了天然林草地，建成区建筑高度的增加，也影响了植被的光照条件，导致植被覆盖度下降，所以2008年的植被状况较差，2008—2021期间，随着城市建成区的扩张，植被总体呈好转趋势，这与生态工程建设密切相关，落实环境保护优先战略，城市扩张也逐渐走向慢扩张。

3.4 城市扩张与城市植被相关性分析

通过线性回归模型和Pearson相关系数揭示南昌市城市扩张与建成区植被变化的相关关系。以城市建设用地面积为自变量，建成区NDVI均值为因变量，建立城市扩张与建成区植被变化的回归模型(图4)。回归结果R2=0.498，表明城市扩张与建成区植被存在正相关关系，同时计算出2003—2008年、2008—2013年、2013—2021年3个时期的Pearson系数值分别为0.902、0.886、0.822，不同的城市发展时期，城市扩张对城市建成区植被的影响情况具有差异性，2003—2008年处城市发展初期，大量人口向城市迁移，使得空间迅速扩张，大量的林地农业用地转换成建设用地，公共基础设施等，城市环保意识薄弱，加剧了建成区植被的破坏程度，因此2008年的NDVI均值较低，其相关性也较高，说明城市扩张主要来源于林草地。因此要坚持保护林草地、有效控制新增建设用地总量，盘活建设用地，提高空间利用率，减少建设用地扩张占用林草地面积。而2008—2013年、2013—2021年相较于2003—2008年2个阶段的相关性结果，Pearson系数相较有所降低，说明城市发展后期，随着城市经济迅速发展，国家以及地方政府对城市生态越来越重视，进行了一系列的宏观调控，城市规划理念发生转变，2008—2021年总体上NDVI值逐渐上涨，城市扩张速率受到一定程度的抑制，城市扩张对植被的影响也在逐渐减小。

图4 城市扩张与植被关系图

4 结论

本文利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光数据、Landsat数据以及土地利用数据，对南昌市城市扩张对建成区植被覆盖度变化情况进行了研究，夜间灯光数据能反映人类活动的强弱，可以很好地弥补大尺度城市建成区提取和城市化进程中城市扩张资料不足、复杂等问题，南昌市城市扩张和建成区植被变化分析表明，夜间灯光数据能高效快速地获取城市空间信息，为城市化进程和植被变化提供基础，研究得出的主要结论如下。

1)南昌市扩张形成了多翼状空间形态，在2003—2018年间，城市扩张速度、动态度和紧凑度上，都是先增长后减速的趋势，其中，2003—2008年期间，城市扩张速度、动态度以及紧凑度相较于2008—2013年和2013—2021年阶段更大，在2013年之后表现为相对平稳的发展。

2)南昌市建成区植被状况在空间和时间上总体呈现转好趋势。建成区NDVI均值随着城市建成区的不断上升；NDVI均值在2003—2021年间整体呈上涨趋势，2021年相比2003年，NDVI均值增加了20.8%

3)南昌市城市建成区植被状况相较背景区普遍更差。一方面，2003—2018年间，研究区NDVI比值均小于1，代表城市扩张对建成区植被均产生了不利影响；另一方面，城市建成区植被稳定性较差，植被变异系数的值偏大，但稳定度在研究期间不断增强，变异系数值不断变小。