监控区域城市动态使用DMSP /浙江省OLS夜间灯光数据

文摘

准确监测城市地区和城市无序蔓延的检测和评估区域发展至关重要。国防气象卫星计划的夜间光图像操作行扫描系统(DMSP / OLS)为我们提供直接的解决方案,把城市区域空间的描述。不幸的是,城市地区的准确监测容易阻碍由于DMSP的短缺/ OLS数据。在这项研究中,我们利用一个新的城市区域提取策略基于边缘检测的方法,广泛应用于自动数字图像处理。浙江省城市的边缘被确定基于像素的分布和价值。与其他传统方法相比,城市区域提取在这项研究中提出一个更高的整体精度和kappa系数(OA = 93.1409%;k = 0.8755)。两个时期的城市动态过程和城市扩张模式在浙江1992 - 2013年被该方法进一步检测。在城市层面,急剧增加在城市地区被发现在杭州和宁波的城市。这项研究提供了一个客观的和方便的解决准确识别的城市地区,这也是一个重要步骤,以便更好地理解城市动力学和城市发展。

1。介绍

城市的动态变化以及城市区域的分布是必不可少的标准在政府对城市发展的规划决策。根据中国国家统计局的数据,2017年中国大陆的城市化率增加了近3倍的价格相比1978年的58.52% (http://www.stats.gov.cn/)。发生了巨大的变化,城市的快速增长。获取准确信息的城市扩张和城市动力学在不同层次上对城市发展的更好的理解至关重要。

传统城市化的研究大多是基于政府统计数据收集,通常缺乏及时性和准确性,因此不能提供及时的城市化空间探测。幸运的是,遥感技术显示更好的结果在检测城市无序蔓延和城市地区,因为他们可以提供更为直接和频繁的时间报道研究的区域(1,2]。应用了各种遥感数据在不同尺度和不同的研究目标,如陆地卫星+主题映射器/增强型专题成像仪(TM / ETM +), QuickBird, IKONOS,现货/高分辨率可见光(HRV)。虽然这些数据集或中等空间分辨率高,他们不太受欢迎的长期检测区域大尺度由于相对较高的成本,复杂的数据处理过程,设备要求高。与这些图像相比,夜间光图象国防气象卫星计划的运营行扫描系统(DMSP / OLS)和可以更节约更大的时间窗口(3,4]。这似乎是一个更好的数据来源监控城市地区大尺度和悠久的历史。

DMSP / OLS图片记录夜间从地球表面所发射的光来自各种自然和人为的现象,比如从人类定居点和气。夜间光线不会受到阴影的影响,植被覆盖,和其他干扰因素5,6]。虽然应用程序的数据大大限制由于短缺的盛开,在流,和损失的校准(7,8),它可以提供光的亮度和人类活动的地理空间信息,已被证明是一个有价值的来源为自然科学和社会科学检测(9- - - - - -11]。此外,在1992年,建立了开放获取数字档案由国家海洋和大气管理局/国家地球物理数据中心(NOAA / NGDC)。从那时起,DMSP / OLS夜间图像可以获得自由和及时12),导致许多相关的研究,如人口密度检测,城市化进程监控、区域GDP估算,用电量建模等等(13- - - - - -18]。

DMSP / OLS夜间光图像由像素位置和地面照度信息,并且它在urbanization-related研究被广泛接受,尤其是探测与空间信息(19,20.]。然而,大多数以前的研究是有限的城市区域的准确提取点燃的像素。英霍夫提出的城市区域提取方法首先基于阈值方法(21]。英霍夫的初步努力,官方的人口普查基于数据的方法和scale-based阈值随后被提出(22- - - - - -24]。然而,这些threshold-related方法经常省略小比例定居点或高估城市区段(17]。幸运的是,基于传统的遥感图像分类的解决方案,一些semiautomatic-based检测方法,如marker-controlled分水岭分割方法,社区统计分析方法和支持向量机(SVM)的基础检测监督和非监督分类方法。这些方法为我们提供相对客观和准确的解决方案来确定城市地区,但是他们并没有被广泛接受,因为数据计算过程相对复杂,劳动密集型(25- - - - - -28]。

为了监测城市动力学和提取城市区域准确、迅速,edge-detection-based方法使用间接Sobel算子应用在这项研究中。索贝尔算子被欧文首次提出索贝尔(29日];与选定的过滤器,边的运营商不仅可以收集信息也保持图片的详细信息。因此,它是非常著名的在信息技术领域如机器学习、数字媒体、计算机视觉(30.- - - - - -32]。与上述方法相比,Sobel算子可以自动识别和理解图像特征与检测到的边缘和不受限于其他数据源33]。因此,在这项研究中,基于像素识别使用Sobel算子应用于城市地图。此外,验证该方法在城市地区的影响映射,浙江省的长期城市动力学和城市扩张进一步检测。

本研究旨在提取城市地区和城市动态检测准确、有效地在地区层面上使用DMSP / OLS夜间光图像。Sobel边缘检测算子应用于提取城市地区;比较分析与其他广泛使用的城市上述提取方法也被执行。此外,长期的城市地区和浙江省的城市扩张动态检测。

2。方法

2.1。研究区域与数据

2.1.1。研究区域

浙江位于中国的东部,是一个重要的部分在长江三角洲城市群,因此本研究的主题。长江三角洲是全世界最大的城市群之一,其中浙江省占地10.55万公里²。在过去的几十年里,浙江社会经济和城市发展经历了快。根据国家统计局,浙江已发展到近5000万的人口增长超过15%相比,在1990年代。浙江的总国内生产总值(GDP)在2010年增加了近30倍在1990年代,从904亿元(1990年)超过2.7747万亿元(2010年)。

虽然浙江省社会经济增长快速,regional-dependent。西部和内陆地区主要是山区,平原主要集中在东部和沿海地区(图1(一))。同时,使内陆地区的区域发展低于沿海地区导致地区GDP和人口分布的显著差异(数字1 (b)和1 (c))。所以,我们选择在这个分析浙江省为研究区域。

2.1.2。数据和数据处理

一年一度的稳定的版本4 DMSP / OLS夜间光图片从1992 - 2013年土地利用和土地覆盖变化(LUCC)数据,2010年浙江省被用于这项研究。DMSP / OLS数据可以来自NOAA / NGDC (https://www.ngdc.noaa.gov),以及LUCC数据下载资源和环境数据云平台的中国科学院(REDCP, CAS) (http://www.resdc.cn)。除了这些,网格格式的2010年浙江省人口和GDP数据也从REDCP获得,中科院和辅助数据相关省份和城市边界。

自从DMSP / OLS夜间光图像应用于本研究获得来自不同卫星,覆盖了从1992年到2013年,首先应用于二阶多项式回归模型校准图片(34]: 在哪里DN_卡尔的校准值吗DN和一个,b,c系数的回归模型。

此外,DMSP / OLS和LUCC是与各自的不同空间分辨率和不同坐标系统下生产。因此,所有人都将首先使用WGS84地理坐标系统并重新取样到1公里为进一步比较。之后,他们也剪根据浙江省的边界和城市进行进一步的分析。

2.2。城市区域提取

在这项研究中,根据定义的城市地区特点的光射气从DMSP / OLS夜间图像。同时,基于DN像素值和距离,DMSP / OLS夜间图像首先分为3个部分,即潜在的农村地区,潜在的城市过渡地区,和潜在的城市中心。在农村和城市中心地区,像素总是较低或高DN值和相对稳定,而过渡区域像素值始终定位在城市和农村地区之间,覆盖范围广泛的DN值,也经历翻天覆地的变化35- - - - - -37]。

定义边界的每一部分夜间图像、循序渐进的开发流程图(图2)。首先,我们提取选定的潜在nonurban像素和城市中心像素区域使用阈值方法已广泛应用于先前的研究。然后,Sobel边缘算子应用于过渡区域来计算每个像素的梯度分布。发现梯度,边缘过渡区域内城市地区可以确认;提取的城市中心,城市地区选定研究区域可以映射。此外,一个精度评估进一步测试该方法的提取结果。

2.2.1。过渡区识别

提取城市地区,我们需要定义范围的过渡地区,城市边界定位。在这一步中,普遍采用阈值法,DN价值30和60岁被选为城市边界从先前的检测(基于实证分析14,21,24,27]。因此,在这项研究中,DN30和60的价值被选为初始极限区分过渡地区农村和城市中心。

2.2.2。索贝尔算子的应用

Sobel边缘算子对图像执行2 d空间梯度测量,是一个著名的解决方案应用于图像边缘检测在不同的研究领域32]。索贝尔算子由2 3∗3移动窗不同方向的内核;梯度结果衡量快速像素值随着距离的变化在两个垂直方向,并与其他周围像素的区别(29日,38];此外,还可以将它们组合在一起来计算每个像素的梯度(G)甚至梯度的方向(39]。使用Sobel边缘检测方法讨论提到的,每个像素的梯度过渡区域内可以计算。

2.2.3。城市区域识别

可以计算像素的梯度过渡区域内Sobel算子,并且每个梯度值代表了不同与其他8周围的夜间图像中的像素。梯度值越低,一致性越高3∗3卷积核(代表9公里²)。DMSP的梯度分布/ OLS夜间图像,经历了多个值变化时,距离城市中心减少。像素梯度接近农村和城市中心的定义区域相对小于过渡地区,因为更高的一致性。基于上述分析,我们认为区域边界的像素分布和梯度从而获得更大的有很大不同。因此,在这项研究中,当地最大的梯度值被认为是确定边界过渡区域内城乡分离。因此,研究区域的城市可以被识别。

没有直接的城市地区产品可以应用来验证我们检测的准确性;因此,在这项研究中,被广泛接受的LUCC数据选择浙江省提供地面信息。总体精度和Kappa系数被用作统计标准。

3所示。结果

3.1。浙江省城市地区检测到

该方法,从1992年到2013年浙江省城市地区被映射。结果表明,伟大的城市发展已经发生在过去的几十年里,城市扩张的重要区域差异也发生,北方的城市发展和沿海地区比内陆地区更活跃,如(图所示3)。

3.2。该方法的精度评估

评估方法的优势在城市区域识别、一些广泛使用的策略选择进行比较分析:突变检测,scale-based阈值方法,社区统计分析和分层SVM-classification方法。与此同时,浙江省的LUCC形象被选为地面真理。评估结果在图4和表1表明,边缘检测方法应用于本研究更准确和令人信服的在城市地区识别与其他方法相比,具有较高整体精度和kappa系数(OA = 93.1409%;k = 0.8755),其次是分层SVM-classification方法和scale-based阈值方法,这两种方法在哪里总是计算密集型和过程是相当复杂的。

3.3。长期的浙江省城市动力学

边缘检测方法在这项研究中,城市地区可以提取。基于提取的结果,我们进一步分析了城市地区从1992年到2013年浙江省动力学。图5(一个)展示了城市区域像素的动态和年度增加城市像素检测区域内。在研究期间的1992年到2013年,浙江的城市增加了很多和较小的增长趋势相对稳定的年度增加1992 - 2013。然而,在2003年的转折点,城市动态变化的速度迅速增长,年增幅比以前大。图5 (b)展示了浙江省的城市扩张模式从1992年到2013年;城市地区的分布和特点被发现。我们发现,浙江的城市化地区在研究期间主要位于北部和沿海地区,为我们提供一个快速和城市发展的直接描述。

3.4。市级检测的可行性

先前的研究发现,其他方法的提取精度与城市发展的水平。然而,在这项研究中,我们进行了市级提取验证的有效性提出边缘检测方法;城市浙江省不同地区特点和发展水平选择(舟山岛是忽略了在这个分析由于规模相对较小,晚上光现象很容易被盛开的这可能掩盖了检测结果)。

图6显示了市级城市区域,提取结果和表2,官方的社会经济指标与城市发展水平和准确性评估结果可以看到。一起在图提取结果的比较研究6,很明显,OA和Kappa很高在高度发达的城市,如杭州和温州(与高水平的人口和人均GDP),和在欠发达城市(人口和人均国内生产总值相对较小)丽水、衢州,同样的结果也可以被发现。惊讶的是,在高度发达的城市嘉兴,意外发现OA和Kappa小于其他人。因此,我们认为,本文的方法可以实现有效的提取结果在城市层面,和提取精度与城市发展的水平,这是优于其他方法。

3.5。浙江省的市级城市发展

与检测到的城市地区从DMSP / OLS夜间图像,城市的扩张在每个城市浙江也发现在图7。每个城市进行了城市地区扩张在研究期间,提出了不同城市动力学。在杭州和宁波的城市,发现城市地区比其他城市和城市地区的急剧增加也发现,虽然在衢州、丽水等内陆城市,城市地区和城市动力学都小。

4所示。讨论

4.1。Edge-Based方法的优先级

DMSP / OLS夜间灯光夜景的图片提供给我们直接描述地表,和大量的方法已经被应用于从它(提取城市地区40]。与传统的基于阈值和半自动方法相比在先前的研究的研究中,边缘检测方法具有以下优势。首先,该方法主要取决于像素的亮度和分布特点,不依赖于统计数据,所以它不受统计数据的准确性和及时性41]。第二,城市被确定基于像素的值和区域特征的方法,这个过程是相对客观的,结果更接近真实分布(42]。此外,该方法操作分离和整数值3∗3过滤器在两个正交方向和相对方便和快速的处理,特别是在与其他现有的半自动方法(38]。最后,展示更好的在城市地区的精度检测边缘检测的方法与以往方法相比具有较高整体精度和Kappa系数。

4.2。与检测有关的因素

在图6,我们可以发现,城市地区在城市不同发展水平的提取和边缘检测方法很有效的在不同的城市高价值的OA和Kappa系数。然而,结果在嘉兴的城市不同,并进一步分析内像素的分布特点和嘉兴。我们发现主要有三个理由来解释整体精度和Kappa系数相对较低的嘉兴的城市。首先,夜间图像不能有效反映城市内的光现象。作为一个著名的城市河流和湖泊,有近10%的土地表面嘉兴被水覆盖,和水地区的光反射的情况相当激烈导致相邻像素的光开花(在NTL图像这种现象很普遍,特别是水地区)。盛开的基本特征是DMSP / OLS图片的DN值记录在一个像素等于真正的亮度+反射光的光从附近的像素,所以地面真理的光的亮度是小于光记录在应用图像(43]。第二,dn值分布的复杂性进行了分析。我们可以看到在图6嘉兴的DN值相对较高,平均为19.43,远远大于浙江的平均值(6.88)。这些高亮度区域分布和小区域,这使得Sobel算子难以区分城市和农村的确切边界;因此,我们的方法的能力是有限的。最后,索贝尔在破碎的地区的低灵敏度确定。从地面Sobel算子提取特征,及其3∗卷积内核可能缓解输入图像更大程度上降低操作员敏感的区别,尤其是在混合地区,结果可能不准确(32]。

4.3。局限性和进一步的研究

提出了边缘检测方法提供了一个精确的解决方案从夜间光图像中提取城市地区;然而,有一些限制需要关注。例如,这种方法的检测结果总是以二进制格式,进一步处理是必要的,如果我们想要获得更多关于城市灯光的信息。此外,夜间图像应用于本研究在粗分辨率和饱和度和盛开的现象存在;城市获取准确信息的功能,需要更精细的分辨率的图像。此外,获得城市地区只使用夜间光图像仍然疲弱相比,可靠性与其他细分辨率数据来源;因此,在未来的研究中,我们可能会测试自动提取结果与其他遥感数据相结合。

5。结论

边缘检测算子,我们提出了一个更准确、方便的方法来自动提取城市从DMSP / OLS夜间光图像。我们发现,应用方法相当有效识别的边界值高的农村和城市OA与传统方法相比。此外,基于该方法,我们成功地检测到城市动力学和城市扩张模式在省级和从1992年到2013年,发现该方法是有效的区分城市和不同发展水平的地区,这是优于其他方法。该方法大大克服了传统方法的局限性,如在乐此不疲的评估和大数据量和城市地区提供快速、客观的判断;它是有利于城市动态监测和城市无序蔓延。

数据可用性

气管无名动脉瘘管的的数据用于支持本研究的发现可以从网站免费下载NGDC (https://www.ngdc.noaa.gov/)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

第一作者赞赏的支持国家重点研究和发展项目(2017 yfb0503902)和中国奖学金委员会(201706320300)联合博士奖学金。

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