利用DMSP/OLS灯光影像提取城镇建成区的聚类阈值法

邹进贵; 陈艳华; 丁鸽; 宣伟

doi:10.13203/j.whugis20140079

利用DMSP/OLS灯光影像提取城镇建成区的聚类阈值法

邹进贵¹,
陈艳华^1,2,,
丁鸽^1,3,
宣伟¹

1.
武汉大学测绘学院, 湖北武汉, 430079;
2.
济南市房产测绘研究院, 山东济南, 250014;
3.
济南市勘察测绘研究院, 山东济南, 250013

基金项目: 国家自然科学基金(41074025)。

详细信息

作者简介:
邹进贵,博士,教授,主要从事精密工程与工业测量、变形监测和城市基础地理信息系统研究。jgzou@sgg.whu.edu.cn

通讯作者:
陈艳华,硕士。cyh900902@163.com

中图分类号: P208
计量
- 文章访问数: 1938
- HTML全文浏览量: 105
- PDF下载量: 683
出版历程
- 收稿日期: 2015-07-18
- 发布日期: 2016-02-04

A Clustered Threshold Method for Extracting Urban Built-up Area Using the DMSP/OLS Nighttime Light Images

1.
School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
2.
Jinan Real Estate Measuring Institute, Jinan 250014, China;
3.
Jinan Institute of Geotechnical Investigation Surveying, Jinan 250013, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No. 41074025.

摘要

摘要: 提出了便捷、高效地提取城镇建成区的聚类阈值法。该方法以连通区域循环标识算法所识别的建成区对象为基本空间单元,以对象的规模和地理重心处像元灰度(DN)值的大小为不同城镇化发展等级的衡量指标,进行空间聚类;然后,借助统计数据确定各聚类区域的最佳灯光阈值序列,提取城镇建成区,并对各建成区对象进行几何形态优化,利用消除运算去除细小碎片,填充运算填充内部空洞,平滑运算消除边缘锯齿。将提取结果与历年的《中国统计年鉴》数据和利用Google Earth提取的影像数据进行对比分析,结果表明,聚类阈值法能较好地提取城镇建成区的面积总量信息和空间格局特征,在数量尺度和空间格局上均有较高的有效性及可靠性。
- DMSP/OLS /
- 空间聚类 /
- 回归模型 /
- PAEK指数平滑算法 /
- 几何形态优化
Abstract: A clustered threshold method for conveniently and efficiently extracting urban built-up areas has been proposed in this study. This method has broken through the limitations created by single pixel analysis and the administrative boundaries by using built-up objects identified by the recursive connected-region labeling algorithm as basic spatial units. It classifies urban development levels using spatial clustering on the basis of the size of the objects and the DN value of the geographic center of objects and extracts built-up areas based on the optimal threshold sequence as determined from statistical data. It optimizes the geometric morphology of built-up objects by removing small scraps, stuffing internal holes, and smoothing the jagged edges. Extraction results were analyzed and compared to the statistical data found in the China Statistical Yearbook over the years and images derived from Google Earth. These results show that the clustered threshold method can effectively obtain the total acreage and spatial pattern of urban built-up areas, with high validity and reliability in both quantity scale and spatial pattern.
- DMSP/OLS /
- spatial clustering /
- regression model /
- PAEK exponential smoothing algorithm /
- geometry morphology optimization

HTML全文

参考文献(18)

[1]	Zhuo Li, Shi Peijun, Chen Jin, et al. Application of Compound Night Light Index Derived from DMSP/OLS Data to Urbanization Analysis in China in the 1990s[J]. Acta Geographic Sinica, 2003, 58(6):893-902(卓莉, 史培军, 陈晋, 等. 20世纪90年代中国内地城市时空变化特征——基于灯光指数CNLI方法的探讨[J]. 地理学报, 2003, 58(6):893-902)
[2]	Chen Jin,Zhuo Li, Shi Peijun, et al. The Study on Urbanization Process in China Based on DMSP/OLS Data:Development of Light Index for Urbanization Level Estimation[J]. Journal of Remote Sensing, 2003, 7(3):168-175(陈晋, 卓莉, 史培军, 等. 基于DMSP/OLS数据的中国内地城市化过程研究:反映区域城市化水平的灯光指数的构建[J]. 遥感学报, 2003, 7(3):168-175)
[3]	Cao X, Chen J,Imura H, et al. A SVM-based Method to Extract Urban Areas from DMSP/OLS and SPOT VGT Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2009, 113(10):2205-2209
[4]	Lu D S, Tian H Q, Zhou G M, et al. Regional Mapping of Human Settlements in Southeastern China with Multisensor Remotely Sensed Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112(9):3668-3679
[5]	Wang Y Y, Xu D, Zhu X G, et al. The Spatio-temporal Characteristics of the Urban and Town Construction Land Expansion in Jiangsu Province from DMSP/OLS Nighttime Images[J]. Modern Urban Research, 2010, 2:67-73(王跃云, 徐旳, 朱喜钢. 江苏省城镇建设用地扩展时空格局演化——基于1993、1998、2003年度夜间灯光数据的分析[J]. 现代城市研究, 2010, 2:67-73)
[6]	Li Jinggang, He Chunyang, Shi Peijun, et al. The Use of Multisource Satellite and Geospatial Data to Study the Ecological Effects of Urbanization:A Case of the Urban Agglomerations in Bohai Tin[J]. Journal of Remote Sensing, 2007, 11(1):115-126(李景刚, 何春阳, 史培军, 等. 基于DMSP/OLS灯光数据的快速城市化过程的生态效应评价研究——以环渤海城市群地区为例[J]. 遥感学报, 2007, 11(1):115-126)
[7]	Wang Xiaohui. Urban Expansion in China over the Past 30 Years Detected Using DMSP/OLS Nighttime Light Data[D]. Nanjing:Nanjing University,2013(王晓慧. 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的中国近30年城镇扩展研究[D]. 南京:南京大学, 2013)
[8]	Ma T, Zhou C H, Pei T, et al. Quantitative Estimation of Urbanization Dynamics Using Time Series of DMSP/OLS Nighttime Light Data:A Comparative Case Study from China's Cities[J]. Remote sensing of Environment, 2012, 124:99-107
[9]	Henderson M, Yeh E T, Gong P, et al. Validation of Urban Boundaries Derived from Global Nighttime Satellite Imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2003, 24(3):595-609
[10]	National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Version 4 DMSP/OLS Nighttime Lights Time Series[OL]. http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html,2013
[11]	Liu Z F, He C Y, Zhang Q F, et al. Extracting the Dynamics of Urban Expansion in China Using DMSP/OLS Nighttime Light Data from 1992 to 2008[J]. Landscape and Urban Planning, 2012, 106:62-72
[12]	Elvidge C D, Ziskin D, Baugh K E, et al. A Fifteen Year Record of Global Natural Gas Flaring Derived from Satellite Data[J]. Energies, 2009, 2(3):595-622
[13]	Shu Song. Spatial Cluster Analysis of Urban Landscape Pattern Using Stable Nighttime Light Satellite Images[D]. Shanghai:East China Normal University, 2013(舒松. 基于稳定夜间灯光遥感数据的城市群空间模式识别方法研究[D]. 上海:华东师范大学, 2013)
[14]	Zhang Qiaoying. Spatial Expansion of New First-tier Cities Using the DMSP/OLS Nighttime Light Images[J].Journal of Geomatics, 2015, 40(1):72-75(张巧英. 基于DMSP/OLS灯光数据的新一线城市空间扩展研究[J]. 测绘地理信息, 2015, 40(1):72-75)
[15]	Amaral S, Monteiro A M V, Camara G, et al. DMSP/OLS Night-time Light Imagery for Urban Population Estimates in the Brazilian Amazon[J]. International Journal of Remote Sensing, 2006, 27(5/6):855-870
[16]	Florida R, Mellander C, Gulden T. Global Metropolis:Assessing Economic Activity in Urban Centers Based on Nighttime Satellite Images[J]. Professional Geographer, 2012, 64(2):178-187
[17]	Yang Y, He C Y, Zhao Y Y, et al. Research on the Layered Threshold Method for Extracting Urban Land Using the DMSP/OLS Stable Nighttime Light Data[J]. Journal of Image and Graphics, 2011,16(4):666-673(杨洋, 何春阳, 赵媛媛, 等. 利用DMSP/OLS稳定夜间灯光数据提取城镇信息的分层阈值法研究[J]. 中国图像图形学报, 2011, 16(4):666-673)
[18]	Song Jinchao, Li Xinhu, Lin Tao, et al. A Method of Extracting Urban Builtup Area Based on DMSP/OLS Nighttime Data and Google Earth[J]. Journal of Geo-information Science, 2015,17(6):750-756(宋金超, 李新虎, 吝涛, 等. 基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析[J]. 地球信息科学, 2015,17(6):750-756)

施引文献(68)

期刊类型引用(32)

1.	冷琴，曹铭. 基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据的江西省城市扩展研究. 江西科学. 2024(01): 41-45 . 百度学术
2.	马小龙，柳思聪，郑守住. 基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法. 北京测绘. 2024(08): 1087-1092 . 百度学术
3.	饶俊，丁海萍，许朋朋，李敏. 基于珞珈一号的上海市建成区提取研究. 江西科学. 2023(02): 261-265 . 百度学术
4.	唐小辉，蔡中祥，刘宏建，樊新刚. 基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的产业结构估测——以河南省为例. 河南大学学报(自然科学版). 2023(03): 305-313 . 百度学术
5.	谢志伟，单佳强，孙立双，彭博，刘永睿，黄超. 基于多源遥感图像和复杂网络的城市主城区识别方法. 测绘与空间地理信息. 2023(08): 1-5 . 百度学术
6.	李鹏，黎楚安，杨继梅，李振洪，王厚杰. 典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例. 测绘通报. 2022(01): 105-109 . 百度学术
7.	雷依凡，路春燕，苏颖，黄雨菲. 基于多源夜间灯光数据的城市活力与城市扩张耦合关系研究——以海峡西岸城市群为例. 人文地理. 2022(02): 119-131 . 百度学术
8.	卢世俊. 乌鲁木齐城市空间扩展特征及驱动机制. 武汉大学学报(信息科学版). 2022(07): 1025-1034 . 百度学术
9.	伍亿真，施开放，余柏蒗，李川龙. 利用NPP-VIIRS夜间灯光遥感数据分析城市蔓延对雾霾污染的影响. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(05): 777-789 . 百度学术
10.	厉飞，闫庆武，邹雅婧，刘保丽. 利用夜间灯光POI的城市建成区提取精度研究——以珞珈一号01星和NPP/VIIRS夜间灯光影像为例. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(06): 825-835 . 百度学术
11.	丛康林，董超，薄鑫宇，韩佳坤. 基于夜光遥感的山东省城市时空格局演化分析. 测绘地理信息. 2021(05): 78-82 . 百度学术
12.	王方民，骆畅，杨朝现，刘勇. 基于兴趣点密度与城市扩张曲线的城市建成区边界识别. 西南大学学报(自然科学版). 2021(12): 115-126 . 百度学术
13.	李欣，葛冠英. 国土空间规划城市体检评估中城区范围划定的济南实践. 北京测绘. 2021(12): 1578-1582 . 百度学术
14.	张周. 基于DMSP/LANDSAT数据的成渝城市群空间演化特征分析研究. 重庆建筑. 2020(01): 26-31 . 百度学术
15.	罗婧，黄铁兰，吴桂华，朱腾. 基于夜光遥感的粤港澳大湾区城市空间格局变化分析. 智能城市. 2020(01): 1-3 . 百度学术
16.	刘效江，王浩，宁晓刚，余凡，王成港，郝铭辉. 引入路网和建筑物信息的DMSP/OLS数据去饱和方法. 武汉大学学报(信息科学版). 2020(03): 374-383 . 百度学术
17.	郑渊茂，何原荣，王晓荣，高元衡. 夜光遥感数据应用述评与展望. 遥感信息. 2020(03): 1-14 . 百度学术
18.	闫庆武，厉飞，李玲. 基于2种夜间灯光影像亮度修正指数的城市建成区提取研究. 地球信息科学学报. 2020(08): 1714-1724 . 百度学术
19.	孙立双，韩耀辉，谢志伟，李如仁. 采用夜光遥感数据提取城市建成区的邻域极值法. 武汉大学学报(信息科学版). 2020(10): 1619-1625 . 百度学术
20.	何建华，高文凯. UBII:一种协同经济、社会与人类活动的城市边界识别指数. 测绘与空间地理信息. 2019(02): 8-11+15 . 百度学术
21.	白贺庭，马明国，阎然，刘康甯，隽楚涵. 基于夜间灯光数据的重庆市城市扩张研究. 遥感技术与应用. 2019(01): 216-224 . 百度学术
22.	郑洪晗，桂志鹏，栗法，吴华意，武旭芳，张济勇，韩文军. 夜间灯光数据和兴趣点数据结合的建成区提取方法. 地理与地理信息科学. 2019(02): 25-32 . 百度学术
23.	李勇. 山东沿海城市带空间格局及演变特征研究. 山东师范大学学报(自然科学版). 2019(02): 228-235 . 百度学术
24.	王晓茹，唐志光，王建，邓刚，王欣，魏俊锋. 亚洲高山区融雪末期雪线高度空间差异的影响因素分析. 冰川冻土. 2019(05): 1173-1182 . 百度学术
25.	柯文聪，陶超，马进龙，刘莹，邹峥嵘. 基于Landsat与DMSP-OLS的非监督城区提取方法研究. 测绘与空间地理信息. 2018(07): 183-186 . 百度学术
26.	林晓娟，房世峰，徐亚莉，邹宝裕，罗明良. 基于道路交叉点邻域扩张曲线的城市边界识别——以成都、西安、武汉、南京和长沙为例. 地理科学进展. 2018(06): 781-789 . 百度学术
27.	宁晓刚，王浩，张翰超，刘娅菲，庞博，郝铭辉. 2000—2016年中国地级以上城市高精度城区边界遥感提取及时空扩展分析. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(12): 1916-1926 . 百度学术
28.	刘建良，赵国忱，倪愿. 基于DMSP/OLS夜间灯光数据进行提取的实证研究——以福州为例. 测绘与空间地理信息. 2017(09): 175-178+181 . 百度学术
29.	杨任飞，罗红霞，周盛，程玉丝，陈婧祎，向海燕，雷茜. 夜间灯光数据驱动的成渝城市群空间形成过程重建及分析. 地球信息科学学报. 2017(05): 653-661 . 百度学术
30.	李治，杨晓梅，孟樊，陈曦，杨丰硕. 城市建成区多源遥感协同提取方法研究. 地球信息科学学报. 2017(11): 1522-1529 . 百度学术
31.	张锋. 夜光遥感数据应用研究综述. 建设科技. 2017(14): 50-52 . 百度学术
32.	赵航，倪杰. 基于夜晚灯光数据的城市建成城区提取与格局分析. 科学家. 2016(12): 5+15 . 百度学术