基于夜間燈光遙感影像的城市空間結構識別研究背景及研究區域一二研究方法三研究結果與討論四結論目錄一、研究背景及研究區域

研究背景：隨著城市化進程的加快和城市規模不斷擴大，城市空間結構也發生了顯著變化。其首要變化就是從單中心結構向多中心結構的轉移。一、研究背景及研究區域

傳統的城市中心識別大多依賴于統計數據以及研究人員對當地社會經濟情況的主觀認知。這類方法存在以下三個問題：1）統計數據大多為離散的空間數據2）需要研究人員對研究區有較充足的背景了解和先驗知識，以優化識別出的城市中心數量，不利于方法的重復使用3）傳統的城市中心識別方法通常是針對某一特定的空間尺度，難以實現對多個城市中心的空間層級關系進行分析一、研究背景及研究區域研究區域：

上海處于“一帶一路”和長江經濟帶的交匯地帶，其在全球經濟、金融、貿易以及交通等方面扮演著極其重要的角色。由于上海的城市內部結構相對復雜，因此選取其為研究區域具有典型性。圖1城市空間結構識別研究區地形要素與城市要素的類比體系1局部等值線樹算法2定量分析城市中心3城市中心識別4二、研究方法主要用到的研究方法有：圖2夜間燈光遙感影像的三維視圖1.地形要素與城市要素的類比體系（理論基礎）

將夜間燈光遙感影像進行三維拉伸顯示，能夠清楚地看到夜間燈光數據出現了地形學中的“山峰”等地形要素。在地形學中，山峰（Mount）被認為是海拔高度明顯高于周圍區域的一個區域。“城市中心”被認為是相較于周圍區域，擁有高聚集度和高密度的就業人口以及人類活動的區域。地形學中的“坡度”表示了地勢起伏的程度。在城市空間結構中，夜間燈光亮度的“坡度”值越大，意味著人類活動在這個范圍內的變化越劇烈。1.地形要素與城市要素的類比體系（理論基礎）

那么對于城市中心的識別，便可轉化為對夜間燈光遙感影像的“山峰”的識別。人類活動在空間上的變化情況就可以通過計算夜間燈光亮度的“坡度”來量化。圖3局部等值線樹算法示意圖——(a)等值線圖；(b)常規等值線樹；(c)簡化等值線樹2.局部等值線樹算法

利用局部等值線樹算法識別城市中心的基本技術流程，共包含三個步驟：①尋找“種子”等值線（圖3（a）中的S1和S2）②生成常規等值線樹（圖3（b））③簡化等值線樹（圖3（c））。

定量分析城市中心需要統計三類城市中心的屬性信息指標，分別是：夜間燈光亮度的統計信息城市形態指標城市多中心度。3.定量分析城市中心

利用夜間燈光亮度統計信息能夠反映出每個城市中心的社會經濟情況，共包含五個指標3.定量分析城市中心注：

是城市中心的像素數，是第個像素的夜間燈光強度

城市形態指標可用于量化描述城市中心的形狀和幾何形態，涉及到的城市形態指標包括3.定量分析城市中心擬合最小約束矩形的x軸與長軸之間的夾角變化范圍是在到之間。以長軸和短軸的長度為長和寬擬合的最小邊界矩形所包圍的城市中心

城市多中心度（P）是一種測量城市建成區的多中心程度，其取值范圍為0到1。當城市多中心度為0時，表示該區域為單中心結構。P的數值越高，說明該區域的多中心程度越高。當P值接近于1時，說明該區域不僅為多中心結構，且每個中心具有相似的城市化水平。3.定量分析城市中心

我們將所有一級節點均視為城市中心。由于城市主中心必須是在該城市中擁有最高的人口密度和較為多樣的城市職能，并且要比其他城市副中心有更大的影響范圍（Nelson,1986）。因此，本研究綜合考慮了面積、平均夜間燈光亮度以及燈光亮度標準差選取城市主中心。4.城市中心識別三、研究結果與討論1.提取NPPVIIRS夜間燈光等值線通過夜間燈光遙感影像獲取其等值線圖，共涉及三個參數——起始等值線值、等值距以及最小城市中心面積。通過以上參數，繪制了夜間燈光亮度等值線圖。圖4夜間燈光亮度等值線圖——(a)上海市全圖；(b)陸家嘴區域；(c)虹橋交通樞紐2.上海市城市空間結構及城市中心識別結果圖5是利用局部等值線樹算法，在上海市識別出的19株等值線樹。其中有15株等值線樹（紅色區域）僅有一個節點且其節點最高層級為一級。這些區域內僅包含一個城市中心。樹B和樹C（黃色區域）為包含兩個城市中心的等值線樹。樹A（綠色區域）為“主樹”，其攘括的范圍面積最大，且包含了夜間燈光亮度最大值。三、研究結果與討論圖5單株等值線樹輪廓及其包含的城市中心數量上海“主樹”的結構復雜，共包含27個節點，其中有14個一級節點（即城市中心），節點的最高層級為11級。根據研究的空間尺度，本研究將所有一級節點視為城市中心（含城市主中心和城市副中心），共識別出33個上海城市中心。三、研究結果與討論圖6上海市“主樹”層級結構——（a）等值線樹對應等值線的空間分布；（b）等值線樹狀圖

基于對上海市城市職能分布的了解，本文綜合分析了各個城市中心的主要城市職能。結果表明，上海中心城區主要聚集的是商業中心和綜合中心，而工業中心則在郊區化過程中分散在上海郊區。另外，上海城市中心已出現城市職能多樣化的現象。三、研究結果與討論圖7上海城市中心識別結果（含主要城市職能）及用于驗證識別結果的參考城市中心3.上海市城市中心的定量分析

本研究不僅能夠識別出城市中心所處的位置，還實現了對城市中心邊界的提取，使得對城市中心進行深入的量化分析成為了可能。例如，通過計算城市中心的緊湊度和延伸度，結果表明，上海市的大部分城市中心處于相對緊湊式的城市發展模式，但依然有部分城市中心受到交通網絡和地形因素（海岸線或山脈）的影響，遵循“自然現行發展模模式”的，呈狹長型發展。三、研究結果與討論三、研究結果與討論圖8城市中心的四種城市形態指標直方圖借鑒地形學中的“坡度”概念，計算了城市中心的夜間燈光亮度坡度。夜間燈光亮度坡度越大，則說明人類活動在這個區域內的變化越激烈。上海市所有城市中心范圍內的平均人類活動變化率為1.56%，且大部分城市中心的平均夜間燈光亮度坡度均低于1.5%。這意味著大部分城市中心范圍內的人類活動變化較弱，城市發展水平相對均衡。此外，本文發現其中有10個城市副中心的平均人類活動變化率較高（超過1.56%），且這10個城市副中心的主要城市職能大多與交通有關。圖9各城市中心的人類活動的空間變化度

本文提出了一種結合遙感影像與地形學理論進行城市空間形態結構研究的思想，并成功地識別出了上海33個城市中心及其相關社會經濟屬性和空間層級關系。與之前識別城市中心的方法相比，本方法的創新點在于：1）本研究不僅能夠識別城市中心所處的位置，還能夠獲取出其邊界范圍，且該邊界范圍不會受到傳統統計數據邊界范圍的影響；2）利用多種量化指標分析城市中心當前所處的發展狀態；3）提供一種在不