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摘 要：近几年来，南通市進入了快速城市化阶段，城市建设用地的空间扩展日益成为土地利用变化的主要特征。城市建设用地与农业用地之间的矛盾日益凸显，因而准确的获取和了解城市建设用地动态变化信息显得极为重要。本文基于南通市 2004、2010、2014三个时相的 Landsat影像，分别使用NDBI法和非监督分类复合提取法进行建设用地信息提取。结合统计分析和叠加分析，从南通市城市建设用地面积增长量、扩展强度等方面分析了南通城区的扩展变化。
关键词：遥感技术；城市扩展；南通市
1 引言
城市作为区域的一部分，是人类生存与发展的高密度区。不仅有人口、资源、环境等要素的集聚，而且还能与外界进行物质、能量、信息的交换。在此过程中，不可避免的会造成新增城市用地与耕地之间的矛盾。因此，需要在满足土地资源自然供给的前提下，加强城市规划的规范管理，严格控制城市用地规模，提高城市建设用地利用效率。
国内外学者提出诸多方法对城市建设用地进行研究。国外如：Karathanassi V等人利用 Landsat 影像数据，基于纹理分类法，提出了根据密度对建筑物进行分类的构思[1]以及Sarvestani等运用MSS/TM对伊朗Shiraz城区近30年的城市建设信息进行研究，结果表明运用专家系统分类器得出的结论精度更好[2]。国内学者们例如：牟凤云等以MSS/TM/ETM+为主要信息源，对济南市区近25年的空扩展进行了监测[3]；张心怡等利用多时相遥感影像数据，借助GIS的分析平台研究上海市城镇建设用地的时空扩展过程、特征、规律，评估并分析城镇建设用地扩展及驱动力[4]。
动态模拟城市扩展变化，对城市未来空间的扩展进行预测，建立城市空间动态模型。研究结论能为政府更加有效的做出区域发展决策、城市宏观规划、土地资源合理利用等提供依据。
2 研究区域和数据
南通市地处江苏省东部，是沿海、长江经济带T型结构的交汇点。全市总面积8544km2，下辖3市3区2县。融汇黄金海岸、黄金水道优势于一身。本研究分别选取2004、2010、2014年Landsat遥感影像数据，研究区范围内无云层覆盖，成像精度高。有利于遥感影像的目视解译。
3 研究方法
3.1 归一化建筑指数法
根据不同地物的光谱特征，本研究中采用NDBI指数提取城市中的城市建设用地信息，计算公式如下（1）所示；在ArcGIS软件中进行二值化处理。分类结果如下图1：
（1）
3.2 非监督分类法
在非监督分类中，系统采用ISODATE算法执行分类，依靠影像本身的特征进行提取。南通市主城区城市建设用地分类结果如下图2所示：
3.3 城市建设用地分类精度评价
非监督分类处理的数据，只能把地物样本区分为数个不同类别，而类别的属性依靠影像上不同类地物光谱信息特征进行提取。所以，需要对分类结果进行精度评估。精度评价如下表1。
4 结果分析
4.1 城市建设用地扩展面积分析
将经过非监督分类后的南通市主城区城市建设用地信息导入ArcMap中，分别计算并统计南通市各区用地面积以及用地面积的增长情况。根据公式2可以计算出城市建设用地扩展的面积量。
（2）
统计结果如下表2，从表中可以看出城市建设用地面积增长趋势明显，近10年来累计增加了12381.58公顷。
4.2 城市建设用地扩展动态分析
对城市建设扩展动态值指数的分析，可以及时、准确地反应城市在某一段时间内土地利用的变化情况。该指标的研究对动态监测城市发展的合理性、科学性有重要意义。可根据公式（3）计算：
（3）
根据公式计算出南通市2004年～2014年的建设用地K值见下表3：
分析计算南通市城市建设用地的扩展动态指数，相比于全国城市建设用地扩展动态指数7.72%，2010年以前南通市发展较快，扩展动态指数为12.42%。在这一时期国家提出“江海联动”的发展战略，城市多方位发展，增速较快。2010年后，扩展动态指数为4.16%，虽然略低于全国平均水平，但是在社会经济发展、交通建设等多个方面仍取得了显著成效。
4.3 城市建设用地扩展强度分析
扩展强度指数表示城市在不同方向上扩张的差异程度，城市扩展强度指数是有可比性的指标。由公式（4）计算可以得出：
（4）
对研究区城市用地各类地物的扩展强度的计算，可以得到得到以下图4的结果。
分析南通市主城区城市建设用地扩展变化，可以看出2004年～2014年间崇川区、港闸区、开发区的城市建设扩展强度指数持续增大，而植被扩展强度减小，水体的变化幅度小有波动，其他用地在一定范围内略有变化。在此期间，南通市经济技术开发区内，世界各国的经济投资商相继进驻，在投资、生产方面影响城市用地；港闸区内农业产业结构优化、工业产业结构整形等都加快了南通市主城区的城市建设用地增加。
5 结论
在本研究中，分别应用NDBI指数法、非监督分类法提取城市建设用地信息。结果表明，应用非监督分类法提取信息的效果比NDBI指数法更优。
通过对南通市城市扩展面积、扩展强度、动态度等方面进行分析的结果表明：
1、城市建设用地面积持续增加，城市建设用地面积从2004年发展初期的11165.63公顷激增到2014年的23547.21公顷；
2、南通市2004年到2010年城区扩展动态度为12.42%，2010年到2014年城区扩展动态度为4.16%，由此可见，以上一时期的面积作为基准，南通市城区的年平均扩展速率有所减慢；
3、从扩展强度上分析，以南通市区的土地总面积作为基准，分析得出2004年到2014年南通市城区扩展强度缓慢减小。
参考文献
[1] Karathanassi V，Iossifidis C H，Rokos D.A texture-based classification method for classifying built areas according to their density[J].International Journal of Remote Sensing，2000，21（9）：1807-1823.
[2] Sarvestani，M.S.，Tbrahim，A.L.，Kanaroglou，P.Three decades of urban growth in the city of Shiraz，Iran：a remote sensing and geographic information systems application [J].Cities，2011（28）：320-329.
[3] 牟凤云，张增祥，刘斌，等.济南市近二十五年城市建成区的空间扩展遥感监测[J].山东农业大学学报（自然科学版），2008，39（1）：73-79.
[4] 张心怡，刘敏，孟飞.基于RS和GIS的上海城建用地扩展研究[J].长江流域资源与环境.2006，01：130-134.
作者简介：
刘娅婧（1994-），女，汉，青海，硕士研究生，单位：成都理工大学，研究方向：城乡规划与人居环境。
关键词：遥感技术；城市扩展；南通市
1 引言
城市作为区域的一部分，是人类生存与发展的高密度区。不仅有人口、资源、环境等要素的集聚，而且还能与外界进行物质、能量、信息的交换。在此过程中，不可避免的会造成新增城市用地与耕地之间的矛盾。因此，需要在满足土地资源自然供给的前提下，加强城市规划的规范管理，严格控制城市用地规模，提高城市建设用地利用效率。
国内外学者提出诸多方法对城市建设用地进行研究。国外如：Karathanassi V等人利用 Landsat 影像数据，基于纹理分类法，提出了根据密度对建筑物进行分类的构思[1]以及Sarvestani等运用MSS/TM对伊朗Shiraz城区近30年的城市建设信息进行研究，结果表明运用专家系统分类器得出的结论精度更好[2]。国内学者们例如：牟凤云等以MSS/TM/ETM+为主要信息源，对济南市区近25年的空扩展进行了监测[3]；张心怡等利用多时相遥感影像数据，借助GIS的分析平台研究上海市城镇建设用地的时空扩展过程、特征、规律，评估并分析城镇建设用地扩展及驱动力[4]。
动态模拟城市扩展变化，对城市未来空间的扩展进行预测，建立城市空间动态模型。研究结论能为政府更加有效的做出区域发展决策、城市宏观规划、土地资源合理利用等提供依据。
2 研究区域和数据
南通市地处江苏省东部，是沿海、长江经济带T型结构的交汇点。全市总面积8544km2，下辖3市3区2县。融汇黄金海岸、黄金水道优势于一身。本研究分别选取2004、2010、2014年Landsat遥感影像数据，研究区范围内无云层覆盖，成像精度高。有利于遥感影像的目视解译。
3 研究方法
3.1 归一化建筑指数法
根据不同地物的光谱特征，本研究中采用NDBI指数提取城市中的城市建设用地信息，计算公式如下（1）所示；在ArcGIS软件中进行二值化处理。分类结果如下图1：
（1）
3.2 非监督分类法
在非监督分类中，系统采用ISODATE算法执行分类，依靠影像本身的特征进行提取。南通市主城区城市建设用地分类结果如下图2所示：
3.3 城市建设用地分类精度评价
非监督分类处理的数据，只能把地物样本区分为数个不同类别，而类别的属性依靠影像上不同类地物光谱信息特征进行提取。所以，需要对分类结果进行精度评估。精度评价如下表1。
4 结果分析
4.1 城市建设用地扩展面积分析
将经过非监督分类后的南通市主城区城市建设用地信息导入ArcMap中，分别计算并统计南通市各区用地面积以及用地面积的增长情况。根据公式2可以计算出城市建设用地扩展的面积量。
（2）
统计结果如下表2，从表中可以看出城市建设用地面积增长趋势明显，近10年来累计增加了12381.58公顷。
4.2 城市建设用地扩展动态分析
对城市建设扩展动态值指数的分析，可以及时、准确地反应城市在某一段时间内土地利用的变化情况。该指标的研究对动态监测城市发展的合理性、科学性有重要意义。可根据公式（3）计算：
（3）
根据公式计算出南通市2004年～2014年的建设用地K值见下表3：
分析计算南通市城市建设用地的扩展动态指数，相比于全国城市建设用地扩展动态指数7.72%，2010年以前南通市发展较快，扩展动态指数为12.42%。在这一时期国家提出“江海联动”的发展战略，城市多方位发展，增速较快。2010年后，扩展动态指数为4.16%，虽然略低于全国平均水平，但是在社会经济发展、交通建设等多个方面仍取得了显著成效。
4.3 城市建设用地扩展强度分析
扩展强度指数表示城市在不同方向上扩张的差异程度，城市扩展强度指数是有可比性的指标。由公式（4）计算可以得出：
（4）
对研究区城市用地各类地物的扩展强度的计算，可以得到得到以下图4的结果。
分析南通市主城区城市建设用地扩展变化，可以看出2004年～2014年间崇川区、港闸区、开发区的城市建设扩展强度指数持续增大，而植被扩展强度减小，水体的变化幅度小有波动，其他用地在一定范围内略有变化。在此期间，南通市经济技术开发区内，世界各国的经济投资商相继进驻，在投资、生产方面影响城市用地；港闸区内农业产业结构优化、工业产业结构整形等都加快了南通市主城区的城市建设用地增加。
5 结论
在本研究中，分别应用NDBI指数法、非监督分类法提取城市建设用地信息。结果表明，应用非监督分类法提取信息的效果比NDBI指数法更优。
通过对南通市城市扩展面积、扩展强度、动态度等方面进行分析的结果表明：
1、城市建设用地面积持续增加，城市建设用地面积从2004年发展初期的11165.63公顷激增到2014年的23547.21公顷；
2、南通市2004年到2010年城区扩展动态度为12.42%，2010年到2014年城区扩展动态度为4.16%，由此可见，以上一时期的面积作为基准，南通市城区的年平均扩展速率有所减慢；
3、从扩展强度上分析，以南通市区的土地总面积作为基准，分析得出2004年到2014年南通市城区扩展强度缓慢减小。
参考文献
[1] Karathanassi V，Iossifidis C H，Rokos D.A texture-based classification method for classifying built areas according to their density[J].International Journal of Remote Sensing，2000，21（9）：1807-1823.
[2] Sarvestani，M.S.，Tbrahim，A.L.，Kanaroglou，P.Three decades of urban growth in the city of Shiraz，Iran：a remote sensing and geographic information systems application [J].Cities，2011（28）：320-329.
[3] 牟凤云，张增祥，刘斌，等.济南市近二十五年城市建成区的空间扩展遥感监测[J].山东农业大学学报（自然科学版），2008，39（1）：73-79.
[4] 张心怡，刘敏，孟飞.基于RS和GIS的上海城建用地扩展研究[J].长江流域资源与环境.2006，01：130-134.
作者简介：
刘娅婧（1994-），女，汉，青海，硕士研究生，单位：成都理工大学，研究方向：城乡规划与人居环境。