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基于夜间灯光遥感影像的城市 空间结构识别 目录 一 研究背景及研究区域 二 研究方法 三 研究结果与讨论 四 结论 一、研究背景及研究区域 研究背景 ：随着城市化进程的加快和城市规模不断扩大 ， 城市空间结构也发生了显著变化。其首要变化就是从单中 心结构向多中心结构的转移。 一、研究背景及研究区域 传统的城市中心识别大多依赖于统计数据以及研究人员对当 地社会经济情况的主观认知。这类方法存在以下三个问题 ： 1 ）统计数据大多为离散的空间数据 2 ）需要研究人员对研究区有较充足的背景了解和先验知识 ， 以优化识别出的城市中心数量 ，不利于方法的重复使用 3 ）传统的城市中心识别方法通常是针对某一特定的空间尺 度 ，难以实现对多个城市中心的空间层级关系进行分析 一、研究背景及研究区域 研究区域 ： 上海处于 “一 带一路”和长江经济 带的交汇地带 ，其在 全球经济、金融、贸 易以及交通等方面扮 演着极其重要的角色。 由于上海的城市内部 结构相对复杂 ，因此 选取其为研究区域具 有典型性。 图1 城市空间结构识别研究区 二、研究方法 主要用到的研究方法有 ： 1 地 形 要 素 与 城 市 要 素 的类 比体 系 2 局 部 等 值 线 树 算 法 3 定 量 分 析 城 市 中心 4 城 市 中心 识 别 1. 地形要素与城市要素的类比体系 （理论基础 ） 将夜间灯光遥感 影像进行三维拉伸显 示 ，能够清楚地看到 夜间灯光数据出现了 地形学中的 “山峰” 等地形要素。 图2 夜间灯光遥感影像的三维视图 1. 地形要素与城市要素的类比体系 （理论基础 ） 在地形学中 ，山峰 （Mount ）被认 地形学中的 “坡度” 为是海拔高度明显 表示了地势起伏的 那么对于城市中心的识别 ，便可转 高于周围区域的一 程度。 个区域。 化为对夜间灯光遥感影像的 “山峰”的 识别。人类活动在空间上的变化情况就 “城市中心”被认 在城市空间结构中 ， 可以通过计算夜间灯光亮度的 “坡度” 为是相较于周围区 夜间灯光亮度的 域 ，拥有高聚集度 “坡度”值越大 ， 来量化。 和高密度的就业人 意味着人类活动在 口以及人类活动的 这个范围内的变化 区域。 越剧烈。 2.局部等值线树算法 利用局部等值线 树算法识别城市中心 的基本技术流程 ，共 包含三个步骤 ： ① 寻找 “种子”等值 线 （图3 （a ）中的S1 和S2 ） ② 生成常规等值线树 （图3 （b ）） ③ 简化等值线树 （图 3 （c ））。 图3 局部等值线树算法示意图——(a)等值线