1.研究背景

从二十世纪八十年代至今，中国一直处于迅速的城市化进程中^[1]。由于大规模的城市建设，原本的自然环境发生很大的改变（如：地形地貌，河流水文），还有很多因为城市生产活动导致的污染使得生态环境恶化^[2]。为了大规模的扩展城市用地，很多的耕地，林地和河道都被人类占用了，这些不利于生态环境的行为也都对城市的可持续发展有着消极影响。很多学者认为减少中国大陆城市化过程中的不良影响的有用的措施之一是监控和分析中国大陆城市的空间特征以及变化过程，修整这个过程里的土地利用格局^[3]。

中国所谓的城市只是一个行政区划单位并不是地理学上的城市化区域。因此我国市的面积不可以表示城市化的区域（地理学意义上的城市的面积）。城市是人类活动的中心，它周围的很多事物都影响着它的发展，包括自然地理环境，经济水平和人口规模等。城市和城市之间也存在着联系和影响^[4]。为了要反映一个市的城市化区域的大小，中国统计部门通过建成区来反映。建成区又可称城市建成区，指的是城市行政区内实际开发建设好的集中成片的并基本具备有市政公用设施和公共设施的地区。

在20世纪70年代就有相关学者发现了可以利用夜间灯光区提取城市建成区。等到了90年代关于基于夜间灯光数据提取城市建成区的研究才大量的涌现出来，并且越来越成熟^[5]。

2.研究意义

本文是基于夜间灯光遥感数据来提取城市建成区。遥感这门技术本身具有多波段，多时相以及覆盖范围广这些特性，使得可以在城市扩展监测，生态评价，人口密度和城市规划管理这些邻域中有广泛的应用。夜间灯光遥感数据主要来源于美国军事气象卫星DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）搭载的OLS（Operational Linescan System）传感器^[9]。OLS相较于传统的传感器拥有很强的光点放大能力，能够在夜间工作，甚至可以探测到小规模居民地的城市灯光以及车流等发出的低强度灯光，还可以使之明显区别于黑暗的乡村背景。目前夜间灯光数据以及很广泛地被用于研究很多与人类活动相关的邻域，比如：城市化监测与城市扩张，生态环境的评估，人口密度及经济指标的估算等。而且本身对城市化的研究也是为了解决很多地区的贫穷问题^[6]。随着社会的不断发展，对于夜间灯光遥感的研究也会不断地深入，而且也会越来越重要。

最近几年来，在城镇建设用地的提取中中高分辨率的多光谱遥感技术得到了广泛应用。虽然多光谱遥感影像可以提供较高的空间分辨率，但是也会很大地限制了空间覆盖度^[7]。 遥感已经越来越被广泛地应用于人类活动中，而夜间灯光遥感也会对今后人类社会的发展做出巨大的研究贡献包括城市化，人口的研究以及经济等方面。甚至

3.国内外研究现状

先前已有不少学者完成了基于夜间灯光数据来对城市建成区进行提取。在对比分析后，Sutton等人提出了以40%的阈值提取较低收入地区，60%的阈值提取较高收入地区和90%的阈值提取一些特殊地区（如埃及尼罗河地区）的城市建成区；另外还有一位学者Imhoff对城市建成区光斑在夜间灯光数据中的空间形态特性做了研究，并且提出在逐渐增加分割阈值的过程中以城市斑块周长大幅度变化的临界点进行城市区域的提取；还有一位学者Henderson则是把从更高精度的TM影像中提取城市区域作为辅助数据再与DMSP/OLS数据进行比较分析，从而获得更适于在夜间灯光数据中提取城市建成区的分割阈值；中国的何春阳，史培军等依据中国城市建设用地的统计数据并且结合夜间灯光数据自身特点，计算出较为合适的的阈值提取城市建成区域^[8]。国内目前利用夜间灯光数据对城市化发展的研究大多是以经济发达的区域为主，而相对不太发达的地区研究较少。

从2005年至今，我国已经在城市化，电力消耗以及灾害应急等很多邻域使用基于DMSP/OLS夜间灯光做出不少研究和技术的发展^[9]。以前的研究表明，DMSP-OLS稳定的夜间光数据是描述城市地区的有用数据源^[10]。然而，由于大气条件每年的变化和卫星传感器的周期性变化，在不同年份获得的夜间光数据不能直接比较。这使得难以使用时间序列的夜间光数据进行城市生长分析。如今有一研究提出一种新的基于物体的方法，用于自动检测和表征从夜间光卫星图像的城市空间聚类^[11]。首先，源自DMSP-OLS夜间光数据的区域自适应阈值化的城市建筑区域被表示为离散的城市对象。这些城市对象被视为基本空间单位，并根据几何和形状属性及其空间关系进行量化。接下来，将空间聚类分析应用于这些基本城市对象以形成更高级别的空间单元 - 城市空间聚类。最小生成树（MST）用于表示城市对象之间的空间邻近关系^[12]。提出了一种基于对象的竞争传播的算法来构建城市对象的MST^[13]。与以前的研究不同，城市对象之间的距离（即城市建筑区域的边界）被用于量化MST中的边缘权重。基于Gestalt理论的方法被用于将城市对象的MST划分为城市空间群。通过数学形态运算和构造最小凸包，地理地描绘了导出的城市空间群。定义和计算一系列景观生态和统计属性以表征这些聚类^[14]。