1. 研究目的与意义（文献综述）

改革开放以来，伴随着经济水平的不断攀升，中国城市发展进入了全新的阶段，城市化率更是实现了飞跃式提升：由1978年的17.92%变为2015年的56.10%。尤其是新世纪以来，城市化率一直保持着1.3%的年均增长速度，城市边界以各种不同的形式不断地向外扩张。城市扩张一般是指由于城市人口数量的增加，而导致的城市生活和生产用地不断扩大的过程。城市的扩张，不仅会引起土地利用类型的变更，还会影响到区域的产业结构与分布、气候、水文、资源环境以及生物多样性等多个要素。所以，为了更好地了解城市扩张的具体过程与方式，进一步分析其内在驱动力，从而为城市的发展提供更加科学合理的规划建议与依据，有必要对城市扩张的时空动态进行检测。

自上世纪八十年代以来，城市扩张问题就引起了国内外众多学者的关注，尤其是在地理学界。在遥感技术以及gis技术得到普及之后，更是为城市问题的研究提供了新的思路和方法，成为一个重要的研究热点。利用遥感对城市扩张进行动态监测主要涉及图像预处理和土地信息的提取两部分，主要借助计算机的图像处理软件和gis平台进行操作^[1,2]。其研究主题主要包括个例城市的扩张监测及特征总结、大区域空间的城市扩张态势及驱动力分析、城市扩张对其他城市要素的影响或是相关因子对城市扩张的影响探讨等几个方面。基于以上研究主题，主要借助landsat/modis/夜间灯光等遥感数据，采用ndbi（归一化建筑指数）、目视解译或监督分析等方法提取城市用地信息，而后通过相关模型、空间分析技术以及统计方法，对城市扩张的相关问题展开研究^[3]。

在国内，叶嘉安等人于1999年以东莞市为例，探讨了经济发展、城市扩张与农田流失的关系，结果表明农田流失与经济的发展有着十分密切的联系^[4]。吕萍等人于2007年以北京市为例，研究了土地价格对城市扩张的驱动机制，提出了完善土地价格及其调控机制的路径与对策^[5]。高金龙等人于2013年对中国城市扩张的规模与速度，类型以及空间结构演变进行了探讨，并由经济学派、制度学派和经验学派三个角度分析了其驱动机制，最终得出了中国城市扩张具有明显阶段性、区域性和等级性的结论^[6]。吴宏安等人于2014年以西安市为研究对象，对比了监督分类法和归一化建筑指数（ndbi）法对于城市边界信息提取的准确度，结果表明监督分类法更为精确^[7]。余琪等人于2016年就以广州市为例，结合遥感影像和gis技术，对2005-2013年的城市扩张面积、速度以及方向展开了分析^[8]。谢启娇等人于2016年以武汉市为例，基于1987年、1996年、2007年和2013年的landsat影像反演了武汉主城区地表温度、提取不透水面值，探讨了城市扩张对热场时空演变的影响^[9]。在国外，glaeser e l等人于2006年提出了一个简单模型，用于研究城市增长与住房供应的联系，得到房屋供应的空间差异性影响城市增长方向的结论^[10]。shlomo angel 等人于2007年，定义了一套评估城市扩张的指标，利用gis技术在论文中以曼谷和明尼阿波利斯两个城市为例进行了计算，下一步计划将120个城市的全球样本展开研究与讨论，并从全球的角度对城市的扩张过程进行分析^[11]。yonn dierwechter等人于2007年以华盛顿州的皮尔斯县为例，开发了一种新的方法来衡量城市的蔓延，以评估城市增长边界的地理影响^[12]。michael r. guzy等人于2008年，利用相关模型评估了城市扩张对农田和森林的影响^[13]。karen c. seto 等人于2011年，研究了全球范围内1970年至2000年的城市用地面积的增加量，结果表明印度，中国和非洲的城市土地扩张率最高，北美总体城市规模变化最大^[14]。pech l等人于2017年利用1986年至2015年期间戈马城市的遥感影像分析其城市扩张动态，研究了武装冲突和强迫迁移对城市扩张的影响^[15]。khila r. dahal 等人于2017年，以爱达荷州的treasure山谷为例，将其城市扩张的区域分为四种城市增长形式，并对不同的增长模型进行了评估，并分析了人口、土地利用方式和交通通达度对城市扩张的影响^[16]。

2. 研究的基本内容与方案

本文以环渤海湾为研究区域，基于2000年-2015年间共6期land cover影像，并辅以统计年鉴数据，利用rs、gis以及统计分析等技术进行数据处理、提取城市用地信息、针对不同的城市扩张模式进行的总结与归纳，进一步结合社会经济数据探索城市扩张驱动力，旨在丰富城市扩张研究在环渤海经济带的应用广度，为城市未来的发展规划提供科学依据。主要研究内容包括：

（1）在文献阅读的基础上了解有关城市扩张研究的成果与最新进展，选择适用于环渤海湾地区城市扩张动态监测的遥感数据产品、研究方法以及评价体系。

（2）针对研究内容获取研究区域的遥感数据，本文采用的遥感数据为欧空局cci land cover数据，该数据分辨率为300m，采用联合国的土地覆被分类系统（lccs），将全部土地利用类型分为22类。利用环渤海区域的行政界线矢量图层对遥感影像进行裁剪后，在arc gis软件中进行数据处理，提取有效土地利用信息。

3. 研究计划与安排

（1）开题报告：基于文献阅读积累，完成绪论和初步的实施方案，2018.3.10-2018.3.15；
（2）数据收集及处理：2018.3.15-2018.3.31；
（3）建模及结果分析，提交论文翻译成果：2018.4.1-2018.4.20；
（4）论文撰写：2018.4.21-2018.5.10（初稿）；2018.5.11-2018.5.20（修改稿）；
（5）论文答辩准备：2018.5.21-2018.5.30（终稿），完成答辩PPT；
（6）答辩：2018年6月初试讲，并迎接正式答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 张银辉. 试论土地利用遥感动态监测技术方法[j]. 国土资源科技管理, 2001, 18(3):15-18.

[2] 孙静, 赵伟, 赵鲁全. 土地利用遥感动态监测技术方法介绍[j]. 山东国土资源, 2005, 21(4):38-41

[3] 邢著荣, 赵青, 高强,等. 基于遥感影像的城市扩张监测方法述评[j]. 技创新导报, 2015, 12(30):42-43.