基于高分影像分类的易门县城镇扩展及驱动机制

doi:１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－０４７９．２０１７．０５．００５

昆明冶金高等专科学校学报 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (5): 25-33.DOI: １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－０４７９．２０１７．０５．００５

基于高分影像分类的易门县城镇扩展及驱动机制

陈国平^１，２，骆延青^２，李亚筠^１，欧阳慧^１，张伟红^１，张晓伦^１

１．昆明冶金高等专科学校测绘学院，云南昆明６５００３３；２．昆明理工大学国土资源工程学院，云南昆明６５００９３

出版日期:2017-12-19 发布日期:2017-12-19
作者简介:陈国平（１９８１－），男，河南新野人，博士研究生，副教授，主要从事国土资源信息化、ＧＩＳ研究。
基金资助:
昆明冶金高等专科学校科研基金：滇中城市群土地利用空间多尺度时空演化及模拟（２０１６ｘｊｚｋ０１）；国家自然科学基金：滇中城市群国土空间格局多尺度演化模拟及优化配置（４１７６１０８１）。

Ｔｏｗｎ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ａｎｄ　Ｄｒｉｖｉｎｇ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ　Ｙｉｍｅｎ　Ｃｏｕｎｔｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｈｉｇｈ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ

ＣＨＥＮＧｕｏｐｉｎｇ^１，２，ＬＵＯＹａｎｑｉｎｇ^２，ＬＩＹａｊｕｎ^１，ＯＵＹａｎｇｈｕｉ^１，ＺＨＡＮＧＷｅｉｈｏｎｇ^１，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｌｕｎ^１

１．ＧｅｏｍａｔｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＦａｃｕｌｔｙ，ＫｕｎｍｉｎｇＭｅｔａｌｌｕｒｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００３３，Ｃｈｉｎａ；
２．ＦａｃｕｌｔｙｏｆＬａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＫｕｎｍｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００９３，Ｃｈｉｎａ

Online:2017-12-19 Published:2017-12-19

摘要/Abstract

摘要： 遥感和地理信息技术相结合是实现对变化快速的城镇扩展进行变化检测研究的最佳手段之一。获取城镇扩展的基础数据，分析城镇扩展的空间分异特征及城镇体系结构特征，揭示城镇扩展的驱动机制有助于政府管理部门做出正确的决策。采用面向对象分类技术，以高分卫星影像为主要数据源，对易门县城区２００９—２０１３年城镇扩展进行分析。结果表明：（１）研究区谷歌影像的最佳分割尺度为１２０，形状因子为０．６，紧致度因子为０．７。面向对象分类后总体精度为８４％、Ｋａｐｐａ系数７２．９％；（２）２００９—２０１３年扩展变化率为３８．２６％、扩展动态度为９．５７％、扩展强度０．０２、扩展综合指数为０．６１；（３）影响易门县城镇扩展变化的驱动因素依次为：城市化水平、非农业人口、工业用地面积，关联度数值分别为０．９１、０．８５和０．７３。

关键词: 城镇扩展, 驱动力, 灰色关联度

Abstract: Ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｉｇｈ　ｓｃｏｒｅ　ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｏｎｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｂｅｓｔ　ｍｅａｎｓ　ｔｏ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ　ａｎｄ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｏｆ　ｒａｐｉｄ　ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ．Ｏｂｔａｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ，ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｒｅｖｅａｌｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄｒｉｖｉｎｇ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｍａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｍａｋｅ　ｔｈｅ　ｒｉｇｈｔ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｍｏｎｉｔｏｒ　ｔｈｅ　ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ｏｆ　Ｙｉｍｅｎ　Ｃｏｕｎｔｙ　ｆｒｏｍ　２００９　ｔｏ　２０１３，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｗｉｔｈ　ｈｉｇｈ　ｓｃｏｒｅ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｉｍａｇｅｒｙ　ａｓ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｄａｔａ　ｓｏｕｒｃｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ：（１）ｔｈｅ　ｂｅｓｔ　ｓｃａｌｅ　ｏｆ　Ｑｕｉｃｋ　Ｂｉｒｄ　ｉｍａｇｅ　ｉｓ　５０，ｔｈｅ　ｓｈａｐｅ　ｆａｃｔｏｒ　ｉｓ　０．６，ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓ　ｆａｃｔｏｒ　ｉｓ　０．７，ｔｈｅ　ｏｖｅｒａｌｌ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｉｓ　８６％，ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｋａｐｐａ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｉｓ　７７．７％，ｗｈｉｃｈ　ｃａｎ　ｍｅｅｔ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｎｅｅｄｓ；（２）Ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｔｕｄｙ　ａｒｅａ，ｔｈｅ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ｃｈａｎｇｅ　ｉｓ３８．２６％，ｔｈｅ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ｄｅｇｒｅｅ　ｉｓ　９．５７％，ｔｈｅ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　ｉｓ０．０２，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｘｔｅｎｄｅｄ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｉｎｄｅｘ　ｉｓ　０．６１；（３）Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ｇｒａｙ　ｒｅｌａｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｏｆｕｒｂａｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｉｓ：Ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｌｅｖｅｌ，ｎｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｌａｎｄａｒｅａ，
ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｖａｌｕｅｗｅｒｅ０．９１，０．８５　ａｎｄ　０．７３．

Key words: ｕｒｂａｎ　ｅｘｐａｎｓｉｏｎ, ｄｒｉｖｉｎｇ　ｆｏｒｃｅ, ｇｒａｙ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｄｅｇｒｅｅ

中图分类号:

Ｆ３０１．２４

陈国平，骆延青，李亚筠，欧阳慧，张伟红，张晓伦. 基于高分影像分类的易门县城镇扩展及驱动机制[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2017, 33(5): 25-33.

ＣＨＥＮＧｕｏｐｉｎｇ，ＬＵＯＹａｎｑｉｎｇ，ＬＩＹａｊｕｎ，ＯＵＹａｎｇｈｕｉ，ＺＨＡＮＧＷｅｉｈｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｌｕｎ. Ｔｏｗｎ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ａｎｄ　Ｄｒｉｖｉｎｇ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ　Ｙｉｍｅｎ　Ｃｏｕｎｔｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｈｉｇｈ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[J]. JOURNAL OF KUNMING METALLURGY COLLEGE, 2017, 33(5): 25-33.

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Ｔｏｗｎ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ　ａｎｄ　Ｄｒｉｖｉｎｇ　Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ　Ｙｉｍｅｎ　Ｃｏｕｎｔｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｈｉｇｈ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ

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