【摘 要】
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城市群是城市化发展到高级阶段的城市组织形态,由特定地域范围内多个城市聚集而成。近几十年来,城市化已成为人类历史中最重要的变化之一,深刻影响着人类社会的发展和自然环境的变迁。夜间灯光遥感在长时间、大尺度的城市化监测中具有广泛的应用。DMSP/OLS（1992-2013）和NPP/VIIRS（2012-至今）获取的夜间灯光信号是全球城市化监测的主流数据源,然而两代夜间灯光数据之间的数据差异阻碍了基于夜
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
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城市群是城市化发展到高级阶段的城市组织形态,由特定地域范围内多个城市聚集而成。近几十年来,城市化已成为人类历史中最重要的变化之一,深刻影响着人类社会的发展和自然环境的变迁。夜间灯光遥感在长时间、大尺度的城市化监测中具有广泛的应用。DMSP/OLS（1992-2013）和NPP/VIIRS（2012-至今）获取的夜间灯光信号是全球城市化监测的主流数据源,然而两代夜间灯光数据之间的数据差异阻碍了基于夜光遥感的长时间地表变化过程监测,鲜有研究整合两代夜间灯光数据进行城市群尺度下城市化发展的时空动态及其异质性研究。本研究以中国城市化程度最高、城市分布最密集的长江三角洲城市群为研究对象。首先,整合两代夜间灯光数据,包括Ⅰ)基于NPP/VIIRS模拟长时间序列DMSP/OLS夜间灯光数据及基于DMSP/OLS模拟长时间序列NPP/VIIRS夜间灯光数据的两种数据整合方法;Ⅱ)从模拟前后空间对比、逐像元相关性分析、总灯光亮度变化以及总灯光亮度与GDP的回归效果四个方面验证两种夜间灯光数据整合方法的可靠性,确定应用于本研究的最优数据整合方法;Ⅲ)提出一种基于时间变化的城市建成区阈值确定方法,实现基于夜间灯光数据提取长三角城市群的建成区。其次,将21世纪以来长三角城市群的城市化发展分为2001-2010和2011-2019两个阶段,基于整合长时间序列夜间灯光数据探究两个阶段城市化的时空演化及其异质性,包括:Ⅰ)城市尺度建成区面积变化的空间异质性分析;Ⅱ)像元尺度灯光亮度变化的时间异质性分析;Ⅲ)结合GDP分类的不同发展速度城市的城市化时空异质性分析。主要结论如下:（1）夜间灯光数据整合方法:基于NPP/VIIRS模拟长时间序列DMSP/OLS数据及基于DMSP/OLS模拟长时间序列NPP/VIIRS数据的两种数据整合方法均可以为长时间地表变化过程监测提供连续一致的夜间灯光数据基础。其中,模拟DMSP/OLS与原始DMSP/OLS影像特征更相似、逐像元相关性更高,且DMSP/OLS数据存量更大,因此基于NPP/VIIRS模拟长时间序列DMSP/OLS夜间灯光数据的方法在本研究中被采用。（2）长三角城市群城市化的空间异质性:城市群内大多数城市2010年后建成区面积和灯光亮度的增长普遍加快。自此,长三角城市群由聚集式发展转向分散式发展,并经历了进一步城市集群化的过程。苏州-无锡-常州、杭州、宁波、南京和合肥在这一过程中发挥了核心带动作用,长三角城市群形成了在空间上连接若干城市的多核发展模式。（3）长三角城市群城市化的时间异质性:城市的发展首先由灯光亮度增长主导,而后转变为建成区面积增长主导。主导模式的转换代表了一个城市的中心城区已经发展饱和,灯光效应从城市中心溢出,从而使其郊区经历快速城市化发展。灯光亮度增长速度快慢转换及灯光亮度增长热点冷热交替的现象揭示了城市的持续扩张过程。
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