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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 178-185    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.24
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1990―2011年舟山群岛不透水面动态遥感分析
张晓萍1,2,3(), 吕颖1, 张华国2, 李朝奎3
1.洛阳师范学院国土与旅游学院,洛阳 471934
2.国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,杭州 310012
3.湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湘潭 411201
Remote sensing analysis of impervious surface changes in Zhoushan Islands during 1990—2011
Xiaoping ZHANG1,2,3(), Ying LYU1, Huaguo ZHANG2, Chaokui LI3
1. School of Land and Tourism, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China
2. State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics, Second Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Hangzhou 310012, China
3. National-Local Joint Engineering Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China
全文: PDF(3979 KB)   HTML  
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摘要 

不透水面(impervious surfaces,IS)扩张加剧了海岛城市的淡水资源污染,是人类活动影响海岛生态系统脆弱性的重要因素之一。为分析舟山群岛IS动态变化,以覆盖舟山本岛及其附近岛屿同一季节的3期Landsat TM/ETM+遥感影像为主要数据源,通过监督分类获取研究区土地利用数据集,对非IS区域进行掩模运算; 利用城市建成区IS与植被覆盖度呈负相关的关系,提取1990年、2000年及2011年的IS变化信息。结果表明,在过去20 a中研究区IS面积呈快速增加趋势,由1990年的47.96 km 2(占研究区总面积的6.28%)增至2011年的114.40 km 2(占比16.27%),新增IS主要分布在舟山本岛老城区周边及附近岛屿沿岸地带,且逐渐向沿岸低高程区域扩张。地形、政策、功能定位及交通状况等因素抑或是舟山群岛IS时空格局变化的主要驱动力。

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张晓萍
吕颖
张华国
李朝奎
关键词 不透水面(IS)遥感空间分析舟山群岛    
Abstract

The expansion of impervious surfaces(IS)exacerbates the pollution of water resources in the island city, which is one of the important human factors affecting the vulnerability of island ecosystem. Landsat images acquired in three days of the same season were applied to monitor the dynamics of IS in Zhoushan Islands during 1990―2011. Firstly, the non-IS region was masked by the land use data set of the study area by supervised classification. Then, the complement of vegetation coverage was used to extract IS in 1990, 2000 and 2011. The results show that the IS expansions have occurred continuously over the past 20 years. The IS area in Zhoushan Islands increased from 47.96 km 2 (accounting for 6.28% of the total study area) in 1990 to 114.40 km 2 in 2011 (16.27%), and the increased IS were mostly located around the old city of Zhoushan Islands and along the periphery of surrounding islands. It is observed that the height of new IS was gradually changing to greater depth with time. The analysis indicates that the topography and the policy as well as the functions and transportation convenience are the dominant factors controlling the spatial patterns of IS and its expansions in Zhoushan Islands.

Key wordsimpervious surfaces(IS)    remote sensing    spatial analysis    Zhoushan Islands
收稿日期: 2016-10-08      出版日期: 2018-05-30
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“海岛生态环境脆弱性演变的遥感监测及评价——以舟山群岛为例”(编号: 41501466);湖南省教育厅项目“近30年湘江流域不透水面变化的遥感监测及分析”(编号: 15C0528);卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放基金项目“基于遥感的海岛生态环境脆弱性评价研究——以舟山本岛及其附近岛屿为例”(编号: SOED1603);政府间国际科技创新合作重点专项“中意智慧城市合作研究”(编号: 2016YFE0104600)
引用本文:   
张晓萍, 吕颖, 张华国, 李朝奎. 1990―2011年舟山群岛不透水面动态遥感分析[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 178-185.
Xiaoping ZHANG, Ying LYU, Huaguo ZHANG, Chaokui LI. Remote sensing analysis of impervious surface changes in Zhoushan Islands during 1990—2011. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 178-185.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/178
Fig.1  研究区位置
海岛名称 所属行政区 岛陆面积/km2 距本岛距离/km 人口数量/万人 跨海大桥(是否连通舟山本岛) 功能定位
舟山岛 定海/普陀区 503.84 4.70 综合开发
金塘岛 定海区 81.11 6.26 4.20 综合开发
秀山岛 岱山县 25.47 2.50 0.83 海洋旅游
册子岛 定海区 15.01 1.88 0.40 港口物流
长白岛 定海区 13.32 1.10 0.52 城区拓展
长峙岛 定海区 7.51 0.36 0.47 城区拓展/海洋科研
大猫岛 定海区 6.60 3.01 0.14 港口物流
岙山岛 定海区 5.15 2.60 0.19 港口物流
盘峙岛 定海区 4.23 0.87 0.18 修造船舶基地
小干岛 普陀区 5.24 0.33 0.16 临港工业
鲁家峙 普陀区 3.77 0.19 0.52 城区拓展
Tab.1  研究区主要海岛基本信息
Fig.2  1990―2011年舟山群岛土地利用/覆盖分类
Fig.3  1990―2011年舟山本岛及其附近岛屿ISA分布
年份 统计指标
MRE/% R
1990年 15.05 0.671
2000年 11.95 0.605
2011年 8.00 0.733
Tab.2  ISA提取结果的精度评价
Fig.4-1  1990―2011年研究区及各主要岛屿IS面积变化
Fig.4-2  1990―2011年研究区及各主要岛屿IS面积变化
Fig.5  不同时期新增IS的空间分布
Fig.6  不同时期新增IS处高程变化
时期 高程值≤0 高程值>0
最小值 最大值 平均值 标准差 最小值 最大值 平均值 标准差
1990—2000年 -18.84 0 -1.21 1.96 0 458.80 13.37 17.86
2000―2011年 -20.88 0 -1.59 1.98 0 456.78 12.97 23.55
Tab.3  不同时期新增IS区域的高程
Fig.7  不同时期各岛屿的人口密度变化
[1] Weng Q H . Remote sensing of impervious surfaces in the urban areas:Requirements,methods,and trends[J]. Remote Sensing of Environment, 2012,117:34-49.
doi: 10.1016/j.rse.2011.02.030
[2] 刘珍环, 王仰麟, 彭建 . 不透水表面遥感监测及其应用研究进展[J]. 地理科学学报, 2010,29(9):1143-1152.
doi: 10.11820/dlkxjz.2010.09.018
Liu Z H, Wang Y L, Peng J . Remote sensing of impervious surface and its applications:A review[J]. Progress in Geography, 2010,29(9):1143-1152.
[3] Chen J Y, Pan D L, Mao Z H , et al.Land-cover reconstruction and change analysis using multi-source remotely sensed imageries in Zhoushan Islands since 1970[J]. Journal of Coastal Research, 2014,30(2):272-282.
doi: 10.2112/JCOASTRES-D-13-00027.1
[4] Carlson T N, Arthur S T . The impact of land use-land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology:A satellite perspective[J]. Global and Planetary Change, 2000,25(1/2):49-65.
doi: 10.1016/S0921-8181(00)00021-7
[5] Xian G, Crane M . Assessments of urban growth in the Tampa Bay watershed using remote sensing data[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,97(2):203-215.
doi: 10.1016/j.rse.2005.04.017
[6] Powell R L, Roberts D A, Dennison P E , et al. Sub-pixel mapping of urban land cover using multiple endmember spectral mixture analysis:Manaus,Brazil[J]. Remote Sensing of Environment, 2007,106(2):253-267.
doi: 10.1016/j.rse.2006.09.005
[7] 徐涵秋 . 近30 a来福州盆地中心的城市扩张进程[J]. 地理科学, 2011,31(3):351-357.
Xu H Q .Urban expansion process in the center of the Fuzhou Basin,Southeast China in 1976―2006[J]. Scientia Geographica Sinica, 2011,31(3):351-357.
[8] Zhang L, Weng Q H.Annual dynamics of impervious surface in the Pearl River Delta,China,from 1988 to 2013,using time series Landsat imagery[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016,113:86-96.
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.01.003
[9] Im J, Lu Z Y, Rhee J , et al. Impervious surface quantification using a synjournal of artificial immune networks and decision/regression trees from multi-sensor data[J]. Remote Sensing of Environment, 2012,117:102-113.
doi: 10.1016/j.rse.2011.06.024
[10] Zhao T, Wang J F . Use of Iidar-derived NDTI and intensity for rule-based object-oriented extraction of building footprints[J]. International Journal of Remote Sensing, 2014,35(2):578-597.
doi: 10.1080/01431161.2013.871394
[11] Yan W Y, Shaker A, El-Ashmawy N . Urban land cover classification using airborne LiDAR data:A review[J]. Remote Sensing of Environment, 2015,158:295-310.
doi: 10.1016/j.rse.2014.11.001
[12] 李德仁, 罗晖, 邵振峰 . 遥感技术在不透水层提取中的应用与展望[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2016,41(5):569-577.
Li D R, Luo H, Shao Z F . Review of impervious surface mapping using remote sensing technology and its application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016,41(5):569-577.
[13] Lu D S, Li G Y, Kuang W H , et al. Methods to extract impervious surface areas from satellite images[J]. International Journal of Digital Earth, 2014,7(2):93-112.
doi: 10.1080/17538947.2013.866173
[14] 黄建波.中国海岛.沙洲. 瑚礁遥感监测应用中的典型问题研究[D]. 青岛:中国海洋大学, 2006.
Huang J B . Research on Typical Questions of China Islands,Sand Banks and Coral Reefs Remote Sensing Monitoring Application[D]. Qingdao:Ocean University of China, 2006.
[15] Zhao B, Kreuter U, Li B , et al. An ecosystem service value assessment of land-use change on Chongming Island,China[J]. Land Use Policy, 2004,21(2):139-148.
doi: 10.1016/j.landusepol.2003.10.003
[16] Quan B, Chen J F, Qiu H L , et al. Spatial-temporal pattern and driving forces of land use changes in Xiamen[J]. Pedosphere, 2006,16(4):477-488.
doi: 10.1016/S1002-0160(06)60078-7
[17] Zhang X P, Pan D L, Chen J Y , et al. Using long time series of Landsat data to monitor impervious surface dynamics:A case study in the Zhoushan Islands[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2013,7(1):073515.
doi: 10.1117/1.JRS.7.073515
[18] Gillies R R, Box J B, Symanzik J , et al. Effects of urbanization on the aquatic fauna of the Line Creek watershed, Atlanta-a satellite perspective[J]. Remote Sensing of Environment, 2003,86(3):411-422.
doi: 10.1016/S0034-4257(03)00082-8
[19] Carlson T N, Ripley D A . On the relation between NDVI,fractional vegetation cover,and leaf area index[J]. Remote Sensing of Environment, 1997,62(3):241-252.
doi: 10.1016/S0034-4257(97)00104-1
[20] 王浩, 吴炳方, 李晓松 , 等. 流域尺度的不透水面遥感提取[J]. 遥感学报, 2011,15(2):388-400.
Wang H, Wu B F, Li X S , et al. Extraction of impervious surface in Hai Basin using remote sensing[J]. Journal of Remote Sensing, 2011,15(2):388-400.
[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[4] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[5] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[6] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[7] 李东, 唐诚, 邹涛, 侯西勇. 近海人工鱼礁水下物理状态探测与评估[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 27-33.
[8] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[9] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[10] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[11] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[12] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[13] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[14] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[15] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
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