基于SDGSAT-1夜光数据与OSM路网融合的城市群连通性测度方法创新及其对SDG 11.a的支撑研究

本研究针对城市群连通性量化评估难题，创新性整合SDGSAT-1卫星10米分辨率夜光数据（NTL）与OpenStreetMap（OSM）路网数据，开发了图像增强与网络提取技术，构建了包含光路亮度（LPB）、连接强度（CS）及夜间城市中心性（NCC）等指标的评估体系。通过对成渝（CCUA）、山东半岛（SPUA）和辽宁三大城市群的案例分析，揭示了地形与规划对资源流动效率的影响，为SDG 11.a（可持续城市与社区）目标提供了高精度数据支持。

　　

城市群连通性研究的破局之道：当夜光遥感遇见社交网络分析

在全球城市化进程加速的背景下，城市群作为区域经济发展的核心载体，其内部连通性直接关系到资源流动效率与可持续发展水平。然而，传统评估方法面临数据时效性差、模型假设局限等挑战——统计指标难以捕捉动态变化，重力模型过度依赖预设参数，而互联网大数据又存在成本高、隐私风险等问题。这种困境在实现联合国可持续发展目标（SDG 11.a）"加强城乡区域间经济、社会和环境联系"时尤为突出。

中国科学院的研究团队另辟蹊径，将地球观测技术与社会网络分析相结合，利用我国自主研制的SDGSAT-1卫星获取的10米分辨率全色夜光数据（NTL），联合开源地理信息平台OpenStreetMap（OSM）的路网数据，开发了一套创新的城市群连通性测度方法。这项发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》的研究，不仅突破了传统VIIRS数据500米分辨率的精度限制，更通过地理加权的社会网络模型，揭示了三大城市群夜间资源流动的空间格局。

关键技术突破
研究团队首先开发了局部熵拉伸与对数增强相结合的图像处理流程，显著提升了暗弱道路的识别率。通过建立20米缓冲区的精度验证方法，在六座核心城市实现了最高89%的道路提取精度。基于光路亮度（LPB）和连接强度（CS）指标，构建了包含夜间城市度中心性（NCDC）、接近中心性（NCCC）和中介中心性（NCBC）的评估体系，最终整合为夜间城市中心性（NCC）综合指标。所有分析均基于2022年SDGSAT-1夜光影像和中国省级行政边界数据完成。

地理差异驱动的连通性图谱
4.1 图像增强与道路提取结果
通过局部熵拉伸技术，原本集中在0-2000低值区的道路亮度被有效扩展到0-255标准范围。在16类道路中，生活街道（living street）、步行道（pedestrian）等7类道路的可见长度比超过50%，而高速公路（motorway）等类型因照明不足导致识别率低于20%。核心城市验证显示，济南和青岛的道路提取召回率达80%，而地形复杂的重庆虽精度达96.5%，召回率仅55.1%。

4.2 城市群网络评估结果
成渝城市群（CCUA）受山地地形制约，网络密度指数（NLNDI）最低（0.21），呈现"双核孤立"特征；山东半岛（SPUA）凭借平坦地形实现0.45的高密度连接；辽宁则因长白山走向形成0.32的南北轴向网络。值得注意的是，青岛-济南、成都-重庆等核心城市对的连接强度（CS）超出平均值2-3倍，印证了"灯光明暗即经济脉搏"的假设。

4.3 城市连通性评估结果
夜间城市中心性（NCC）指标显示：沈阳（0.82）、青岛（0.79）和成都（0.76）位列前三，其中沈阳的中介中心性（NCBC）显著高于其他城市，表明其在东北地区承担关键枢纽功能。对比传统DMSP/OLS数据，SDGSAT-1揭示的次级城市连接细节更为丰富，如山东半岛的潍坊-淄博连接强度被低估达40%。

照亮可持续发展之路
这项研究开创性地将高分辨率夜光遥感与社会网络分析相结合，证实了SDGSAT-1数据在监测城市夜间经济活动方面的独特优势。提出的NCC指标体系克服了传统方法忽视地理约束的缺陷，尤其适用于山地城市群的规划评估。研究发现，成渝城市群需要加强次级节点间的"填空式"连接，而山东半岛则可进一步优化沿海-内陆资源通道。这些结论为《国家新型城镇化规划》实施提供了量化依据，也为全球发展中国家评估SDG 11.a进展提供了可复用的技术框架。未来研究可进一步融合多源遥感数据，区分客运、货运等不同流动类型，使城市连通性评估更加精准化、多元化。