《Remote Sensing》：Urban Development Detection Along the Transportation Corridors of the Mongolian Plateau Supported by SDGSAT-1 NTL Data
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在蒙古高原关键节点开展城市化监测，对于评估中蒙俄交通走廊内城市的经济社会发展具有重要意义。这些城市稀疏分布于广阔的草原地带，给跨境区域的城市变化检测带来挑战。本研究提出了一种由多源遥感数据（包括具有更优分辨率的夜间灯光（NTL）数据）支持的城市发展表征方法，聚
在蒙古高原关键节点开展城市化监测，对于评估中蒙俄交通走廊内城市的经济社会发展具有重要意义。这些城市稀疏分布于广阔的草原地带，给跨境区域的城市变化检测带来挑战。本研究提出了一种由多源遥感数据（包括具有更优分辨率的夜间灯光（NTL）数据）支持的城市发展表征方法，聚焦于蒙古高原中蒙俄经济走廊沿线的11个主要城市。引入城市发展指数（CDI），利用“信息熵”结合熵权法。研究人员通过分形维数、紧凑度、经济指数、社会发展指数以及CDI，分析了研究区内11个城市的发展状况。结果表明，包头拥有最高的CDI（0.82），其次为呼和浩特（0.77）、鄂尔多斯（0.73）和乌兰察布（0.66）。相比之下，蒙古国城市的CDI相对较低。首都乌兰巴托的CDI为0.63，而其他蒙古国城市均未超过0.60，这与人口分散相关。结果表明，内蒙古和蒙古国在城市发展上呈现出不同的地理特征。该方法为利用NTL卫星数据检测和评估干旱与半干旱地区城市发展提供了一种定量手段。
**论文解读：SDGSAT-1夜间灯光数据支持的蒙古高原交通走廊沿线城市发展检测**
**研究背景与问题**
城市化是全球可持续发展的核心议题，联合国可持续发展目标11（SDG 11）强调建设包容、安全、韧性和可持续的城市。蒙古高原作为中蒙俄经济走廊的核心区域，其交通走廊沿线城市的城市化监测对于评估该区域的经济社会发展至关重要。然而，这些城市稀疏分布于广阔的草原地区，传统夜间灯光（NTL）遥感数据（如DMSP-OLS和NPP-VIIRS）空间分辨率较粗，难以有效捕捉细尺度的城市变化。此外，蒙古高原的干旱/半干旱环境以及游牧传统导致季节性人口流动，使得城市发展呈现独特模式。中蒙俄经济走廊交通干线的建设（如铁路和公路）深刻影响了区域城市化进程，但如何利用高分辨率NTL数据结合社会经济背景评估这些城市的发展状况，仍是一个紧迫的挑战。因此，研究人员开展了此项研究，旨在利用SDGSAT-1卫星的高分辨率NTL数据，对蒙古高原丝绸之路交通走廊沿线主要城市的发展状态进行定量评估。
**研究内容与结论**
研究人员提出了一种由多源遥感数据支持的城市发展表征方法。通过提取11个城市的建成区边界，计算分形维数和紧凑度，结合社会经济指标（经济指数I-economy和社会发展指数I-society），利用信息熵和熵权法构建城市发展指数（CDI），对城市发展水平进行综合评估。研究结果表明：包头拥有最高的CDI（0.82），其次为呼和浩特（0.77）、鄂尔多斯（0.73）和乌兰察布（0.66）；蒙古国城市CDI普遍较低，首都乌兰巴托为0.63，其他城市均低于0.60。敏感性分析显示，分形维数是CDI中最敏感的参数。该研究为干旱和半干旱地区城市发展监测提供了定量方法，对“一带一路”其他经济走廊具有潜在应用价值。该论文发表在《Remote Sensing》。
**主要技术方法**
研究人员采用了SDGSAT-1卫星的夜间灯光（NTL）数据（10米分辨率，2023年3-7月），通过阈值法（经验阈值25）提取城市建成区，并计算分形维数和紧凑度。同时，从OpenStreetMap和World Data Bank获取社会经济数据，构建包含13个经济指标和21个社会指标的指标体系，分别计算经济指数（I-economy）和社会发展指数（I-society）。利用信息熵和熵权法对分形维数、紧凑度、I-economy和I-society进行加权，综合得到城市发展指数（CDI）。采用ESRI土地利用/土地覆盖（LULC）产品（10米分辨率）进行建成区提取精度验证，计算混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和总体精度。
**研究结果**
**3.1 城市夜间灯光影像空间分布**
通过SDGSAT-1 NTL影像的RGB和DN值图像，研究人员观察到11个城市的空间分布特征。呼和浩特呈现中心聚集模式；包头沿东西轴分布；鄂尔多斯沿西南-东北轴分布；乌兰察布、二连浩特、扎门乌德、赛音山达和乔伊尔呈中心聚集；乌兰巴托有多个分散建成区；达尔汗和苏赫巴托尔受地形影响沿河谷方向分布。
**3.2 经济与社会发展指数结果**
基于社会经济指标计算的经济指数（I-economy）和社会发展指数（I-society）显示：内蒙古城市中，鄂尔多斯经济指数最高（0.30？原文未给出具体值，但指出Ordos最高），二连浩特最低（0.30）；蒙古国城市中，乌兰巴托经济指数最高（0.37），其他城市均低于0.10。社会发展指数方面，呼和浩特在内蒙古城市中最高，二连浩特最低（0.15）；乌兰巴托在蒙古国城市中最高（0.90），达尔汗相对较高（0.51），苏赫巴托尔最低。
**3.3 建成区验证与城市形态分析**
研究人员选取呼和浩特、鄂尔多斯和乌兰巴托进行精度验证，计算混淆矩阵。平均精确率为0.86，平均召回率为0.60，平均总体精度为0.71，平均F1分数为0.81，验证了NTL数据提取建成区的可靠性。通过计算分形维数和紧凑度，发现内蒙古城市中，包头分形维数最高（1.398），二连浩特最低（1.287）；蒙古国城市中，乌兰巴托分形维数最高（1.467），且整体高于内蒙古城市，反映其边界更复杂和不规则。紧凑度方面，乌兰巴托最低（0.012），显示建成区高度分散；二连浩特最高（0.081），符合其口岸城市建成区集中的特点。
**3.4 城市发展指数结果**
城市发展指数（CDI）综合反映了城市发展水平。包头CDI最高（0.82），呼和浩特（0.77）、鄂尔多斯（0.73）、乌兰察布（0.66）紧随其后；二连浩特较低（0.58）。蒙古国城市中，乌兰巴托最高（0.63），乔伊尔（0.55）、达尔汗（0.52）、赛音山达（0.50），扎门乌德和苏赫巴托尔最低（0.43和0.42）。基于CDI将11个城市分为四个发展等级：高发展水平（0.75-1.0）包括呼和浩特和包头；中等发展水平（0.50-0.75）包括鄂尔多斯、乌兰察布、乌兰巴托等；较低发展水平（0.25-0.50）包括扎门乌德和苏赫巴托尔。敏感度分析表明，移除分形维数（Pn）对CDI影响最大，是参数中最敏感的指标。
**总结与讨论**
讨论部分指出，高空间分辨率的SDGSAT-1 NTL数据在识别草原地区分散的城市定居点方面具有优势，通过与VIIRS数据对比，SDGSAT-1能更准确提取中小城市建成区，避免低估发展水平。人为驱动因素方面，蒙古国乌兰巴托的Ger区（非正式定居点）导致城市扩展无序，而中国内蒙古的城市在政府政策（如黄河几字弯城市群）和资源型产业驱动下发展较快。自然驱动因素方面，地形（如乌兰巴托受山谷限制）和生态环境（如沙尘暴）显著影响城市扩展。研究局限性包括SDGSAT-1数据时间跨度短（仅2023年），社会经济指标体系需进一步验证，CDI在衡量可持续性方面存在局限。未来工作将利用多卫星历史数据扩展时间序列，优化模型精度，并增加地形、行政规划等指标。
**研究结论部分翻译**
可持续城市化是干旱和半干旱地区面临的主要挑战。本研究评估了2023年蒙古高原主要交通走廊沿线11个代表性城市的发展状况。利用日间和夜间灯光遥感数据反映城市建成区的活力。采用信息熵进行加权，为分析增加了动态成分，反映了指标水平分布的不确定性或随机性程度。该方法增强了城市社会经济发展水平的评估，并有助于建立城市发展指数，该指数提供了一个综合评估城市发展的统一度量，结合了空间、经济和社会因素。研究人员发现，蒙古国城市通常表现出比内蒙古城市更复杂和不规则的城市边界，而紧凑度有效捕捉了建成区的空间集中度，范围从乌兰巴托的高度分散模式到二连浩特的紧密聚集布局。CDI结果表明，内蒙古地区的城市（如呼和浩特、包头、鄂尔多斯和乌兰察布）表现出资源依赖型产业驱动的快速发展的特征；相比之下，蒙古国地区的城市发展和交通条件相对较差。本研究的方法和结论有助于跟踪和监测草原地区的可持续城市发展，并具有应用于“一带一路”倡议中其他经济走廊的潜力。
