城市建设用地形态紧凑度的测度方法、系统及存储介质

摘要

本发明公开了一种城市建设用地形态紧凑度的测度方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取研究区域的用地斑块数据；对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据；将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格；对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线；根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离，以及计算用地斑块总面积；根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，获得研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。本发明解决了非连续性城市建设用地的形态紧凑度的测度问题，同时有利于确立紧凑度指标，对促进资源的高效配置起到重要作用。

说明书

技术领域

本发明涉及一种紧凑度的测度方法，尤其是一种城市建设用地形态紧凑度的测度方法、系统及存储介质，属于城市建设用地形态测度的技术领域。

背景技术

随着技术的提高和城市化的进程，城市用地快速扩张，在这个过程中，伴随着建设用地的非连续性蔓延和低效利用。而城市蔓延带来了资源浪费、生态破坏等问题。

20世纪60年代，针对城市蔓延问题，欧美学者提出了紧凑城市、精明增长等发展理论，包含了“提高城市密度、促进土地利用的功能混合以及鼓励公交出行”等发展内涵。近年来我国城市化水平快速提高，城市蔓延等土地问题逐渐凸显。随着我国经济步入新常态，土地利用由增量开发转存量开发，城市用地布局的集约性和紧凑性受到越来越多的关注，管理者开始通过各类用地指标对土地利用进行控制，对土地利用的高效性也提出更多的要求。今后的土地管理将逐渐向科学化、精细化的方向发展，而如何测度城市用地的紧凑度成为首要问题，因此有必要通过量化的指标来对城市的用地紧凑度进行评价。

用地紧凑度一直受到学者的关注，对紧凑度的不同定义会导致不同的评价结果，对紧凑度评价方法的确定至关重要。传统的研究方法侧重于将圆作为紧凑度的标准度量形状，从形态角度对用地整体进行评价。RICHARDSON(1961)将圆形作为标准度量形状，提出(其中A为面积，P为周长)，COLE(1964)则以最小外接圆面积为标准来衡量城市的形状特征，并提出紧凑度＝A/A’(其中A为区域面积，A’为最小外接圆面积)。

随着信息技术的发展，对用地数据获取的精度增加，处理方式也更加多样，应用较广的有两种测度方法。

第一种测度方法由BATTY(2001)提出，称为紧凑度d/d_m，通过城市用地斑块的平均距离(d)与最大距离(d_max)的比值来衡量城市紧凑度，公式为d/d_max。该方法的不足之处在于它忽视了绝对距离于紧凑度的影响，忽略斑块大小，假设有一个由四个斑块组成的正方形城市，无论其边长为1还是2，其紧凑度都是相同的，如图1和图2所示。前者由[(1+1+1+1+1.414+1.414)/6]/1.414计算得到，为0.791，后者由[(2+2+2+2+2.818+2.818)/6]/2.818计算得到，也为0.791。这明显有悖于前者紧凑度高于后者的事实。

第二种测度方法通过用地斑块面积a和周长p来测度称为紧凑度p/a，计算公式为紧凑度p/a＝[(a/π)^1/2]/(p/2π)。其中p为城市轮廓周长，该方法考虑了用地斑块大小对于紧凑度的影响，但其缺陷在于，没有考虑距离的影响。假设有一个由四个面积相等的斑块组成的正方形城市，无论其间隔是1还是2，由于其斑块的面积和周长固定，其紧凑度都不变，如图3和图4所示，这也与前者紧凑度高于后者的事实相悖。

上述两种方法都有共同的缺点，即忽视了城市建设用地斑块的绝对距离，从而对城市建设用地蔓延区域和非连续区域紧凑度的测度存在较大误差。

发明内容

本发明的第一个目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供了一种城市建设用地形态紧凑度的测度方法，该方法通过建设用地斑块平均距离和面积的关系，测度建设用地形态紧凑度，解决了非连续性城市建设用地的形态紧凑度的测度问题。

本发明的第二个目的在于提供一种城市建设用地形态紧凑度的测度系统。

本发明的第三个目的在于提供一种存储介质。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

城市建设用地形态紧凑度的测度方法，所述方法包括：

获取研究区域的用地斑块数据；

对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据；

将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格；

对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线；

根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离，以及计算用地斑块总面积；

根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

进一步的，所示获取研究区域的现状用地斑块数据，具体包括：

通过百度地图API平台配合WebGL引擎对百度地图PC端的人造区域要素进行提取，获取研究区域的用地斑块数据。

进一步的，所述对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据在ArcGIS平台中进行，具体包括：

加载单波段的用地斑块栅格数据，并进行二值化处理；

创建线要素图层，对线要素图层进行编辑；

设置矢量化的最大线宽和压缩容差；

在线要素图层上生成用地斑块外轮廓线；

输入用地斑块外轮廓线图层，将线要素转为面要素，输出用地斑块图层，得到用地斑块矢量数据。

进一步的，所述将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格在ArcGIS平台中进行，具体包括：

对用地斑块矢量数据进行坐标投影，并输出投影后的用地斑块图层；

对城市建设用地斑块进行栅格化处理，布设连续的用地单元格覆盖建设用地斑块，输出渔网图层；

输入渔网图层与用地斑块图层，将用地斑块与用地单元格相交，输出用地相交图层；

统计相交后各用地单元格内的用地斑块面积：

将用地斑块面要素转为点要素，使用地相交图层转换为用地相交点图层；

计算用地单元格内建设用地面积，汇总用地相交点图层，得到用地相交汇总图层；

筛选出建设用地面积大于或等于预设值的用地单元格，通过用地相交汇总图层，导出所选要素数据，得到新的用地单元格图层。

进一步的，所述计算用地单元格内建设用地面积，如下式：

S_i＝∑s_k

其中，S_i为用地单元格i内的建设用地面积，s_k为第i个用地单元格内第k个建设用地斑块的面积。

进一步的，所述对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线在ArcGIS平台中进行，具体包括：

输入用地单元格图层，确定各用地单元格的几何中心，得到各用地单元格的用地单元点图层；

根据所有的用地单元点，创建网络数据集；

创建OD成本矩阵，在起始地点和目的地点中都加载用地单元点图层，得到各用地单元点两两间的直线连线；

去除各直线连线中的重复线条；

计算去除重复线条后的各直线连线的几何距离；

为各直线连线的起始地点和目的地点赋值，使各直线连线具有起始单元格的用地面积属性以及目的地单元格的用地面积属性；

当各直线连线的起始地点和目的地点赋值后，导出连线表。

进一步的，所述计算用地单元格之间的平均距离，如下式：

其中，S_i、S_j分别表示连线两端的单元格用地面积，i，j＝1，2，3……n，且i＜j；

所述计算用地斑块总面积，如下式：

a＝∑S_i

其中，S_i为用地单元格i内的建设用地面积。

进一步的，所述根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数，如下式：

紧凑度指数d/a＝d/[(a/π)^1/2]

其中，a为用地斑块总面积；d为用地单元格之间的平均距离。

本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：

城市建设用地形态紧凑度的测度系统，所述系统包括：

用地斑块数据获取模块，用于获取研究区域的用地斑块数据；

用地斑块矢量数据获取模块，用于对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据；

用地单元格筛选模块，用于将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格；

网络分析模块，用于对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线；

第一计算模块，用于根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离以及用地斑块总面积；

第二计算模块，用于根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

本发明的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现如下操作：

获取研究区域的用地斑块数据；

对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据；

将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格；

对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线；

根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离，以及计算用地斑块总面积；

根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，获得研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：

1、本发明优化了用地斑块的处理和分析方法，减少了斑块数量波动大带来的对紧凑度测度的误差：通过对研究范围内的建设用地斑块进行栅格化处理，以单元格范围内的建设用地斑块面积对单元格进行赋值，再进一步对用地单元格进行筛选，避免了用地斑块划分标准不一、数量波动较大带来的精确度偏差，并减少了极端数据对结果的影响。

2、本发明优化了建设用地形态紧凑度的测度方法，测度结果更精确，且完善了对非连续性地区的紧凑度测度，紧凑度公式与其他计算方法相比，排除了测度不准的用地斑块周长因子，并克服了忽视城市大小影响、忽视独立斑块面积的缺点，将斑块大小与距离相联系，能横向比较不同规模、不同形态城市的紧凑度。

3、本发明基于百度地图开放平台的用地数据，通过对建设用地斑块面积与平均距离的测度，根据紧凑度公式对目标城市用地紧凑度进行测度，尤其适用于对城市蔓延区域非连续用地的紧凑度测度，通过对用地紧凑度进行量化，有利于确立紧凑度指标，对促进资源的高效配置起到重要作用，也为城市的精细化管理提供辅助工具。

附图说明

图1为现有技术中由四个点组成的正方形(边长为1)城市模型图。

图2为现有技术中由四个点组成的正方形(边长为2)城市模型图。

图3为现有技术中由四个用地斑块组成的正方形(边长为1)城市模型图。

图4为现有技术中由四个用地斑块组成的正方形(边长为2)城市模型图。

图5为本发明实施例1的城市建设用地形态紧凑度的测度方法流程图。

图6为本发明实施例1的由四个用地斑块组成的正方形(边长为1)城市模型。

图7为本发明实施例1的由四个用地斑块组成的正方形(边长为2)城市模型。

图8为本发明实施例2的深圳特区用地斑块图。

图9为本发明实施例2的上海浦东新区用地斑块图。

图10为本发明实施例2的天津滨海新区用地斑块图。

图11a为本发明实施例2的深圳特区在粒度为500m×500m下的有效用地单元格分布图。

图11b为本发明实施例2的深圳特区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格分布图。

图11c为本发明实施例2的深圳特区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格分布图。

图12a为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为500m×500m下的有效用地单元格分布图。

图12b为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格分布图。

图12c为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格分布图。

图13a为本发明实施例2的天津滨海新区在粒度为500m×500m下的有效用地单元格分布图。

图13b为本发明实施例2的天津滨海新区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格分布图。

图13c为本发明实施例2的天津滨海新区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格分布图。

图14a为本发明实施例2的深圳特区在粒度为500m×500m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图14b为本发明实施例2的深圳特区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图14c为本发明实施例2的深圳特区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图15a为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为500m×500m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图15b为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图15c为本发明实施例2的上海浦东新区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图16a为本发明实施例2的天津滨海新区在粒度为1000m×1000m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图16b为本发明实施例2的天津滨海新区在粒度为1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图。

图17为本发明实施例3的城市建设用地形态紧凑度的测度系统结构框图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

如图5所示，本实施例提供了一种城市建设用地形态紧凑度的测度方法，该方法包括以下步骤：

S1、获取研究区域的用地斑块数据。

本实施例通过百度地图API平台，获取研究区域的现状用地斑块数据，具体为：通过百度地图API平台配合WebGL引擎对百度地图PC端的“人造区域”要素进行提取，获取研究区域的用地斑块数据。

S2、对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据。

本实施例在ArcGIS平台中导入数据，进行矢量化处理后，得到用地斑块矢量数据，具体包括：

S201、在ArcGIS平台中，加载单波段的用地斑块栅格数据，并进行二值化处理：在内容面板中右键单击图层，打开属性中的符号系统面板，选择已分类选项，设置类别数量为2，颜色为黑白，其中用地斑块颜色为黑，其它为白色。

S202、新建一个线要素shapefile文件，打开编辑器工具栏，单击下拉菜单中的开始编辑，对该图层进行编辑；打开拓展模块中的arcscan工具，在下拉菜单中打开矢量化设置，将最大线宽设置为1，压缩容差设置为0.1，选择应用。

S203、打开arcscan工具栏的下拉菜单，选择显示预览，确认无误后，在下拉菜单中选择生成要素，在线要素图层上生成用地斑块外轮廓线。

S204、将线要素转为面要素：arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/要素/要素转面】，输入用地斑块外轮廓线图层，并输出【用地斑块】图层，得到研究区域用地斑块矢量数据。

S3、将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格。

本实施例在ArcGIS平台中，将用地斑块数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格，具体包括：

S301、对用地斑块矢量数据进行坐标投影：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/投影和变换/要素/投影】，在输入数据集或要素类的下拉菜单中选择S102中处理完成的用地斑块矢量数据图层，设置输出坐标系为研究区域对应的UTM坐标系(如深圳对应投影坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_50N)，并输出投影后的用地斑块图层。

S302、对城市建设用地斑块进行栅格化处理，布设连续的、边长为500m/1000m/1500m的正方形用地单元格覆盖建设用地斑块：启动工具【工具箱/数据管理工具/要素类/创建渔网】，在模板范围下拉菜单中选择S201中处理完成的用地斑块图层，设置像元宽度和高度均为设定值，几何类型为polygon，在【环境设置】中，将输出坐标系设置为与输入一致，最后输出【渔网】图层。

S303、将用地斑块与用地单元格相交：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/分析工具/叠加分析/相交】，输入渔网图层与用地斑块图层，并输出【用地相交】图层。

S304、统计相交后各用地单元格内的用地斑块面积：在内容列表面板中右键单击用地相交图层，在属性表中添加“面积”字段，右键单击“面积”字段，选择计算几何，在计算几何面板中设置属性为面积，单位为平方米，得到相交后各用地斑块的面积。

S305、将用地斑块面要素转为点要素：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/要素/要素转点】，将【用地相交】图层转换为【用地相交点】。

S306、计算用地单元格内建设用地面积，如下式：

S_i＝∑s_k

其中，S_i为用地单元格i内的建设用地面积，s_k为第i个用地单元格内第k个建设用地斑块的面积。

具体操作为：在内容列表面板中右键单击【渔网】图层，选择【连接和关联/连接】，选择基于空间位置的另一图层数据，以“总和”属性汇总用地相交点图层，另存为【用地相交汇总】图层。

S307、选取S_i≥1000m²的单元格：在内容列表面板中右键单击【用地相交汇总】图层，打开属性表，在按属性选择面板中，筛选出“sum_面积＞＝1000”的单元格，选择应用，在内容面板中右键单击【用地相交汇总】图层，导出所选要素数据至新的图层【用地单元格】。

S4、对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线。

本实施例通过ArcGIS平台中的网络分析模块对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线，并将连线及端点信息导出为excel文件，具体包括：

S401、确定各用地单元格的几何中心：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/要素/要素转点】，输入【用地单元格】图层，得到各用地单元格的几何中心图层【用地单元点】。

S402、新建网络数据集：在目录面板中单击右键，新建一个辅助图层，编辑辅助图层，绘制四条相交的线，将所有的用地单元点都包含在内，导出辅助要素图层为shp格式，在目录中右键单击辅助图层，选择新建网络数据集，单击下一步直至完成创建。

S403、创建OD成本矩阵：在NetworkAnalysis工具条中新建OD成本矩阵，并打开Network Analysis窗口；在Network Analysis面板中，在出发点和目的地点中都加载【用地单元点】图层，排序字段设置为fid，使用几何的搜索容差单位设置为千米，运行NetworkAnalysis工具条中的求解按钮，得到各用地单元点两两间的直线连线。

S404、去除重复线条：右键单击NetworkAnalysis面板中的【线】要素，打开属性表，属性表中存在【OriginID】和【DestinationID】分别代表连线起始点的编号，其中OriginID＝i，DestinationID＝j的连线与OriginID＝j，DestinationID＝i的两条连线是方向不同但位置重复的两条线，需要排除其中一条，而OriginID＝DestinationID的连线是无用线，也需排除；具体步骤是：在属性表中打开【按属性查找】面板，以″OriginID″＜″DestinationID″为条件，点击确定，将选中数据导出为新的图层【连线】，格式为shp，并添加至面板中。

S305、计算连线的几何距离：右键单击【连线】图层，打开属性表，添加【距离】字段，类型为双精度，点击确定；右键单击新建的【距离】字段，选择计算几何，设置属性为长度，单位为米，单击确定，计算出各个连线间的几何长度，即为各点间的几何距离d_ij。

S306、为连线的起始点和目的地点赋值：在连线图层中添加“OriginArea”字段和“DestinationArea”字段，根据【连线】表的“OriginID”和【用地单元点】的“ObiectID”连接【连线】表和【用地单元点】表，右键单击“OriginArea”字段，选择字段计算器，使“OriginArea”＝用地单元点表中的“sum_面积”，这样连线就有了起始单元格的用地面积属性，拆开连接；同理，根据【连线】表的“DestinationID”和【用地单元点】的“ObjectID”连接【连线】表和【用地单元点】表，使“DestinationArea”＝用地单元点表中的“sum_面积”，这样连线就有了目的地单元格的用地面积属性，拆开连接。

S307、导出【连线】表：将【连线】属性表的所有记录导出为dBASE表【连线.dbf】，并将该文件的后缀名改为xls。

S5、根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离，以及计算用地斑块总面积。

本实施例在excel软件中根据公式计算用地单元格之间的平均距离，统计数据的面积。

计算用地单元格之间的平均距离d，令S_i、S_j分别表示连线两端的单元格用地面积，其中i，i＝1，2，3……n；在excel文件中利用函数工具计算平均距离d，具体公式为：

其中，i＜j。

在平均距离的计算过程中，首先计算S_i·S_j、S_i·S_j·d_ij，再分别计算它们的和∑_ij(S_i·S_j·d_ij)、∑_ij(S_i·S_j·d_ij)。

计算用地斑块总面积a，即统计步骤S206筛选后的所有用地单元格内的用地面积总和：打开【用地单元格】图层的属性表面板，右键单击“sum_面积”字段，单击统计选项查看面积总和，具体公式为：

a＝∑S_i

其中，S_i为用地单元格i内的建设用地面积。

S6、根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

本实施例根据建设用地的形态紧凑度指数d/a公式，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数，形态紧凑度指数的具体公式为：

紧凑度指数d/a＝d/[(a/π)^1/2]

其中，a为用地斑块总面积，即建设用地总面积；d为用地单元格之间的平均距离；数值越小，则用地形态的紧凑度越高。

本实施例提出通过用地斑块平均距离d和斑块面积a的关系来测度城市建设用地形态紧凑度的方法，称为紧凑度d/a，计算公式为d/a＝d/[(a/π)^1/2]。对于一个给定的城市，城市建设用地形态紧凑度与建设用地面积成正相关关系而与用地斑块间平均距离成负相关关系，如图6和图7所示。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了上述实施例的方法操作，但是这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

实施例2：

本实施例以深圳特区范围(包括南山、福田、罗湖、盐田四区)、上海浦东新区、天津滨海新区三处为例，提供了一种城市建设用地形态紧凑度的测度方法，具体操作情况及说明如下：

1)数据获取与初步处理

1.1)通过百度地图API平台配合WebGL引擎对百度地图PC端的“人造区域”要素进行提取，获取深圳特区的用地斑块栅格数据。

1.2)在ArcGIS平台中，加载深圳特区的用地斑块栅格数据，打开拓展模块中的arcscan工具，对栅格数据进行矢量化处理，得到深圳特区的用地斑块矢量数据。

同样地，也对上海浦东新区和天津滨海新区也进行同样的操作，深圳特区、上海浦东新区和天津滨海新区的用地斑块矢量数据分别如图8、图9和图10所示。

2)数据的栅格化处理与数据筛选

2.1)对用地斑块矢量数据进行坐标投影：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/投影和变换/要素/投影】，在输入数据集或要素类的下拉菜单中选择深圳特区用地斑块矢量数据图层设置输出坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_50N，输出投影后的用地斑块图层【深圳_UTM50N】。

2.2)对城市建设用地斑块进行栅格化处理：启动工具【工具箱/数据管理工具/要素类/创建渔网】，在模板范围下拉菜单中选择【深圳_UTM50N】图层，设置像元宽度和高度均为1500(默认单位为米)，几何类型为polygon，在【环境设置】中，将输出坐标系设置为与输入一致，最后输出【深圳渔网1500】图层。

2.3)将用地斑块与单元格相交：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/分析工具/叠加分析/相交】，输入【深圳渔网1500】与【深圳_UTM50N】图层，并输出【用地相交_深圳1500】图层。

2.4)统计各单元格内的用地斑块面积：在内容列表面板中右键单击【用地相交_深圳1500】图层，在属性表中添加【面积】字段，右键单击【面积】字段，选择计算几何，在计算几何面板中设置属性为面积，单位为平方米，得到相交后各用地斑块的面积s_k。

2.5)将用地斑块面要素转为点要素：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/要素/要素转点】，输出点要素图层-【用地相交点_深圳1500】。

2.6)计算单元格内建设用地面积S_i，具体公式为：

S_i＝∑s_k

其中，s_k为第i个单元格内第k个建设用地斑块的面积。

具体操作为：在内容列表面板中右键单击【深圳渔网1500】图层，选择【连接和关联/连接】，选择基于空间位置的另一图层数据，以“总和”属性汇总【用地相交点_深圳1500】图层，另存为【用地相交汇总_深圳1500】。

2.7)选取S_i≥1000m²的单元格：在内容列表面板中右键单击【用地相交汇总_深圳1500】图层，打开属性表，在按属性选择面板中，筛选出“sum_面积＞＝1000”的单元格，选择应用，在内容面板中右键单击【用地相交汇总_深圳1500】图层，导出所选要素数据至新的图层【用地单元格_深圳1500】。

3)网络分析

3.1)确定各用地单元格的几何中心：在arctoolbox中，启动工具【工具箱/数据管理工具/要素/要素转点】，输入【用地单元格_深圳1500】图层，得到各用地单元格的几何中心图层【用地单元点_深圳1500】。

3.2)新建网络数据集：在目录面板中单击右键，新建一个【辅助_深圳】图层，编辑辅助图层，绘制四条相交的线，将所有的用地单元点都包含在内，导出辅助图层为shp格式，在目录面板中右键单击辅助图层，选择新建网络数据集，单击下一步直至完成创建。

3.3)创建OD成本矩阵：在NetworkAnalysis工具条中新建OD成本矩阵，并打开Network Analysis窗口；在Network Analysis面板中，在出发点和目的地点中都加载【用地单元点_深圳1500】图层，排序字段设置为fid，使用几何的搜索容差单位设置为千米，运行NetworkAnalysis工具条中的求解按钮，得到各用地单元点两两间的直线连线。

3.4)去除重复线条：右键单击NetworkAnalysis面板中的【线】要素，打开属性表，在属性表中打开【按属性查找】面板，以【″OriginID″＜″DestinationID″】为条件，点击确定，将选中数据导出为新的shapefile图层【连线_深圳1500】，并添加至面板中。

3.5)计算连线的几何距离：右键单击【连线_深圳1500】，打开属性表，添加【距离】字段，点击确定；右键单击新建的【距离】字段，选择计算几何，设置属性为长度，单位为米，单击确定，计算出各个连线间的几何长度，即为各点间的几何距离d_ij。

3.6)为连线的起始点和目的地点赋值：在连线图层中添加“OriginArea”字段和“DestinationArea”字段，在【连线_深圳1500】表中，以“OriginID”和【用地单元点_深圳1500】的“ObjectID”字段连接两表；右键单击【OriginArea】字段，选择字段计算器，使“OriginArea”＝【用地单元点_深圳1500】表中的“sum_面积”，这样连线就有了起始单元格的用地面积属性，拆开连接；同理，在【连线_深圳1500】表中，以“DestinationID”字段和【用地单元点_深圳1500】的“ObjectID”字段连接两表，使“DestinationArea”＝用地单元点表中的“sum_面积”，这样连线就有了目的地单元格的用地面积属性，移除连接。

3.7)导出【连线_深圳1500】表：将【连线_深圳1500】属性表的所有记录导出为dBASE表【连线_深圳1500.dbf】，导出后将该文件的后缀名改为xls。

4)形态紧凑度指数计算

4.1)计算用地单元格的平均距离d，令S_i、S_j分别表示连线两端的单元格用地面积，其中i，j＝1，2，3……n；在excel文件中利用函数工具计算平均距离d，具体公式为：

其中i＜j；

在平均距离的计算过程中，首先计算S_i·S_j、S_i·S_j·d_ij，再分别计算它们的和∑_ij(S_i·S_j·d_ij)、∑_ij(S_i·S_j·d_ij)。

4.2)计算用地斑块总面积a：打开【用地单元】图层的属性表面板，右键单击“sum_面积”字段，单击统计选项查看面积总和，具体公式为：

a＝∑S_i

其中，S_i为用地单元格i内的建设用地面积。

4.3)计算研究区域用地形态紧凑度指数d/a，具体公式为：

紧凑度指数d/a＝d/[(a/π)^1/2]，

其中，a为建设用地总面积；d为用地单元格之间的平均距离；数值越小，则用地形态的紧凑度越高。

将步骤2.2)中的单元格大小分别设置为1000m×1000m和500m×500m，用上述方法计算相应粒度下深圳特区的建设用地形态紧凑度指数。

分别以上海浦东新区和天津滨海新区为研究范围，步骤1)中的已获取上海浦东新区和天津滨海新区的用地斑块矢量数据，通过上述步骤2)～步骤4)计算上海浦东新区和天津滨海新区在不同粒度下的建设用地形态紧凑度指数。

根据上述步骤，得到深圳特区、上海浦东新区和天津滨海新区在500mx500m、1000m×1000m、1500m×1500m的粒度下，建设用地紧凑度指数如下表(表1)，根据紧凑度指数可以判断，三者当中，上海浦东新区的用地形态最为紧凑，而天津滨海新区的用地形态最不紧凑，且单元格粒度对紧凑度的计算影响非常小。

表1深圳特区、上海浦东新区、天津滨海新区城市建设用地形态紧凑度指数统计表

深圳特区在粒度为500m×500m、1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格分布分别如图11a～11c所示，上海浦东新区在粒度为500m×500m、1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格分布分别如图12a～12c所示，天津滨海新区在粒度为500m×500m、1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格分布分别如图13a～13c所示；深圳特区在粒度为500m×500m、1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图分别如图14a～图14c所示，上海浦东新区在粒度为500m×500m、1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图分别如图15a～图15c所示，天津滨海新区在粒度为1000m×1000m、1500m×1500m下的有效用地单元格几何距离连线图分别如图16a～图16b所示

实施例3：

如图17所示，本实施例提供了一种城市建设用地形态紧凑度的测度系统，该系统包括用地斑块数据获取模块、用地斑块矢量数据获取模块、用地单元格筛选模块、网络分析模块、第一计算模块和第二计算模块，各个模块的具体功能如下：

所述用地斑块数据获取模块，用于获取研究区域的用地斑块数据。

所述用地斑块矢量数据获取模块，用于对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据。

所述用地单元格筛选模块，用于将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格。

所述网络分析模块，用于对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线。

所述第一计算模块，用于根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离以及用地斑块总面积。

所述第二计算模块，用于根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，计算研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

需要说明的是，本实施例提供的系统仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

实施例4：

本实施例提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如下操作：

获取研究区域的用地斑块数据；对用地斑块数据进行矢量化处理，得到用地斑块矢量数据；将用地斑块矢量数据通过栅格化技术进行处理，并筛选出符合标准的用地单元格；对用地单元格进行网络分析，得到用地单元格之间的几何连线；根据用地单元格之间的几何连线和端点信息，计算用地单元格之间的平均距离，以及计算用地斑块总面积；根据用地单元格之间的平均距离和用地斑块总面积，获得研究区域城市建设用地的形态紧凑度指数。

本实施例中的存储介质可以是磁盘、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、U盘、移动硬盘等介质。

综上所述，本发明通过建设用地斑块平均距离和面积的关系，测度建设用地形态紧凑度，解决了非连续性城市建设用地的形态紧凑度的测度问题。

以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。