一、城市建成区边界

城市建成区边界又称城市增长边界 （UGB），1976年美国俄勒冈州的塞勒姆市政府首次将它描述为“城市土地和农村土地之间的分界线”。近年来，国内外学者和权威机构对这一概念进行了深入研究和解读。

Sybert Richard在1991年将UGB描述为 “城市外围划定的一条遏制其城市空间无限进行扩张的线”；Kolakowaskik Machemer在2000年提出“城市增长边界是在城市周围划定的一条抑制市区空间无限增长的边界线，边界之外的土地应一直保持低密度的状态，与城市范围内的高密度城市建设形成鲜明的对比，是一条明确区分城市和农村的分界线”。

我国对城市建成区边界的研究起步相对较晚，黄慧明2007年提出城市建成区边界应当从城市发展需求出发，城市增长边界是为了满足未来城市空间扩展需求而预留的土地，即一定时间内城市空间扩展的预期边界。韩涛（2014）认为城市增长边界不是一条建大的“非建设用地”与“可建设用地”的边界线，而是基于特定城市发展目标、解决城市发展问题的综合管理方法，是一定时期、一定经济技术条件下城市空间发展的规划许可边界。

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除此之外，国内一些权威机构针对我国城镇化发展现状对这一概念进行了更适合我国国情的阐述，中国城市规划设计研究院提出城市开发边界的定义为：“城市行政辖区内划分可进行城市开发建设和不可进行城市开发建设的空间界限。”中国土地勘测规划院将城市建成区边界定义为：“区域资源和生态可承载或城镇化基本完成时的最大城市规模所对应的城市空间边界。”

从目前来看，国内外对城市边界定义仍未形成较为统一的意见，不同专家学者和研究机构观点各异，不同地区的城市边界划定结果也大相径庭，随着新型城镇化体系的推进和我国城镇化水平不断提高，未来几年中，城市边界问题必将成为新的研究热点之一。

二、城市建成区划定方法

1.多要素综合判定法。多要素综合判定法是基于城市建成区内的特性解析以及相应的界定原则来划定城市边界的，胡忆东以武汉市为例，从城市功能及空间形态等多角度出发，将城市建成区内建设用地类型划分为包括公共设施用地、居住用地、水域及道路用地在内的10种用地类型，再通过事先确定好的建成区范围界定原则进行初步判定。建成区范围界定原则包含：面积界定准则，零星地物归并准则，功能判定准则，山体、湖泊、绿地的界定标准，以及村镇用地的界定标准。最后，根据公交可达范围、道路面积率、城市供水覆盖范围、医疗教育及商业服务设施覆盖范围进行综合判定，取各要素的交集为城市建成区范围。

（1）陈可欣（2016）利用我国高分一号卫星数据，通过基于面向对象的方式从光谱特征、几何特征、纹理特征和边缘密度四个方面制定了对建成区建筑物的分类规则，将城市建设用地分为居民区、厂区及特殊功能建筑区等，非建设用地包括植被、水域、裸地等，利用这些分类规则对用地类型进行划分，然后对建成区形态的修正进行了描述，完成了对城市建成区的提取工作，取得明显效果。

通过多种要素综合叠加的判定方法可以较为准确地获得城市的建成区范围，但由于采用的数据较多且来源不一，数据格式不统一，操作过程存在一定难度。因此，该方法适合政府内部机构资源共享度较高、数据集成度较好的城市。

（3）冯丽英（2017）基于面向对象的多尺度分割及深度卷积神经网络研究，进行建设用地信息提取的最佳分割尺度及深度卷积神经网络，在建设用地信息自动提取中的效果和优势，证明了深度学习技术在遥感影像分类中的明显优势。

如今，许多工程施工单位没有建立起相应正规有序的档案管理工作机制，致使道路工程档案管理工作不正规、不规范。第一，收集资料不齐全。部分工程管理单位只注重纸制资料的收集和整理，没有声视频、图像等素材。第二，收集整理的档案资料质量不高。收集和整理的档案材料普遍存在内容不完整、缺漏项、手续不齐全和原件存档较少等问题。第三，保存完整性差。素材不齐全、准确性不高、真实性不高、可靠性不高、完整度不高等问题极为严重，致使一些工程档案没有起到真实反映工程建设现状的意义，不能充分发挥其凭证及依据的作用，给日后工作带来一定难度。

利用常规图像处理技术处理遥感影像作为最直接有效的方法，在城市建成区边界的划定上效果显著，某些方法在实际工作中被广泛采用。

（1）通过划定植被与非植被区域进行城市边界的模糊划分，该方法由陈剑锋等在2011年提出，通过计算NDVI（植被覆盖指数）来提取植被覆盖区和非植被覆盖区，该方式能够将植被从水、土及其他建设用地中分离出来，仅可在某些较为粗略的城市管理需求中作为参考。

（2）李海江2015年从常规图像处理的角度出发，首先计算遥感影像的灰度共生矩阵特征值，并以此为输入量，再利用神经网络进行建成区和非建成区用地分类，最后通过形态学变换进行建成区边界修订。实验证明，该方法划定的城市边界比较准确且效果显著。

光谱采集条件：波数范围4000～12 000cm-1，扫描次数32次，分辨率8 cm-1，其中78张木质部原始光谱图堆叠后如图1所示，78张皮部扫描原始光谱图堆叠后如图2所示。

通过遥感影像提取城市建成区信息作为目前最便捷有效的手段，被广泛应用于各地城市管理部门，专家学者针对不同的遥感影像提供了多种提取方法，比较典型的包括以下方面：

3.基于深度学习的遥感影像信息提取。近年来，随着机器学习和人工智能的再次崛起，图像处理技术也迎来了新的变革。研究人员对影像进行信息提取时开始尝试面向对象的提取技术，即在操作时不再单纯考虑单个像元的光谱信息，而是综合考虑多个像元之间的光谱、空间、纹理、上下文等关系，将影像进行多尺度分割，再利用深度学习技术完成样本训练，实现机器从遥感影像中自动识别、获取城市建成区范围，其中应用最为广泛的是利用深度卷积神经网络来进行图像的识别和处理。以下是近年来我国学者利用深度学习技术在遥感影像中的目标识别的诸多有益探索：

综上所述，面对当前的电力改革的新形势，我们必须通过在供电企业的思想政治工作中加强党的核心领导、坚持以人为本、创建完善的工作体系和制度、抓好党员干部的思想政治工作，不断创新供电企业思想政治工作新局面，才能有力提升供电企业思想政治工作的实效性，促进供电公司持续健康发展和更好地服务社会。

深度学习技术的引入能够有效解决在图像处理中的效率问题，同时也具有更好的普适性。利用深度学习神经网络进行样本训练，从而能够使计算机更加准确地进行遥感影像上的地物识别和分类，在深度学习技术和人工智能快速发展的时代，很快取得了显著成效，为基于遥感影像的城市建成区边界提取方式提供了新的思路。

2.基于常规方法的遥感影像的信息提取。遥感作为监测、管理、分析城市化进程及城市景观变化最为有效的信息源，能够为城市边缘区范围的界定提供更为广阔和独特的视角。近年来，随着世界范围内航空航天事业和新型传感技术的迅速发展，卫星遥感图像的分辨率越来越高，所含信息量也愈加丰富。因此，城市管理部门能够直接通过遥感影像提取其所需要的信息。

（3）宋金超等（2015）利用由美国军事气象卫星DMSP搭载的OLS传感器所采集的夜间灯光图像数据，通过突变检测法确定最佳阈值，从而划定城市边界，最后将划定结果与Google地球对比进行精度评价。由于当前DMSP/OLS数据精度较低，只能满足国家层面上的宏观判定，针对单个城市的高精度城市规划管理需求而言，这种方法并不太适用。

（2）韩洁等（2017）提出利用深度学习中的深度信念网络对高分辨率遥感影像进行分类及城市扩展变化检测分析，利用改进的深度信念网络对北京市三期遥感影像进行分类及变化检测，有效划定了北京建成区范围，取得了良好效果。

三、结论

为了避免城市边界无序扩张，就需要彻底改变粗放低效的发展模式，逐步由扩张性规划转向限定城市边界、优化城市空间结构、科学确立城市功能定位和形态，加强城市空间开发利用管制，合理确定城市规模、开发边界、开发强度和保护性空间，提高城市规划管理水平和城市内涵。

目前，城市管理部门在对城市进行建成区划定时，可根据城市具体情况以及城市遥感数据采取不同的技术路线，尽管一些方法取得的结果并不精确，但作为城市管理的参考依据来讲，仍具有一定的参考价值。另外，在新的技术革新前，通过遥感信息提取仍作为城市管理部门获取城市建成区边界的最主要手段，但随着新技术的不断发展，利用深度学习技术来进行遥感影像上的地物识别作为最新理论和技术的应用点，正逐步被人们接受和采纳。

参考文献：

可见，常规加密方法、DGPS与PPP 3种加密方法的高程精度在±10cm、平面位置精度在±15cm，平面位置的精度略低于高程精度，高程精度与实地±1GSD精度持平。

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[2]陈剑锋，谌进波.基于植被指数阈值法的城市边界动态监测技术研究[J].测绘与空间地理信息，2011，34（05）：84-86+90.

图2为DPD模拟所涉及最高体系浓度(杂双子表面活性剂体积分率φ=0.5)下,C9-P-NC18体系中各DPD软粒子的扩散系数(D)随模拟步数(Ns)的变化情况.显然,当模拟进行一段时间(至多5×104时间步)之后,各类粒子的扩散系数均无大的起伏,仅有小的波动,充分表明该体系已达平衡.由此可见,5×105时间步应足以确保每一轮模拟达到平衡状态.

[3]宋金超，李新虎，吝涛，张国钦，叶红，何晓燕，葛汝冰.基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析[J].地球信息科学学报，2015，17（06）：750-756.

按照已批复的广西水功能区划，南宁市邕江水资源规划水功能一级区划为开发利用区，起止断面为左、右江汇合口至邕宁县伶俐镇那车村，长度为117km，是南宁市及邕宁县较集中的生活、工农业用水区，现状水质Ⅱ～Ⅳ类，个别纳污河段达Ⅴ类。《广西壮族自治区水功能区划》中水质目标为Ⅱ～Ⅲ类，个别河段按Ⅳ类控制。各内河的水功能区划在一级区划的开发利用区进行。除二坑溪、朝阳溪等发源于城区的用水功能为景观用水，水质目标为Ⅳ～Ⅴ外，其他的内河用水功能均为综合利用，既满足水生态，又满足景观用水要求，水质目标为Ⅲ类。

[4]李海江，刘耀林，谭荣辉，邱丽娟.一种新的基于高分辨率全色影像的城市建成区边界提取算法[J].测绘通报，2015（07）：36-41.

工程设计标准化程度低。同一材料在国内标准中有国家标准、地方标准、行业标准和企业标准等；在国外标准方面涉及美标、欧标、日标和国际标化组织标准等。对应一个特定的技术问题，例如产品尺寸，往往有多种标准可以采用，设计单位及个人会根据各自长期积累的经验各自选择。物资供应部门采购材料时因标准化程度低，必须多品种采购，同时需要采购储备的材料品种多，容易造成积压。

[5]陈可欣，张丰，杜震洪，刘仁义.基于遥感影像的嘉兴市城市扩张与驱动力分析[J].浙江大学学报(理学版)，2016，43（06）：709-715.

[6]韩洁，李盛阳，张涛.基于深度学习的遥感影像城市扩展方法研究[J].载人航天，2017，23(03)：414-418+426.

[7]冯丽英.基于深度学习技术的高分辨率遥感影像建设用地信息提取研究[D].杭州：浙江大学，2017.