GeoAI 赋能亚米级监测：城市建筑工地制图揭示中国新型城镇化的双轨模式 | NSR论文

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中国城市更新：新型城镇化背景下的精细监测挑战

近几十年来，中国城镇化进程的规模与速度举世瞩目。随着《国家新型城镇化规划》的实施，中国城市发展正处于从“增量扩张”转向“存量更新”转型的新阶段。然而，现有的监测手段存在明显局限：一方面，传统人口统计数据受户籍制度影响，与实际居住人口存在偏差，且分辨率与更新频率不足，难以准确反映城市空间变化；另一方面，大范围精细目标提取的成本与分辨率之间的权衡，使得大量零散高频的微观建设活动难以识别。城市更新直接关系到可持续城市（SDG 11）、居民健康与福祉（SDG 3）及气候行动（SDG 13）等多项全球可持续发展目标。因此，研发覆盖全国、具备亚米级精度的城市监测方法，对于理解中国新型城镇化的演进机制、提升城市治理的精细化水平以及支撑可持续发展决策，具有重要的科学价值与现实意义。

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中国城市建筑工地的亚米级制图揭示城市更新“双轨”演进

2.1 全国亚米级城市建设工地制图

由于公开可用的 UCS 样本极为有限，研究团队提出了一种高效的样本收集方法，基于36,000 张图像级 UCS 标注样本，结合人机交互与弱/半监督学习的半自动标注框架，在全国范围内收集并生成了 163,000 张具有像素级标注的 UCS 数据集。在此基础上，针对 UCS 的独特空间纹理与光谱特征，团队研发了光谱-纹理双分支语义分割模型，以94.3%的制图精度实现了对复杂地表环境下微小、碎片化UCS的自动识别。多时序和跨传感器的实验证明了模型的可推广性。这一高精度、可复制的算法框架为揭示中国新型城镇化的空间演变提供了坚实的数据基础与技术支撑。

图1. 人机交互与弱/半监督学习的半自动标注框架。蓝色框是使用 Segment Anything 模型优化裸露区域的流程图。“Probability”表示 UniMatch 对裸露区域检测的分类得分，颜色越亮（越接近白色）表示概率越高。图像数据 © Google。

图2. 光谱-纹理双分支语义分割模型。图像数据 © Google。

2.2 中国城市建筑工地的空间图谱：揭示新型城镇化的“双轨”演进

2020年共识别出中国 541,177 个城市建筑工地(UCS)，总覆盖面积约 12,290 平方公里。整体来看，中国城市更新呈现 “增量扩张”与“存量更新”并行的双轨模式：约 50.6%的UCS位于城市边缘，反映城市持续外向扩张；约 31.4%嵌入城市核心区，体现中心区的再开发。通过UCS密度和数量的相关性分析，揭示了中国城市更新的三个功能层级：微小型UCS（<1600 m²）主要承担街区尺度的更新功能；中型UCS（1600 m²–1 ha）最为常见，符合典型地块开发特征；大型和特大型UCS（>1 ha） 通常支撑新城建设与产业发展。此外，全国建设工地中，绿色防尘网覆盖率不足 10%，环境治理存在显著的区域不平衡：大城市核心区管控较严，而中小城市及边缘区域监管薄弱。空间叠置与协变量分析表明，UCS 分布与光污染和空气污染增强具有显著关联。

图3 全国UCS分布及空间统计特征。a UCS的数量及空间分布。b 不同城市区域中各规模UCS个数比例。c不同人口规模城市中各规模UCS个数比例。依据1990、2000和2020年的城市边界数据，将城市区域划分为三类：（1）城市核心区（1990年边界以内），（2）城市新城（1990-2000年间扩展区域），（3）城市边缘区（2000-2020年间扩展区域）。按照常住人口规模，城市分为小城市（<50万）、中等城市（50万–100万）、大城市（100万–500万）、特大城市（500万–1000万）和超大城市（>1000万）。Micro、Small、Medium、Large、Mega分别表示微型（<400 m²）、小型（400–1,600 m²）、中型（1,600 m²–1 ha）、大型（1–10 ha）和特大型UCS（>10 ha）。d 全国各地级市不同规模的UCS个数比例。圆图被均分为372个扇区，每个扇区代表一个地级市。e 不同城市区域中裸露地表区域与防尘网覆盖区域面积比例。f 不同人口规模城市中裸露地表区域与防尘网覆盖区域面积比例。g 不同人口规模城市中各城市区域UCS个数比例。

2.3 中国城市的多元更新：基于 371 个地级市的聚类分析

基于 K-means 聚类，本研究将全国 371 个地级市归纳为四种城市更新范式（三沙市未检测到UCS），揭示了中国新型城镇化差异化的空间演进路径。具体而言：低强度维护型城市（29个）建设活动稀少、空间分散，多处于早期或低速城市化阶段；微更新焦点城市（78个）以街区尺度更新为主，反映老工业城市在经济转型背景下的渐进式改造；存量更新转型城市（205个）以嵌入式微更新和社区改善为主，正经历从增量扩张向存量更新转型的典型过渡；综合更新型城市（59个）多为高城市化水平的大城市，呈现“核心更新—外围扩张”的复合模式。主成分分析进一步显示，中国城市更新路径存在明显结构差异。这是根据城市人口规模、财政能力与空间形态，形成的结构迥异的双轨更新模式。这一发现为针对不同城市类型的差异化可持续规划提供了关键决策依据。

图4. 城市建筑工地（UCS）规模的多尺度协同与分异。a–d 显示在控制城市面积后，不同规模UCS之间的两两关系，其中 p 值在每个检验族（完整样本或聚类子集各包含4个检验）内采用 Holm 方法进行校正。a，微型UCS密度与小型UCS密度；b，小型UCS密度与中型UCS数量；c，中型UCS数量与大型UCS数量；d，大型UCS数量与超大型UCS数量。各图中点的颜色表示城市聚类类型（C1–C4），并在所有子图中保持一致。每个面板中均给出了对应的 Pearson 相关系数和偏相关系数。e，基于UCS指标体系主成分空间的K-means 聚类结果可视化。f，四种城市更新模式之间的聚类分离度。热图展示分离比，其中分子为聚类𝑖与 𝑗之间的平均欧氏距离，分母为两个聚类中较大的簇内平均欧氏距离。数值>1表示两个聚类之间的分离程度超过任一聚类内部的离散程度。g，四种城市更新模式下建筑强度指数的分布。该指数综合了住宅施工面积与住宅施工密度。h，四类城市更新模式的聚类中心特征剖面。

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展望

未来研究将进一步结合长时序卫星数据与多源社会经济指标，构建更长周期的动态监测序列，实现对建筑施工全过程环境影响的系统评估，并深入探究城市政策调整、重大基础设施建设与UCS空间布局演化之间的复杂因果关系。

亮点

该研究利用亚米级卫星影像与GeoAI技术，将全国建筑工地(UCS)的识别尺度精确至 10 m²，较现有研究新增识别出约 20.5% 的UCS。在此基础上，研究揭示了中国城市更新中“增量扩张”与“存量更新”并行推进的双轨演进范式，并量化了施工活动与城市环境污染之间的空间耦合关系，为重新审视中国新型城镇化进程提供了全新的数据支撑与分析框架。

武汉大学李家艺副教授与博士生王文蕊为论文的第一作者，合作者包括武汉大学黄昕教授（共同通讯作者）和张良培教授（共同通讯作者），广东深圳生态环境监测中心的潘晓峰和马嵩，香港大学的陈斌教授。

该研究受到国家重点研发计划(2024YFF1306102)和国家自然科学基金 (42271328, 42471391)的共同资助。