文献综述
1.研究背景与现状
随着全球城市化进程的加快，中国的城镇化速度惊人，城市空间扩展过快，造成城市用地浪费，并侵占大量耕地，加剧了“人多地少”的矛盾。对城市扩展的研究能较好的分析城市用地扩展的模式，从而合理的运用土地资源[1]。而城市建成区就是从空间角度描述城镇扩展的一个很好指标参数，对城市建成区进行提取研究，对地表覆被动态监测、区域水文模拟、热环境效应、区域发展规划、生态系统评价等多个方面具有重要意义。城市建成区是指市行政区范围内经过征收的土地和实际建设发展起来的非农业生产建设地段，包括市区集中连片的部分以及分散在近郊区与城市有着密切联系，具有基本完善的市政公用设施的城市建设用地[2]。传统获取建成区的手段主要采用人工测绘，它耗资巨大，实时性差，数据难以及时更新[3]。随着高分辨率遥感卫星的陆续发射，对地表观测更多细节的能力得以提高，从而可以进行地表信息的高精度分解和提取,这对建成区范围的划定具有重要意义。使用遥感影像的建成区提取方法可分为传统遥感方法（包括人工解译法，指数模型法，决策树分类法）、影像分类法（包括人工神经网络分类法，最大似然分类法）、光谱混合分析法、统计回归法以及遥感专题指数法[4]。
2.研究意义和价值
城市建成区标志着城市不同发展时期建设用地状况的规模和大小。自上世纪90年代以来，中国的城市经济增长加速了城市的空间扩展。为了有效地对城市进行动态监测、做好规划和管理、预测它的发展，传统方法已经不能满足客观需要[5]。监控和理解中国大陆城市空间特征及其变化过程,调整此过程中的土地利用格局,已被学者认为是降低中国大陆城市化过程中风险水平的有效途径之一[6]。
随着遥感信息提取技术的发展，多源数据的应用，以及土地信息数据库的完善，基于遥感的城市范围研究也必然会有新的突破[7]。本文将通过使用多种方法对南通市Landsat8影像数据进行建成区的提取，并对提取结果和操作过程进行比较研究，以求对这方面的技术和知识做深入的了解和分析。并通过对比各种方法的优劣，研究它们的特性和适用情况，使建成区的提取方法朝着更加高效和精确的方向发展。
参考文献
[1]姚君兰，王红，胡斌斌．基于矢量数据的城市建成区范围提取方法[J]．测绘通报，2016(5)：84— 87．
[2]邓刘洋,沈占锋.城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析[J].地球信息科学学报,2018,20(7):996-1003.
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