SDG11 可持续城市和社区
中国城市主城区棚户区人口占比估算（2020）
对应目标：11.1 到2030年，确保人人获得充足、安全和负担得起的住房和基本服务，建设包容、安全、有抵御灾害能力和可持续的城市和人类住区，并改造贫民窟。
| 成果亮点 |
| 采用国产高分2号（GF-2）卫星数据与先进的深度学习语义分割模型，首次实现2019年中国27个城市主城区棚户区空间范围提取与识别。 结果显示：2019年中国27个城市主城区棚户区面积共计124.49 km2，棚户区人口约103.20万人；东西部城市棚户区面积和人口占比差异显著，其中广州和海口棚户区人口超过3%，西安、兰州和西宁棚户区面积超过3%，这些城市面临较大的棚户区改造压力，急需有序进行更新和改造。 |
1. 案例背景
快速城市化正在导致贫民窟居民数量增加、住房不足，基础设施服务负担过重，2018年全球近23.50%的城市人口生活在贫民窟。特别是2019爆发新型冠状病毒疫情对全球10亿以上贫民窟居民公共卫生造成严重打击（Sachs et al., 2020）。城市非正规住区中的居住环境改善被认为是未来几十年城市可持续发展面临的主要挑战之一。同时，解决和改善非正规住区住房条件，估算SDG 11.1.1“贫民窟和非正规住区内的城市人口比例”是城市可持续性评估的核心指标（United Nations, 2015）。然而，当前全球非正规住区、贫民窟、棚户区等尚无明确的定义和标准（Wurm et al., 2019）。巴西、印度及非洲国家的贫民窟（slum）与中国的棚户区（shanty town）在基础设施供给、人口居住密度、消防安全等级、公共卫生条件等各个方面差异巨大，概念和内涵也不尽相同。中国住房和城乡建设部、国家发展改革委、财政部等7部门《关于加快推进棚户区（危旧房）改造的通知》明确，城市棚户区（危旧房），指城市规划区范围内，简易结构房屋较多、建筑密度较大，使用年限久，房屋质量差，建筑安全隐患多，使用功能不完善，配套设施不健全的区域。本案例在上述《关于加快推进棚户区（危旧房）改造的通知》中对棚户区界定的基础上，参考联合国对非正规住区的定义，并结合高分辨率遥感影像上实际可观测到的棚户区特征将棚户区定义为：城市规划区范围内，建筑高度较低、建筑密度较大，斜路、断头路较多，使用年限久，配套设施不健全的连续区域。
目前，全国尺度尚无城市非正规住区面积和人口数量相关成果，因此，从可持续评价角度出发，急需探索一套符合联合国SDG 11.1.1“贫民窟和非正规住区内的城市人口比例”，并结合地球大数据的棚户区监测与评估指标体系。
2. 所用数据
①2019年0.8 m GF-2融合影像
②中国基本城市土地利用（EULUC-China）
③2019年100 m WorldPop人口数据
④2010年中国第六次人口普查数据
3. 方法介绍
依照SDG 11.1.1 的评价需求，构建GF-2高分辨率影像的多尺度棚户区识别方案，并采用Deeplab V3+语义分割模型实现棚户区提取。首先，在EULUC-China的矢量单元上结合土地覆盖数据，计算了耕地、城镇和居民点比例。其次，通过阈值（耕地占比<0.01）筛选确定了中国城市主城区范围。借助0.8 m的GF-2融合影像，在不同城市局部进行目视采样，积累足够的样本。然后，结合语义分割模型和迁移学习方法对中国27个城市的棚户区进行制图。最后，采用WorldPop人口数据，对主城区和棚户区人口进行统计，分别获得主城区人口（Population in Main Urban Districts, PMUD）和棚户区人口（Population in Shanty Towns, PST），进一步得到棚户区人口占比（Proportion of Population in Shanty Towns, PPST），具体计算公式为：
PPST=(PST/PMUD)×100%
4. 结果与分析
2019年中国27个城市主城区棚户区面积为124.49 km2，棚户区人口数量103.18万人（图1）。对中国四大经济区分析表明：东部地区主城区棚户区面积为44.06 km2，棚户区人口57.83万人；中部地区主城区棚户区面积21.48 km2，棚户区人口18.29万人；西部地区主城区棚户区面积42.34 km2，棚户区人口22.86万人；东北地区主城区棚户区面积16.61 km2，棚户区人口4.20万人。
图1. 2019年中国主要城市棚户区面积和人口数量整体差异
对27个城市分析发现，广州因外来务工人员和其他人员涌入，主城区棚户区人口数量较多（25.76万人）；西安主城区因棚户区分散不集中，导致棚户区面积达到19.81 km2。海口因老城区建设基础薄弱，城市发展不均衡，棚户区人口占比约6%。旧工业城市哈尔滨的复杂建筑类型提升了改造难度，棚户区面积占比约为2.5%（图2）。
图2. 不同区域主城区棚户区面积和人口数量（a）及占比（b）
5. 讨论与展望
案例基于高分辨率遥感数据与人口栅格数据，采用语义分割和迁移学习方法，实现了2019年中国四大经济区及27个城市主城区棚户区面积和人口估算。案例能够较为快速、准确地对城市棚户区人口数量进行估算，有效地支撑SDG 11.1.1指标的实现。案例选用数据精度高，方法可靠，为中国城市棚户区改造与更新、世界其他国家非正规住区人口估算提供新方法与示范。
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