DMSP/OLS数据应用研究综述

DMSP/OLS夜间灯光数据主要包括稳定灯光数据、辐射标定夜间灯光强度数据、非辐射标定夜间灯光强度数据3种产品。该数据产品具有获取容易、能够探测低强度灯光、不受光线阴影影响、方便为城市化强度及其时空分异分析提供条件等优点。目前,关于DMSP/OLS数据的研究成果已有很多,主要集中于城市发展研究、人类活动及效应研究、生态...     

蒙古国夜间灯光数据的适用性分析

夜间灯光数据为城镇化和区域发展监测提供了强有力的数据和技术支撑,但其具体适用性还有待进一步探讨。基于GIS及遥感技术,通过对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行校正获取1992―2018年蒙古国夜间灯光数据,分析了夜间灯光数据对欠发达国家研究的适用性。研究结果表明：(1)蒙古国夜间灯光在首都城市群集聚效应明显,呈现“中北部集中,铁路沿线增长较快”的空间格局;灯光总值在2010年之后呈现明显增长的趋势,表明电力供应实现快速、稳定增长。(2)空间尺度越大,夜间灯光数据适用性越强、对社会经济活动的估算精度越高;在同一省级尺度上,只有当城镇化率大于30%并且人口未大量流失时夜间灯光数据才与人口数量有正相关性,否则呈负相关或不相关。(3) NPP/VIIRS监测到的定居点数量多于DMSP/OLS,稳定的电力供应是定居点是否被监测到的关键。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的省域GDP统计数据空间化方法——以广西壮族自治区为例

针对省域小尺度资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,以DMSP/OLS夜间灯光数据为依据,采用GIS与SPSS相结合的方法,分析广西生产总值、第一产业、第二产业、#工业和第三产业分别与夜间灯光指数的相关性,构建广西2010年GDP统计数据的空间化模型,并制作广西1km*1km GDP密度专题图。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光数据与省域GDP的空间分布相关性明显,相关系数为0.9755。估算得到的GDP密度能够完整地反映广西GDP宏观分布现状,可为今后经济决策和产值估算提供一定的依据。     

一种面向城市收缩地区的DMSP/OLS夜间灯光影像多年连续校正方法

现有时间序列夜间灯光影像校正方法只适用于灯光亮度持续增长情况,对于城市收缩地区夜间灯光亮度的校正效果不佳.该文提出一种面向城市收缩地区的DMSP/OLS夜间灯光影像多年连续校正方法(Inter-annual Se-ries Correction for Shrinking Area,ISCSA),包括多传感器相互校正、多传感器年内融合、时间序列可比较校正和连续校正四方面,以东三省1992-2013年34期DMSP/OLS夜间灯光影像进行验证,并分析其与社会经济数据的相关性.结果显示:该方法校正后的夜间灯光影像不仅能反映东三省长时序的城市扩张现象,还能体现短时间的城市收缩现象;校正后的夜间灯光亮度与GDP和人口的相关性相比原始影像数据和传统连续校正方法均有一定提升,能更合理地反映东三省社会经济要素的发展差异.     

基于夜间灯光数据的快速城镇化地区城市扩展与重心演变分析——以河南省为例

利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据，结合社会经济统计数据，分析了河南省城市建成区空间格局的变化；通过引入重心理论模型，识别了河南省经济、人口、灯光重心轨迹演变。结果表明：①以郑州为核心的中北部城市群，城市化进程较快，郑州和开封的空间扩展联系紧密；河南省东西向建成区扩展水平高于南北方向，中部平原区好于西南部山区，整体呈现集聚式扩张；②灯光重心主要向东北方向移动，与经济重心转移方向一致，与人口重心方向明显偏离。③夜间灯光强度与建成区面积相关性较高，经济发展情况与夜间灯光强度以及建成区面积的相关性均高于人口与灯光及建成区面积的相关性。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态

能源是国民经济发展的重要支撑,便捷准确地获取能源消费时空动态信息,对于合理制定能源政策具有重要意义。基于DMSP/OLS 夜间灯光数据和能源统计数据之间的定量关联,在地级市尺度上模拟了中国1995-2009 年能源消费的空间格局,并采用空间自相关分析探讨其时空动态特征。研究表明：基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国各地市能源消费具有一定的可行性,该数据能够比较可靠地反映能源消费的时空动态;1995-2009 年中国大多数地市的能源消费量较低,中低强度能源消费区土地面积占全国72.66%,高能源消费强度区集中分布在中国东部地区;中国能源消费量存在显著的空间集聚性（历年Moran’s I 指数都大于0.4）,全国地级市能源消费“高-高”聚集和“低-低”聚集现象明显。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别研究——以重庆市主城区为例

为解决经济、人口等城乡结合部空间识别指示要素不能反映行政区内部差异的问题,该文提出了一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别技术方法。首先构建灯光亮度和灯光亮度起伏度特征组合值模型,分析灯光亮度和灯光亮度起伏度组合特征;其次通过断点法分类,对城乡结合部进行空间识别;最后以重庆市主城区为例进行了实证研究。结果显示:1)城市呈现"高灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合;城乡结合部呈现"中灯光亮度、高灯光亮度起伏度"特征组合;乡村呈现"低灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合。2)城乡结合部面积占重庆市主城区总面积的59.07%,主要分布在以江北区观音桥街道中部为圆心,以17km为内半径和37km为外半径构成的环带内。基于DMSP/OLS夜间灯光数据为城乡结合部空间识别提供了一种简便可行的方法。     

基于夜间灯光影像的中国电力消耗量估算及时空动态

提出夜间灯光降饱和指数模型,以中国大陆为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光数据、MODIS NDVI产品、基础地理信息数据及社会经济统计数据,构建电力消耗估算模型,定量估算了2000-2012年电力消耗量,并采用空间统计分析方法,从不同时间、空间角度对省级、地级和县级单元的电力消耗量变化趋势和空间集聚程度进行分析。结果表明：夜间灯光降饱和指数模型能较好地降低夜间灯光的数据饱和和溢出,其中MDNVI模型的效果最好。从县级尺度电力消耗变化趋势的显著性来看,无明显变化区域主要出现在青藏高原,迅猛增长型多数分布在京津冀、长三角、珠三角和中东部省会城市。     

基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化

人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明：本文模拟整体精度达到82.32%,均优于WorldPop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。     

中国城市体系等级结构及其空间格局——基于DMSP/OLS夜间灯光数据的实证

完善的城市体系可以不断优化各个城市的时空资源并强化区域城市的集聚效应,切实推动区域可持续发展与城市综合效益最大化。受惠于城市因素流与城市作用潜力的显著相关关系,节点体系研究可以准确测度城市体系内部各个城市之间的相互作用关系,又避免了功能体系研究所需矢量数据的难以获取与测算庞杂,而DMSP/OLS夜间灯光遥感数据可以综合地定量测度城市地区人类活动的广度与强度。基于夜间灯光指数的引力模型定量测度中国341个城市之间的相互作用关系,并通过二阶段聚类法综合分析其城市体系等级结构与空间格局。中国节点城市被划分为7 大国家节点城市（包括北京、天津、上海、广州、重庆、哈尔滨与沈阳）、26 个区域节点城市与107 个省域节点城市,而中国城市体系则被划分为2 个国家城市体系（北方城市体系与南方城市体系）、8 个区域城市体系（华北城市体系、东北城市体系、西北城市体系、黄河中游城市体系与华东城市体系、华南城市体系、西南城市体系、长江中游城市体系） 与31 个省域城市体系。城市体系的地域范围是相对的、局部的,没有明确的识别界线,不过通过对基于DMSP/OLS夜间灯光数据的中国城市体系等级结构与空间格局与顾朝林实证研究的分析结果进行进一步的综合比对评估,总体而言,基于DMSP/OLS夜间灯光数据对城市体系的等级结构与空间格局进行实证研究是可信的和可行的。     

多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。     

基于夜间灯光数据的中国城市用地扩展类型

针对目前在城市用地空间扩展类型的划分与识别方面存在的问题,首次提出了基于夜间灯光图像像元灯光强度的时间变化特征对城市用地空间扩展类型进行分类/识别的方法, 并应用该方法将中国1992~1998年间的城市用地空间扩展类型分成了3级7大类,进而对这些扩展类型的区域结构、空间分布和开发强度进行了分析,揭示了1992~1998年间中国城市用地空间扩展的一些主要特征。提出以像元为分析对象、并采用多级分类的方法,不仅实现了大尺度上城市用地空间扩展类型的快速识别,而且还在保证分类结果与其他相关研究结果衔接一致的前提下,提供了更为详细且符合实际的城市用地空间扩展信息。     

利用MODIS产品和DMSP/OLS夜间灯光数据监测城市扩张

选用多时序MODIS数据产品和晚间灯光指数数据,采用CART数据挖掘方法和改进的Niblack 阈值分割技术,对2001-2010 年之间的浙江省城市扩张情况开展了动态监测。结果显示：在多时序数据信息挖掘的基础上,利用区域灯光指数局部阈值,可以有效地分割城镇和非城镇类型,从而提高城镇专题信息提取的精度;从2001 年到2010 年,浙江省城市扩张迅速,年平均扩张速度为297.35 km²/a,平均扩张速度以余杭、萧山和绍兴为中心,以宁波和瑞安为次中心递减;扩张强度最大的是衢县,其次是开化县和海宁市。以杭州为例分析城市扩张的空间特征,其城市空间紧凑度从0.38 上升到了0.48,空间结构趋于紧凑;城市中心向西北方向移动了约3km,揭示着其向西北方向扩展的主要趋势。     

基于多尺度单元的城市化水平时空测度——以中国环渤海地区为例（英文）

Urbanization is a complex process reflecting the growth, formation and development of cities and their systems. Measuring regional urbanization levels within a long time series may ensure healthy and harmonious urban development. Based on DMSP/OLS nighttime light data, a human–computer interactive boundary correction method was used to obtain information about built-up urban areas in the Bohai Rim region from 1992 to 2012. Consequently, a method was proposed and applied to measure urbanization levels using four measurement scale units: administrative division, land-sea location, terrain feature, and geomorphological types. Our conclusions are: 1) The extraction results based on DMSP/OLS nighttime light data showed substantial agreement with those obtained using Landsat TM/ETM+ data on spatial patterns. The overall accuracy was 97.70% on average, with an average Kappa of 0.79, indicating that the results extracted from DMSP/OLS nighttime light data were reliable and could well reflect the actual status of built-up urban areas. 2) Bohai Rim's urbanization level has increased significantly, demonstrating a high annual growth rate from 1998 to 2006. Areas with high urbanization levels have relocated evidently from capital to coastal cities. 3) The distribution of built-up urban areas showed a certain degree of zonal variation. The urbanization level was negatively correlated with relief amplitude and altitude. A high level of urbanization was found in low altitude platforms and low altitude plains, with a gradual narrowing of the gap between these two geomorphological types. 4) The measurement method presented in this study is fast, convenient, and incorporates multiple perspectives. It would offer various directions for urban construction and provide reference values for measuring national-level urbanization.     

基于DMSP/OLS与NDVI的江苏省碳排放空间分布模拟

结合江苏省经济结构和自然环境情况,选择合适的碳排放模型进行核算,得到江苏省各区县的碳排放量,综合DMSP/OLS夜间灯光影像和NDVI数据,再结合人口、GDP和工业生产总值数据,构建碳排放的空间滞后回归模型并开展江苏省碳排放的空间分布模拟,得到大小为1km×1km的碳排放空间格网,并对模拟结果纠正,用以研究江苏省各区县的碳排放量分布情况。结果表明,江苏省碳排放清晰地呈现出"苏南苏北苏中"的格局,苏南地区分布着以苏州、无锡为中心和以南京市区为中心的碳排放高值集聚的"热点"区域;在各区县内部,碳排放的空间分布与人口、GDP产值等密切相关,明显集中于人口、工业聚集的市区和县城区域。