中国区域DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光影像校正

本文基于对传统不变目标区域校正法的改进,选择4期辐射定标参考影像对DMSP-OLS影像进行了饱和校正与时间序列连续性校正。通过阈值法去除了NPP-VIIRS影像的背景噪声及异常值,利用对数变换压缩了其灯光辐射值的动态范围,使其亮度分布更接近于DMSP-OLS数据。利用BiDoseResp函数模型对NPP-VIIRS影像进行了一致性校正,获得了1992-2019年长时间序列夜间灯光影像。从定性、定量及校正影像与社会经济参量的相关性方面对校正结果进行了精度验证。结果表明,改进后的校正方法改善了DMSP-OLS影像饱和严重的现象,使其获得了长时间序列纵向可比性。BiDoseResp函数模型可以很好地拟合DMSP-OLS和对数变换后的NPP-VIIRS之间的回归。校正后的长时间序列灯光影像数据与社会经济参量高度契合。校正结果对推广长时间序列夜间灯光影像的广泛应用、深化长时间序列科学问题的研究具有重要价值。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光数据测算统计指标能力评估——以京津冀地区县域GDP、人口及能源消耗为例

夜间灯光数据记录了地球表面的人造灯光强度，是估计社会统计指标的有效手段之一。为了评估DMSP-OLS和NPP-VIIRS 2种夜间灯光数据对社会统计指标的模拟潜力，采用4种常用的灯光校正方法分别对2种夜间灯光数据进行灯光饱和性校正，根据校正后的夜间灯光数据分别建立与京津冀地区县域GDP、人口和能源消耗3种社会统计指标间的线性回归模型，从模型拟合的相关系数、F统计量值与概率p值中分析并评价了2种夜间灯光数据对GDP、人口和能源消耗3种社会统计指标的测算能力。本文研究结果表明：EANTLI法是2种夜间灯光数据的最佳校正方式，而HSI法不适用于夜间灯光数据校正后与县域社会统计指标的线性关系拟合2种夜间灯光数据对GDP的拟合效果都较好，NPP-VIIRS夜间灯光数据估算社会统计指标的拟合能力要优于DMSP-OLS数据。     

DMSP/OLS和VIIRS/DNB夜间灯光影像的校正及拟合

运用不变目标法对DMSP/OLS影像数据进行了相互校正、连续性校正和过饱和校正，以校正后的DMSP/OLS数据为参考对VⅡRS/DNB数据进行了重分类，利用两者影像数据在时间与空间中的重叠区域拟合VⅡRS/DNB数据，并对结果进行了评价，目的是获得长时间序列连续稳定的夜间灯光数据。同时建立了新疆区域校正后影像数据与社会经济指标中年末人口总数、生产总值、平均每天耗电量、建设用地之间的关系，探讨了夜间灯光数据在长时间序列下模拟社会经济参量的能力。结果表明，运用不变目标法校正后的夜间灯光影像更稳定、更连续，缩小了VⅡRS/DNB数据与DMSP/OLS数据像元DN值量级差异，使长时间序列下的灯光数据具有可比性。校正后长时间序列夜间灯光数据与社会经济参量的相关性高，说明校正后的长时间序列灯光影像数据在省级尺度上与社会经济指标契合。     

基于逐日夜间灯光遥感的新冠肺炎疫情变化信息快速提取——以北京市为例

针对国内外日益复杂的疫情形势,本文以2020年6月北京疫情为例,利用NPP-VIIRS卫星的逐日夜间灯光数据,分析疫情受影响区域及疫情的控制与恢复状况,探索与人口密度等社会经济因素的关系。研究结果表明,逐日夜间灯光遥感可以有效提取疫情影响的区域范围及反映该区域受影响程度,所提取的受影响区域与国家划定的中高风险区域情况一致;同时基于逐日夜间灯光遥感能够及时监测疫情发展及疫情防控措施状况,区域夜间灯光强度随着疫情及防控的进展呈现明显的变化;平均夜间灯光损失强度及恢复强度同疫情暴发期区域人口密度均具有较强的相关性,相关性指标R²分别为0.97和0.91。本文研究结果表明逐日夜间灯光影像在快速提取新冠肺炎疫情变化信息方面有较大潜力。     

夜间灯光遥感与城市问题研究：数据、方法、应用和展望

夜间灯光遥感是能够探测夜间微光的光学遥感技术,可获取白天遥感无法获取的信息。由于城市区域的人造光源是夜间稳定亮光的主要来源,夜间灯光遥感影像已被证明可以更直观地反映夜间人类活动差异,同时具有覆盖范围大、时效快和易获取等优势,可广泛应用于多尺度长时序的城市问题研究。目前,基于夜间灯光遥感数据的应用研究成果较为丰富,不少学者对夜间灯光遥感数据的数据预处理以及应用潜力等方面进行了归纳。但基于夜间灯光遥感与城市问题研究的整理和总结还有待进一步加强。基于此,本文通过对近几十年来有关夜间灯光遥感数据的研究成果进行了详细梳理,从多尺度城市空间结构分析、城市社会经济指标估算以及城市公共安全领域研究3方面入手,系统梳理夜间灯光遥感数据的应用能力。进一步根据数据应用过程中出现的问题,从夜间灯光遥感日数据应用、长时间序列数据集生产以及定量验证等角度探讨了夜间灯光遥感所面临的挑战与前景。     

中国区域DMSP/OLS夜间灯光影像的校正

美国国防军事气象卫星（DMSP）搭载的线性扫描系统（OLS）获取的夜间灯光影像具有很强的光电放大能力，存储量小，可直观反映人类活动，被广泛应用于城镇化监测、社会经济因素估算等方面。但是获取这些数据集的各传感器均未经过星上定标，存在像元饱和问题，并且传感器获得的1992—2013年的各数据之间缺乏可比性、连续性，无法直接用于长时间序列的研究，因此需要对长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像进行校正处理。校正内容包括中国区域各灯光影像间的相互校正、饱和校正、年内融合、年际间校正等；并对校正后的DMSP/OLS夜间灯光影像进行合理性检验，检验结果表明该校正方法是可行的。     

基于OLI、VIIRS数据的南京城镇用地提取结果对比分析

以南京市为研究区,基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS2种夜间灯光数据,用突变检测法计算南京市城镇用地提取的最佳阈值,并基于该阈值进行南京市城镇用地提取,最后用2013年南京土地利用数据验证2种夜间灯光数据提取城镇用地的精度,对比分析2种数据在城市尺度上的提取精度差异。结果表明基于NPP-VIIRS数据提取南京城镇用地总体精度比DMSP/OLS数据高6.85%,经济发展水平越低的区域,NPP-VIIRS数据提取城镇用地的精度提高越多。     

基于DMSP-OLS和MODIS数据的宁夏城市化与生态环境耦合协调分析

科学认识城市化与生态环境耦合协调机制,对推动黄河流域及黄河所经地区生态保护和高质量发展具有重要意义。本文以宁夏回族自治区为例,采用长时间序列DMSP-OLS夜间灯光数据建立了适用于宁夏的城市夜间灯光指数（UNLI）,并利用MOD09A1、MOD11A2提出了一种面向大区域尺度的遥感生态指数（RSEI）构建方法。在此基础上,采用耦合协调度模型（CCDM）,探讨分析了2000—2012年宁夏5个地级市城市化与生态环境耦合协调发展过程。结果表明：①基于DMSP-OLS数据建立的宁夏城市夜间灯光指数与人均GDP,以及第一、二、三产业GDP相关性显著（p<0.001）,能够较好地反映宁夏城市化水平。②基于MOD09A1、MOD11A2建立的遥感生态指数能够较好地反映宁夏生态环境质量时空变化特征。③宁夏城市化与生态环境耦合协调度呈稳定上升趋势,整体处于基本协调-生态环境滞后的转型阶段。研究结果对沿黄城市生态保护和高质量发展具有重要参考价值。     

基于ArcGIS的DMSP/OLS夜间灯光影像校正模型的构建

系统分析了DMSP/OLS非辐射标定夜间灯光强度数据本身的固有缺陷,提出了一套完整地对中国区域夜间灯光影像进行校正的技术思路,并基于ArcGIS地理信息平台进行了相应的模型构建,有效去除了灯光影像中非稳定亮值像元的影响以及影像序列中DN值的异常波动,增加了长时间序列夜间灯光影像的连续性和可比性,在数量尺度和空间尺度均取得了较好的校正效果。     

由NPP-VIIRS影像估算广东省碳排放的尺度效应分析

碳排放估算是节能减排和全球气候变化研究的重要领域之一,NPP-VIIRS夜间灯光影像能够反映人类活动强度而被广泛应用于碳排放的空间估算分析。本文构建和对比了基于2015年NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省能源消耗碳排放估算拟合模型,并重点研究了NPP-VIIRS影像的尺度效应,探讨了500、1000、1500和2000 m分辨率的模型结果精度。研究显示：①二次多项式拟合模型是碳排放估算的较优化方法,广东省21个城市之间拟合结果差异较大;②1000 m分辨率的NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算结果均方根误差最小,2000 m分辨率的绝对误差较小,并通过升尺度提高了模型运算效率;③间隔100 m从500 m连续递增至2000 m的不同空间分辨率的夜间灯光影像碳排放估算结果具有波动性,在1000 m分辨率处趋于平衡。本文分析了基于NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算模型,揭示了不同空间分辨率影像的尺度效应规律,可为夜间灯光影像碳排放估算提供空间尺度优化和结果精化方面的参考。     

Analyzing parcel-level relationships between Luojia 1-01 nighttime light intensity and artificial surface features across Shanghai,China: A comparison with NPP-VIIRS data

Nighttime light (NTL) remote sensing data have been widely used to derive socioeconomic indices at national and regional scales. However, few studies analyzed the factors that may explain NTL variations at a fine scale due to the limited resolution of existing NTL data. As a new generation NTL satellite, Luojia 1-01 provides NTL data with a finer spatial resolution of ∼130 m and can be used to assess the relationship between NTL intensity and artificial surface features on an unprecedented scale. This study represents the first efforts to assess the relationship between Luojia 1-01 NTL intensity and artificial surface features at the parcel level in comparison to the Suomi National Polar-orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (NPP-VIIRS) NTL data. Points-of-interest (POIs) and land-use/land-cover (LULC) data were used in random forest (RF) regression models for both Luojia 1-01 and NPP-VIIRS to analyze the feature contribution of artificial surface features to NTL intensity. The results show that luminosity variations in Luojia 1-01 data for different land-use types were more significant than those in NPP-VIIRS data because of the finer spatial resolution and wider measurement range. Seventeen variables extracted from POI and LULC data explained the Luojia 1-01 and NPP-VIIRS NTL intensity, with a good out-of-bag score of 0.62 and 0.76, respectively. Moreover, Luojia 1-01 data had fewer “blooming” phenomena than NPP-VIIRS data, especially for cropland, water body, and rural area. Luojia 1-01 is more suitable for estimating socioeconomic activities and can attain more comprehensive information on human activities, since the feature contribution of POI variables is more sensitive to NTL intensity in the Luojia 1-01 RF regression model than that in the NPP-VIIRS RF regression model.     

1999—2020年长江经济带(江苏段)生态环境变化监测及人类活动驱动分析

协调区域城镇化与生态环境保护之间的关系,是推动我国长江经济带可持续发展的核心问题之一.针对现有研究中,生态环境变化与人类活动驱动之间的响应关系缺少时空对应的数据支持、影响过程不明的问题,本文充分利用多源卫星遥感技术在处理和提取时空信息上的优势,以长江经济带江苏段沿江县区为例,利用1999—2000年、2009—2010...     

典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例

本文利用自1995年以来的4期DMSP-OLS、NPP-VIIRS夜光遥感影像与Landsat多光谱遥感影像,分析了青岛市近25年的城市建成区范围、各市区边界形态与扩展趋势,并结合土地利用分类、路网、POI、DEM等多源驱动因子及元胞自动机-马尔可夫（CA-Markov）模型,模拟并预测了2027年青岛市土地利用分类。结果表明,近25年青岛建成区扩展主要以外延式为主,其他城区总体上沿胶州湾方向扩展,四周向青岛主城区汇集,主城区建设用地向西北侧发展。本文验证了夜光遥感在监测与预测典型海岸带城市扩张方面的适用性,为城市化发展进程管理与决策提供了重要依据。     

World energy consumption pattern as revealed by DMSP-OLS nighttime light imagery

Remotely sensed nighttime light (NTL) from the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS) provides a spatially consistent and cost-effective mean to estimate energy consumption pattern. While previous researches have documented the application of NTL to predict electric power consumption (EPC) with varying degrees of success, few have systematically studied the possible factors affecting the EPC-NTL relationship. Moreover, no substantial research effort has been made to relate overall energy consumption (OEC) to NTL. This study investigated key factors governing the EPC/OEC-NTL relationship by examining the influences of affluence, urbanization, technology, temperature, and NTL pattern. Results show that EPC increased with higher per capital GDP, urbanization rate, and high-technology exports, and lower agricultural development, both globally and regionally. Meanwhile, EPC generally reduced with higher temperature and more agglomerate human activities. A strong OEC-NTL relationship was found; but the influencing factors to the OEC-NTL relationship varied across regions due to the natures of energy use. These factors must be considered especially for the studies of less-affluent regions where NTL was undetectable by the DMSP-OLS sensor.     

Monitoring growth of built-up areas in indo-gangetic plain using multi-sensor remote sensing data

This paper provides an approach for rapid and accurate estimation of built-up areas on a per pixel-basis using a integration of two coarse spatial resolution remote sensing data namely DMSP-OLS and MODIS NDVI. The DMSP-OLS data due to its free availability, high temporal resolution and wide swath was used for regional level mapping of built-up areas. However, due to its low radiometric resolution, the built-up areas cannot be estimated accurately from the DMSP-OLS data. In present study, the DMSP-OLS data was combined with MODIS NDVI data to develop an Human Settlement Index (HSI) image, which estimated the fraction of built-up area on a per pixel basis. The resultant HSI image conveys more information than both the individual datasets. These temporal HSI images were then used for monitoring urban growth in Indo-Gangetic plains during the 2001–2007 time period. Thus, the present research can be very useful for regional level monitoring of built-up areas from coarse resolution data within limited time and minimal cost.     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据和Landsat-8数据的城镇建筑用地提取方法改进——以广州市为例

以广州市为例,将Landsat-8-OLS数据与NPP-VIIRS夜间灯光数据相结合提取城镇建筑用地,在常规的NDBI指数、ULI指数方法的基础上进行改进,以获得更加精确的城镇建筑用地信息。首先,利用NPP-VIIRS夜间灯光数据得到城镇建筑用地的大致分布范围,基于Landsat-8-OLS数据提取NDBI、NDVI指数;然后通过分析夜间灯光建筑用地范围、NDVI指数,NDBI指数三者的特性,分别对三者图像进行二值化、求交运算来提取城镇建筑用地;最后将提取结果与传统的NDBI指数、ULI指数方法的提取结果进行对比,利用Google Earth高空间分辨率影像数据进行精度验证。结果表明,结合NPP-VIIRS数据和Landsat-8-OLS数据的多指数提取相交运算,可有效剔除提取结果中包含的裸土信息,与NDBI等指数方法相比,能得到更高的精度。