基于NPP-VIIRS与Landsat-8影像的山东省第二、第三产业生产总值空间建模

本文以山东省作为研究区域,采用NPP-VI IRS夜间灯光数据、Landsat-8影像数据与山东省137个县级行政区第二、三产业生产总值数据进行分级空间建模,寻找城市建设用地和第二、三产业生产总值最优拟合方式.试验结果表明,城市灯光亮度值与第二、三产业生产总值具有强相关性.建模结果表明各级数据拟合优度在0.92左右,预...     

基于波士顿矩阵的夜光遥感电力消费估算方法

针对夜光遥感影像估算社会经济参数在局部区域精度不足的问题,提出了基于波士顿矩阵的灯光指数法。该方法在传统灯光指数法的基础上引入波士顿矩阵,将社会经济参量中的电力消费量作为研究对象,以2015年可见光红外成像辐射仪（visible infrared imaging radiometer,VIIRS）年产品为主要数据源,选择中国大陆区域182个城市作为研究区域,利用波士顿矩阵将全部城市分为4类:明星城市、现金牛城市、问题城市与瘦狗城市。结果显示,基于波士顿矩阵的灯光指数法的平均相对误差为34.04%,小于传统灯光指数法的平均相对误差41.69%;且分类后的各类城市,除明星城市外,基于波士顿矩阵的灯光指数法的平均相对误差均小于传统灯光指数法,而两种方法对于明星城市电力消费估算的结果相差不大;将估算结果按照相对误差的大小分为高精度、中等精度与低精度3种,基于波士顿矩阵的灯光指数法高精度与中等精度的估算结果比例均高于传统灯光指数法,而低精度结果的比例则低于传统灯光指数法。由此可见,基于波士顿矩阵法的灯光指数法对于电力消费量的估算结果优于传统灯光指数法。     

夜间灯光数据的区域能源消费碳排放空间化

针对传统统计数据无法准确、客观地测量区域能源消费碳排放量并展现地理分布差异的问题,该文提出利用DMSP/OLS卫星数据稳定夜间灯光数据和能源消费数据,模拟区域碳排放空间分布,揭示区域碳排放分布特征和规律。以河南省为研究区的分析结果表明:1995—2012年河南省能源消费碳排放总量逐年增加,郑州、洛阳和新乡市的能源消费碳排放量年均增长较快,三门峡、济源市的碳排放量增长较慢;2012年各地区能源消费碳排放强度高于1995年,18年间地均碳排放强度均呈现出明显的地域分布差异规律,主要集中在郑州、洛阳和安阳市区域内。基于夜间灯光数据模拟区域能源消费碳排放具有一定的可行性,该数据能比较可靠地反映区域能源消费碳排放的时空动态变化规律。     

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。     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的北京市GDP空间化方法

为了分析像素级社会经济活动的空间分布状况,以Landsat8和NPP-VIIRS夜间灯光影像为数据源,分别对北京市第一产业和第二、三产业GDP进行空间化操作。利用分类回归树(classification and regression tree,CART)算法,通过Landsat8影像生成北京市的土地利用图,在分析第一产业GDP与土地利用类型面积相关性的基础上,构建了第一产业GDP与耕地面积的线性回归模型。建立了5种灯光指标与第二、三产业GDP的数学关系,通过相关性和回归分析确定第二、三产业GDP与综合灯光指数呈明显的幂函数关系。根据以上2种模型分别生成对应2类产业的像素级GDP密度图,再分别对其进行线性纠正并求和后制作出北京市500 m格网尺寸的GDP密度图。误差分析发现,第一产业GDP、第二、三产业GDP和GDP总量与实际统计值的平均相对误差分别为0.86%,0.61%和1.37%。结果表明,结合土地利用数据的NPP-VIIRS夜间灯光GDP空间化方法可以精确估算北京市GDP产值,反映北京市经济空间分布特征。     

多智能体的城市精细尺度人口估算模型

针对传统人口空间化模型普适性较差,且数据处理较依赖人工操作等缺陷,该文提出了一种基于多智能体模型从微观个体的居住选择入手,在以往学者研究的基础上同时考虑居民居住建筑的内、外部环境因素模拟人口居住空间分布。创新性地以人口智能体为中心,结合GIS利用地理国情数据、POI兴趣点数据、夜间灯光数据、遥感影像数据来模拟居住环境,将心理学和经济学观点引入到智能体对居住地选择的决策行为中,结果表明,基于建筑物内、外部环境的多智能体人口空间分布模型,可以获取高空间分辨率的人口分布情况,且更接近于实际人口分布。     

基于NPP-VIIRS数据的山东省县级GDP分级空间建模

传统的统计方法对国内生成总值(GDP)进行统计耗时耗力费财。而夜间灯光遥感影像能对人类社会活动进行最直观的反映,为社会经济研究提供了新的思路方法和技术支持。本文以山东省作为研究区域,采用NPP-VIIRS灯光影像数据与山东省137个县级GDP数据进行分级多方式空间建模,以找到两者空间分布的最优规律。试验结果表明总GDP与总灯光亮度值的各级最优拟合优度R^2均在0.9左右。单位面积GDP与平均灯光亮度值的各级拟合优度R^2均在0.85左右。而且通过最优模型进行县级和市级GDP预测精度优于未分级的预测精度。     

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。     

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。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。