基于夜间灯光遥感提取城市建成区的研究进展

随着全球城市化进程的不断加快,以城市为中心扩大人口,发展政治、经济和文化成为趋势,城市建成区的演变一直是研究的热点。随着遥感技术的发展,利用遥感影像进行长时间序列、高精度、大范围的城市建成区提取已成为主流方法。其中,灯光遥感所探测的夜间城市灯光特征,较直观地反映了人类城市社会的活动情况,为研究提供了新方向。本文系统梳理了目前主流夜间灯光遥感的发展进程,探讨了基于美国国防气象卫星计划/OLS(operational linescan system)、Suomi NPP(national polar-orbiting partnership)/可见光红外成像辐射仪和珞珈一号夜间灯光遥感进行城市建成区提取的主要方法。同时,比较了利用各数据源进行城市建成区提取的优缺点,为后续应用夜间灯光遥感进行城市建成区提取的研究提供参考。     

整合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据的长江三角洲城市格局时空演化研究

本文基于1992-2012年DMSP/OLS和2012-2018年NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据,对长江三角洲城市群时空演化格局进行监测.考虑到不同卫星夜间灯光遥感数据之间的不一致性以及城市核心区亮度过饱和问题,对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行连续性校正、去饱和处理和一致性校正,构建长江三角洲区域19...     

夜间灯光数据驱动的成渝城市群空间形成过程重建及分析

2016年4月发布的《成渝城市群发展规划》首次正式确定了成渝城市群的内涵和具体边界,重建成渝城市群的形成过程,有利于把握未来发展趋势,并合理优化与调整其发展过程。在重建技术方面,对DMSP/OLS夜间灯光数据传统的不变目标区域校正法加以改进,将成渝城市群2013年城市市区范围内的全部像元加入校正模型的拟合中,设计了统计数据的校正规则,再通过二分比较法较好地恢复了成渝城市群内各城市建成区的时序空间信息。提取面积与统计面积总体平均相对误差为-0.38%,利用高分辨率Google Earth图像验证的建成区提取准确率达到98.29%,相比其他研究结果,经方法改进后的提取结果精度高且稳定。在结果分析方面,基于提取结果展开对城市群建成区重心转移过程与城市聚合过程的深层次研究,剖析了城市群的内部格局与时空变化特征。分析表明,成渝城市群的聚合情况与《成渝城市群发展规划》高度吻合,城市群已进入快速发育阶段,随着区域差异的持续扩大,成都、重庆都市圈的核心地位逐渐形成,而重庆的发展态势稍好。     

基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析

云南沿边地区包括8个地州,共56个县,其中有25个县市与老挝、缅甸和越南直接毗邻,具有重要的地缘位置。本研究利用土地利用数据和夜间灯光数据在实现云南沿边地区GDP空间化的基础上,对GDP的空间分布格局进行深入探讨,这对缩小区域经济差异及促进地区共同发展具有一定的指导意义。采用土地利用数据对国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）数据的第一产业进行空间化拟合,采用DMSP/OLS夜间灯光数据对GDP的第二、三产业进行拟合,将第一产业和第二、三产业空间化拟合的结果相加,实现云南沿边地区1992-2013年的GDP的空间化拟合。在此基础上对云南沿边地区GDP空间分布差异进行分析。结果表明：① 土地利用数据对第一产业建模的效果较好,拟合的多期数据的相对误差均低于1.12%,采用夜间灯光数据,基于“分类回归”方法对第二、三产业拟合相对误差最大仅为6.404%,最终二者之和拟合的GDP拟合精度都较好,相对误差最大仅为4.241%;② 22期GDP数据在空间分布上均呈现正的相关性,且均为显著集聚;③ GDP空间分布局部集聚的高值-高值区域集中在开远、蒙自等县域,低值-低值地区集中在绿春、西蒙等地区;④ 云南沿边地区县域之间的经济差异在1992-1996年逐渐增强,1996年之后,经济差异波动缩小,空间关联效应呈现波动式的增强和减弱;⑤ 云南沿边地区的三维插值结果均呈现出西北至东南一线的“洼地-丘陵-平地-高峰”地势变化格局,沿边地区的东南角地区即红河州的建水、个旧和开远等县市的GDP最高,“丘陵”地势主要集中在腾冲、保山市以及最南部的景洪地区,“洼地-平地”地势主要分布在沿边地区西北角的贡山和福贡等县域、西南角的西蒙和孟连等县及中部区域的绿春和江城县等地区。     

DMSP/OLS夜间灯光数据研究成果知识图谱分析

利用CitesSpace软件对1997-2017年DMSP/OLS夜间灯光数据进行知识图谱分析,梳理国内外研究热点与演化历史,发掘研究难点,为后来研究者提供方向。本文选取Web of Science 核心数据集数据库收录的文献,进行合著特征分析、关键词共现分析和文献共被引分析。结果表明：① 夜间灯光数据相关研究最活跃的国家、机构和作者分别是美国、中国科学院和Elvidge;② 社会经济条件估计（人口、人口密度和电力）和城市扩展变化监测一直是国内外研究的热点和前沿;③ 目前的研究难点是如何减少灯光溢出效应以及灯光过饱和现象对研究精度的影响;④ 研究学科交叉性强,涉及地理学、测绘科学与技术、应用经济学、社会学等领域。因此,未来的研究趋势主要表现在数据处理方法的优化、研究领域的拓展以及深化已有研究成果3个方面。     

基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化

格网化人口数据能够刻画实际人口空间分布状况,是实现人口数据更好地与自然、社会、经济等要素融合分析的有效途径。本文面向精细尺度格网人口数据的需求,以中国东部人口稠密的山东省为例,基于乡镇级人口统计数据,研究了结合夜间灯光和土地利用数据的空间化方法。其中以EVI修正DMSP/OLS夜间灯光数据来增加城镇用地内部人口分布的差异性,以城乡二级分区方法避免夜间灯光数据在农村低辐射亮度区模拟人口的缺点,提高了建模精度。利用其余地区的人口统计值检验建模精度,结果有78%的行政单元的相对误差绝对值小于20%。最终在2000年首次公布的乡镇级人口统计数据的基础上,生成了山东省100 m格网人口分布数据SDpop2000。通过与精度较高的全球WorldPop人口数据产品对比可见,SDpop2000和WorldPop在10 km网格尺度上的相关性系数高达0.93;SDpop2000在鲁中部、泰安西南部、济宁南部、临沂南部、枣庄北部和鲁北沿海等地的人口分布明显比WorldPop更准确;且SDpop2000较好地刻画了山东省在鲁西、鲁北平原区的人口较鲁中南山地丘陵区、鲁北沿海和山东半岛丘陵区的人口更为稠密的人口分布趋势。本文构建的基于DMSP/OLS与土地利用的乡镇级人口数据空间化方法明显提高了空间化精度,适用于乡镇尺度的人口精细模拟。     

集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型

人口统计数据空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。随着RS和GIS技术的发展,人口统计数据空间化方法推陈出新,其中,土地利用数据、夜间灯光数据是人口空间化研究中普遍利用的数据源,但各有优、缺点：土地利用数据中的城镇用地、农村居民点能准确表示人口分布的空间范围,却不能反映其内部的人口密度差异特征;夜间灯光数据的强度信息能体现人口分布的疏密程度,但其像元溢出问题显著夸大人口分布范围,像元过饱和现象也影响着人口数据空间化结果的精度。本研究以中国大陆沿海区域为例,尝试集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化方法,设计了基于精度阈值和动态样本的渐进回归与分区建模的方法,获得了中国沿海2000、2005、2010年1 km分辨率人口空间化数据。结果表明,优化模型显著提高了研究区整体的精度,尤其适用于人口空间结构内部差异较为显著的区域。     

1992—2017年基于夜光遥感的中亚社会经济发展时空特征分析

中亚各国自独立以来,先后经历了政治经济改革、俄罗斯金融危机、全球金融危机、国际原料价格浮动等多次重大事件。为研究中亚地区1992—2017年近30年的社会经济发展变化,以DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜光数据以及年鉴数据为数据源,采用夜光总量（SNL）、夜光增长率（PNLG）等指数并结合社会经济参量对中亚社会经济的时空动态发展过程及驱动因子进行分析,研究结果表明：① 夜光可较好的反映中亚国家社会经济发展的时空变化,且夜光对社会经济发展变化的反映较GDP等社会经济参量更直观更敏感;② 独立初期的社会经济改革对中亚地区影响大、范围广,仅土库曼斯坦夜光总量（SNL）增长4.5%,其他各国夜光总量（SNL）均有下滑;③ 20世纪以来的中亚国家由于基础条件、资源禀赋等的差异,各国间差距逐渐拉大,抗风险能力差异大。如全球金融危机（2008年）对塔吉克斯坦影响最大（PNLG=-36.4%）,哈萨克斯坦影响最小（PNLG=-3.6%）;④ 中亚国家易受国际能源市场价格的影响尤其是油气价格增长。通过夜光对中亚社会经济的研究分析,能为中亚区域安全保障以及“一带一路”倡议的实施提供决策参考。     

DMSP/OLS夜间灯光影像中国区域的校正及应用

美国国防气象卫星搭载的业务型线扫描传感器（DMSP/OLS）获取的夜间灯光影像,可客观地反映人类开发建设活动强度,其广泛应用于城市遥感的多个领域。但该数据缺少星上的辐射校正,下载的原始影像数据集不能直接用于研究,需进行区域校正。长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像数据集主要存在2个问题需在校正过程中解决：（1）原始影像数据集中的影像是非连续性的;（2）数据集中的每一期影像都存在着像元DN值饱和的现象。针对这2个问题,本文提出了一种不变目标区域法的影像校正方法,对提取出来的每一期中国区域的夜间灯光影像进行了校正,该校正方法包括相互校正、饱和校正和影像间的连续性校正。最后,为了检验校正方法的合理性与可靠性,本文将校正前后中国夜间灯光影像与GDP和电力消耗值,分别进行回归分析评价表明,校正后的影像更客观合理地反映区域经济发展的差异。     

基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测

美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器（DMSP/OLS）所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明：① 建成区面积从2001年的7550 km²,增加到2013年的21 650 km²,共扩展了14 100 km²,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;② 在空间上形成了京津唐、长江三角洲和珠江三角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③ 综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④ 由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。     

基于Globcover和DMSP/OLS数据的中国大陆城市潜能分析

城市潜能作为城市体系空间相互作用的代表性指标,反映了城市与其所在的城市体系内所有城市间相互作用的强度,即城市所具备的的集聚能力。合理分析城市空间布局及结构、探寻城市发展的空间差异,以及制定区域发展政策日益迫切,研究城市空间相互作用具有重要意义。本文以Globcover数据集提取中国大陆范围内26 619个城市斑块,获取了城市潜能计算时所需的城市斑块规模总量;同时,以DMSP/OLS夜间灯光影像为数据,提取能综合反映人类社会经济活动的城市斑块夜间灯光总强度,参与城市潜能的计算。利用潜能模型,依据城市斑块分层结果,以城市斑块规模和时间成本为参数,计算得到公里格网的城市潜能值模拟分布图,并分析了中国大陆城市潜能的空间分异特征。     

融合多源空间数据的城镇人口分布估算

精细尺度的城镇人口空间分布是分析人类-资源-环境相互关系的重要指标。本文提出了一种融合地理空间大数据和高分辨率遥感数据估计精细尺度城镇人口分布的方法。通过对比各指标与人口相关性,选取R2>0.7的建筑面积、到道路距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI指数、幼儿园、公园、小学、加油站、医院、公交车站、长途汽车站作为影响人口分布的变量因子。结合城市功能区数据确定人口分布区域,利用随机森林模型对宁波市2018年人口数据进行了500 m格网空间化,从而得出宁波市城镇人口空间分布图。最后,基于随机森林模型的变量因子重要性分析宁波市人口空间分布的影响因素。研究结果表明,本文所提出的城镇人口分布模型在街道尺度的估算精度为81.2%,平均相对误差MRE为0.29、RMSE为3279.89;网格级别的MRE为17.16,RMSE为1149.9,因此模型能精确地反演城镇内部街道人口分布信息。通过对变量因子重要性进行比较,发现建筑面积重要性约为0.22,对宁波市人口估算影响最大;到道路的距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI（Elevation-Adjusted Human Settlement Index）、幼儿园、公园对宁波市人口估算具有重要作用。本文在格网级别进行的人口分布精度验证对于研究城市精细人口分布具有重大意义。     

基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析

夜晚灯光数据已被广泛应用于提取城市建成区的研究,由于灯光具有溢出特性,因此确定最佳灯光阈值成为研究热点。本研究中总结4种常用最佳阈值确定方法的特点,并使用Google Earth影像空间比较法,确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。由于地形、交通等因素影响城市形态,城市形态影响夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值大小,因此,根据城市形态将阈值结果分为2类,并得到块状城市和带状城市建成区的最佳灯光阈值分别为43和 47。Google Earth影像空间比较法与其他方法相比具有不受统计数据限制,以及简易操作等优势,且从形态上对城市建成区提取结果进行空间比较;其次,根据城市形态对最佳阈值结果分类,使不同类型的城市建成区提取结果更准确。该方法适用于在地形复杂、形态多样的大尺度空间中提取城市建成区。     

DMSP/OLS稳定夜间灯光影像在中国的分类校正方法

长时间序列DMSP/OLS夜间稳定灯光影像数据集存在饱和像元大量积聚在城市中心区域及影像之间缺少可比性的问题,导致数据集在进行空间分析及时间对比研究时会受到限制。为解决上述2个问题,本文在现有研究的基础上提出了一种基于不变目标区域的中国稳定灯光影像分类校正方法。该方法对数据集中每一期中国区域稳定灯光影像进行了饱和及非饱和像元的分类。对饱和像元,选择北京等5个城市作为不变目标区域,选择不存在饱和像元的辐射校准的灯光影像作为参考,基于不变目标区域的非饱和像元之间的相关关系也同样适用于饱和像元的假设,对饱和像元进行了校正;同时,基于多期辐射校准的灯光影像之间存在的相互校准关系,对饱和校正后的饱和像元进行了相互校准。对于非饱和像元,选择了长沙等13个城市作为不变目标区域;根据稳定灯光影像中非饱和像元DN值总和随时间变化的总体趋势,确定了13期稳定灯光影像作为参考,其他多期影像基于不变目标区域中非饱和像元之间的相关关系进行了相互校准。为验证校正结果的准确性,多种相互校准和饱和校正方法被引入进行比较。本文提出的分类校正方法与另外2种相互校准方法相比对F10、F12和F14卫星影像校准效果更好,另外2种方法对F15和F16卫星影像的校准结果更好,3种方法总体上都实现了对数据集影像的相互校准且使校正后的影像具有了可比性。与经过植被指数校准后的城市夜间灯光指数（The Vegetation Adjusted NTL Urban Index,VANUI）相比,分类校正方法解决了饱和像元聚集于城市中心区域的问题,减弱了像元饱和程度,校正结果更接近辐射校准的灯光影像。此外,在中国城市水平上,分类校正的稳定灯光影像与GDP和电力消耗值的相关关系与其他2种相互校准方法相比也是相对较好的,能更客观合理地反映区域经济发展的差异。