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。     

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。     

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。     

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。     

中巴经济走廊DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜光数据辐射一致性校正

由美国国防气象卫星搭载的可见光成像线性扫描业务系统(DMSP/OLS)和国家极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射仪(NPP/VIIRS)获取的夜间灯光影像是监测人类社会经济活动和自然现象(如林火、油气燃烧等)的主要数据源。然而,现有的夜间灯光数据存在缺乏星上的辐射定标、像元饱和、时间尺度不连续、多源夜间灯光影像辐射不一致等问题。基于此,本文以中巴经济走廊区域为研究区,提出了一种基于线性拟合提取不变目标区域的方法,实现了DMSP/OLS影像间、DMSP/OLS与NPP/VIIRS两种数据间的相互校正。然后对中巴经济走廊的校正结果在不同空间尺度上选用区域灰度总量、标准化差异指数以及标准化差异指数和作为评价指标进行检验。结果表明:两种校正模型的拟合优度均在0.78以上,校正后的DMSP/OLS影像灰度总量与GDP和人口数据的相关性显著提高(GDP:R~2=0.7689;人口:R~2=0.9033),且标准化差异指数明显降低;NPP/VIIRS影像经过与DMSP/OLS互校正后在辐射亮度、时空分布上与DMSP/OLS更加一致,空间细节信息更加突出,从而增强了多源夜间灯光影像的一致性,更加适合用于长时间序列社会经济要素发展趋势的分析。     

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。     

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。     

中国DMSP-OLS长时间序列夜间灯光遥感数据饱和校正研究

利用夜间灯光数据进行长时期社会经济问题研究时,需要对数据饱和校正,从而得到可信可靠的研究结果。针对不变区域法在长时间序列夜间灯光数据饱和校正时假设不变区域数据不随时间变化以及未区分数据饱和部分和未饱和部分的不足,本文提出首先对数据年际校正,再以NDVI数据为辅助进行饱和校正的方法。年际校正时准确定义了基准区域和基准年份,饱和校正过程中分别对不同城市聚类分区构建校正模型。研究发现,夜间灯光数据包括未饱和部分和饱和部分,饱和阈值为30;两部分数据亮度值与相应无饱和数据亮度值的函数关系不同,未饱和部分符合线性模型,饱和部分符合指数模型;区分不同城市聚类分区进行饱和校正十分必要,尤其是大范围区域数据饱和校正;以NDVI足迹数据为辅助,运用指数模型对饱和部分数据校正后,数据值域增大,空间异质性增强,与区域GDP拟合程度改善,很好地消除了由于卫星传感器设置特性产生的饱和效应,得到更好反映人类社会经济活动强度和空间分布特征的长时间序列饱和校正夜间灯光数据。文中得到的年际校正和饱和校正模型可以不做参数调整而直接运用,校正方法适用性较强。     

基于夜间灯光数据的人口空间分布研究综述

人口空间分布信息是地理学科、资源学科和社会学科等研究中的基础信息,在城市规划和应急救援等实际应用中具有十分重要的意义。利用自然地理和社会经济等多种辅助数据,可以很好地模拟人口分布情况。夜间灯光数据综合反映着人口分布活动情况,与传统遥感数据相比,具有数据获取方便、数据量小、覆盖范围广和数据更新快等优点。随着美国军事气象卫星计划搭载的线性扫描业务系统(defense meteorolgical satellite program-operational linescan system,DMSP-OLS)、美国国家极地轨道卫星搭载的新一代可见光及近红外辐射仪(national polar orbiting partnership-visible infrared imaging radiometer suite,NPP-VIIRS)及其他平台的发展,连续获取夜间灯光数据成为可能,基于这类数据的人口空间分布研究受到学者的重视,在区域尺度的人口估算和格网尺度的人口分布模拟方面取得了丰富的研究成果。但其中也存在着数据、尺度、模型方法及精度验证等方面的问题。因此,在详细阐述了夜间灯光数据特征及获取平台的基础上,对已有基于夜间灯光数据的人口空间分布研究方法及模型进行了对比总结,分析了研究中存在的各种问题及现有解决方法,并对未来的重点发展方向进行了探讨。     

基于夜间灯光数据的哈大齐工业走廊城市空间扩展特征分析

随着改革开放的深入,为了推动东北地区经济发展,对哈大齐工业走廊城市空间格局演化进行研究有重要意义.利用2005—2019年美国国防气象卫星计划线性扫描系统(Defense Meteorological Satel-lite Program-Operational Linescan System,DMSP-OLS)和夜光传感器可见光近红外成像辐射搭载国家极轨卫星(Nation Polar Orbiting Partnership-VisibleInfraredImaging Radiometer Suite,NPP-VIIRS)夜间灯光数据进行研究.首先,通过回归分析建立校正模型,其次利用最佳灯光阈值提取城市建成区范围,最后引入扩展速度、紧凑度、分形维数、城市重心等相关数学模型,定量研究空间扩展规律.分析城市空间扩展的驱动力主要为人口因素、经济因素、政策规划因素,为东北地区经济发展提供理论依据.     

Spatialization of electricity consumption of China using saturation-corrected DMSP-OLS data

Electricity is one of the most important components in energy consumption, which is directly related to economic growth, CO₂ emission and global warming. This research intends to estimate spatial distribution of electricity consumption in China, the largest developing country, and analyze the temporal and spatial change of electricity consumption during 1994–2009. The spatial modeling is based on the total electricity consumption of each province and DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) – Operational Line-scan System (OLS) data, the latter provides the nighttime light information corresponding to electricity consumption, GDP and population. A simple method was developed to correct the saturated pixels with digital number of 63 in non-radiance-corrected DMSP-OLS data, using cities’ GDP data. The spatial electricity consumption maps were produced during 1994–2009, and they were validated by the electricity consumption records of 101 cities. Finally, the spatial–temporal changes of electricity consumption were analyzed. The results of this research can help to understand the regional discrepancy, especially rural and urban areas of China, of electricity consumption and economic development.     

Assessing Satellite-Observed Nighttime Lights for Monitoring Socioeconomic Parameters in the Republic of Kazakhstan

This paper describes an initial assessment of human-induced nighttime lights acquired by the Defence Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS) with respect to its applicability in monitoring settlement patterns, population, electricity consumption, gross domestic product (GDP), and carbon dioxide emissions at different spatial levels in the Republic of Kazakhstan. The results revealed the suitability of DMSP-OLS data to detect both urban expansion and contraction over last two decades caused by the new economic situation following the independence of Kazakhstan in 1991. Relationships between DMSP-OLS urban lit area and the socioeconomic parameters were quantified. The DMSP-OLS data proved to be an effective tool in the monitoring of both the spatial and temporal variability of the examined socioeconomic parameters.     

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。     

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.