基于DMSP/OLS夜间灯光数据的中国经济空间格局

基于中国2303个县域单元1998年～2013年的人均GDP和夜间灯光遥感数据,采用空间自相关分析方法研究中国县域经济发展的空间格局,结果表明：1)整体上,中国区域经济增长两极分化严重,区域发展空间格局大体保持不变.其中,东部地区的珠三角、福建沿海、长三角、山东半岛、京津唐、辽中南依旧为典型的经济发达区,成为全国性的经济增长极,但是其经济溢出效应不足;西南地区的贵州、四川行政区的边缘及西藏东南部和甘肃南部为典型的经济落后区;中西部的省会城市成为区域经济增长中心,对周边县市产生虹吸作用.2)从时间序列变化趋势来看,不同聚类类型的变化趋势差异显著.HH类型区的空间格局总体上稳定,年际变化小;LL类型区年际起伏变化大;HL类型和LH类型区变化不显著.从空间分布特征来看,HH类型和LL类型区具有集中连片分布的特征,HL类型和LH类型区趋于分散,其中HL类型呈点状分布于中西部省会城市(武汉、西安、兰州、成都、重庆、贵阳、南宁、昆明).     

DMSP/OLS灯光数据在城市化监测中的应用

分析了DMSP/OLS夜间灯光数据在提取城市面积、构建城市化指标及评价城市化环境效应方面的应用研究进展.总结了DMSP/OLS灯光数据在城市化研究中存在的问题和未来应用前景.主要存在问题:1)DMSP/OLS遥感数据本身及处理过程引起的误差容易造成研究结果精度下降;2)已有研究重视数理统计结果,缺乏对城市化机制的解释;3)简单的线性回归模型无法准确表示城市扩张的时空异质性.需要进一步研究的问题:1)从城市化内在驱动力出发,选择合适的多要素变量构建非线性模型,监测和模拟城市化发展的时空动态过程;2)基于DMSP/OLS遥感数据及社会经济数据构建复合指标,以提高城市面积获取的精度;3)拓宽DMSP/OLS遥感数据在城市化监测领域的应用.     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的贵州省人口分布及影响因子分析

贵州省的人口分布和经济发展是中国极不均衡的地区之一,人口空间化为了解精细人口分布特征提供有力的技术支持,并为区域发展提供指导.基于1993、2003年和2013年贵州省夜间灯光数据及常住人口统计数据建模反演得到人口分布格网图,先以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验,再以2013年贵州省人口分布图分别与土地利用、海拔、坡度等因子进行叠加分析,进一步探究人口分布的特征.结果表明:①20年间,人口集中于以贵阳市为中心形成集中区域,并且此区域逐年增大.②各县级区划人口集中分布在城镇,人口密度增大,集中面积增大.③贵州省46.05%的人口分布在草地区域,其次是林地和耕地,城镇用地面积较少,且人口密度大,分布集中.④按海拔梯度可将贵州省划分为三大阶梯,东部低海拔地区和西部高海拔地区的人口分布较少,中部中高海拔地区面积最大,人口总数最多.⑤贵州省大部分人口集中分布于坡度15°的区域,随坡度的增加,人口分布减少.     

基于不变目标法的DMSP/OLS夜间灯光影像校正

通过社会经济状况的分析,对传统不变目标区域进行了重新选择.以黑龙江牡丹江市作为不变目标区域,以夜间灯光数据及统计数据为基础,选择F12_1996、F14-15_2003和F1_2010共3期辐射定标数据对中国区域的34期夜间灯光影像进行校正.提取中国区域31省市夜间灯光强度,通过与统计GDP数据建立指数、线性、对数、二...     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的山东省土地城镇化水平时空特征分析

以2000-2013年DMSP/OLS卫星提供的夜光遥感数据为数据源,运用比较法,在RS和GIS技术的支持下,测度出山东省14年间逐年城镇用地的时空特征.结果显示:使用夜光遥感数据测度城镇用地效果较好,Kappa系数与OA值均达到精度要求;在空间分布上,较大的城镇斑块集中于济南—青岛一线,且趋于分散化;在时间变化上,山...     

成渝经济区近20年城市扩展研究——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

【目的】研究成渝经济区城市扩展基本状况以及未来城市可能的发展方向。【方法】采用1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据,运用"影像自校正方法"和"动态阈值法"对城市扩展数据进行提取,采用重心偏移相关指数、灯光指数和城市化相关指数以及指数聚类分析等方法对成渝经济区近20年来城市扩展情况进行分析。【结果】结果表明:1)灯光数据提取误差在4%以内;2)成渝经济区扩展区在1997—2007年的增加面积比例最小,同时期四川部分增加比例下滑,重庆部分持续上升;3)成渝经济区城市区重心在1992—2012年时期向东南方向波动变化,四川部分城市区/扩展区重心均先靠向成都市区然后向绵阳方向转移,重庆部分城市化区/扩展区重心位置沿东北方向较快移动;4)成渝经济区近20年来城市发展以第i类为主,四川部分城市化呈现出加速提升—持续加速—减速提升—加速提升的态势,重庆部分城市化呈现出加速提升—减速提升—加速提升—持续加速的态势。【结论】成渝经济区呈现以成都市和重庆市为两极向外不断扩展的趋势,是一种非良性发展,应注重多极化发展。采用DMSP/OLS夜间灯光数据对成渝经济区城市扩展进行分析结果较好,对充分了解区域内城市化区域发展类型有较好的参考价值。     

基于DMSP/OLS灯光数据的川南经济区城镇联系研究

城镇发展及城镇联系是区域经济发展的重要研究领域。区别于传统的统计数据分析,采用2002年、2007年、2013年的夜间灯光影像数据,以传统统计数据为辅助,运用引力模型对川南经济区的城镇区位强度、空间联系进行研究,以期探寻城镇化发展趋势及城镇联系特点。结果发现:川南经济区总体形成以自贡、内江为核心,泸州、宜宾为副核心的双核双副多中心网络结构。自贡、内江的经济区位强度最强;城际联系方面,已形成双核双副的点轴状结构,城际轴带化趋势明显;区县联系层次,已形成双核双副一轴四带的结构体系,区县网络化趋势明显。区县领域的灯光数据研究为城镇空间结构及经济联系提供了一种更为细致的研究方法,丰富了城镇联系的定量研究。     

成渝经济区近20年城市扩展研究——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

【目的】研究成渝经济区城市扩展基本状况以及未来城市可能的发展方向。【方法】采用1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据,运用“影像自校正方法”和“动态阈值法”对城市扩展数据进行提取,采用重心偏移相关指数、灯光指数和城市化相关指数以及指数聚类分析等方法对成渝经济区近20年来城市扩展情况进行分析。【结果】结果表明:1)灯光数据提取误差在4%以内;2)成渝经济区扩展区在1997—2007年的增加面积比例最小,同时期四川部分增加比例下滑,重庆部分持续上升;3)成渝经济区城市区重心在1992—2012年时期向东南方向波动变化,四川部分城市区/扩展区重心均先靠向成都市区然后向绵阳方向转移,重庆部分城市化区/扩展区重心位置沿东北方向较快移动;4)成渝经济区近20年来城市发展以第i类为主,四川部分城市化呈现出加速提升—持续加速—减速提升—加速提升的态势,重庆部分城市化呈现出加速提升—减速提升—加速提升—持续加速的态势。【结论】成渝经济区呈现以成都市和重庆市为两极向外不断扩展的趋势,是一种非良性发展,应注重多极化发展。采用 DMSP/OLS夜间灯光数据对成渝经济区城市扩展进行分析结果较好,对充分了解区域内城市化区域发展类型有较好的参考价值。
     

基于DMSP OLS灯光数据的广东省城市人口估算

使用DMSP/OLS近20年数据对广东省城市的人口规模进行估算．首先,对广东省的DMSP/OLS数据进行校正．以2000、2010年人口普查数据与灯光数据为样本,构建灰度密度-人口密度模型,估算广东21个地级市常住人口. 该模型既充分考虑灰度阀值的设定对人口估算结果的影响,又考虑城市人口数量变化在灯光灰度总值和灯光覆盖面积这2个变量上的体现．由于使用灯光数据指标与人口数据指标的比值作为估算基础,各城市的估算函数参数均不同,符合各城市经济发展状况和人口分布特点.通过2005年全国1%人口抽样数据检验,     

基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取: 以天津市为例

以天津市为例, 将多时相的Landsat TM/ETM+影像与DMSP/OLS夜间灯光数据结合起来提取城市建成区扩展信息, 并进行验证和分析。首先, 利用DMSP/OLS夜间灯光数据得到城市建成区的大致范围, 利用这个范围内的Landsat TM/ETM+数据和多波段纹理进行图像分类, 得到城市建成区的空间分布。然后, 利用分类后比较法得到城市建成区的变化信息, 将提取的建成区变化结果与利用 DMSP/OLS数据得到的城市建成区扩展信息以及基于统计数据的城市建成区变化趋势进行对比, 验证方法的有效性。结果表明, 结合DMSP/OLS数据和Landsat 数据的光谱特征以及提取的多波段纹理特征, 可有效地减少裸土与城市建成区的混淆, 与只利用光谱信息的建成区提取及变化检测相比, 得到更高的精度。因此, 结合 Landsat TM/ETM+数据和DMSP/OLS夜间灯光数据提供了一种进行大型城市建成区扩展检测的有效方法。     

基于 DMSP/OLS 数据的城市扩张研究

为研究太原市城市扩张动态变化,采用 DMSP/OLS(Defence Meteorological Satelite Program/Oprational Linescan System)夜间灯光数据结合统计数据法提取城市建成区,提出加权重心转移法提取城市重心,并从用地扩 张时空特征、城市扩张类型、基于灯光强度的城市重心迁移几个方面展开研究。结果表明,太原市城市建成区持 续扩张,且城市重心不断向南移动。1992 ～2002 年,太原市主要扩张走势为向西以及西南方向扩张,为填充增强 主导扩张类型; 2002 ～2012 年扩张强度尤其明显,主要扩张走势为正南、东南方向扩张,为外延主导扩张类型。     

DMSP夜间灯光数据与Landsat数据结合的建成区提取研究——以江西省为例

建成区面积代表着城镇用地水平和发达程度,其变化反映了城市扩张强度和经济发展水平.该文以江西省为研究区域,提出了一种Landsat TM/ETM＋光学遥感影像与DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellites Program/ Operational Linescan System)夜光数据相结合的建成区提取方法,提取精度达到89.7%;利用长时序提取结果分析了江西省1995年～2014年的城市建成区扩张情况,结果表明江西省近20 a间建成区面积增加了1 276.33 km2,扩张率达423.99%.综合分析建成区提取结果与经济统计指标,结果显示江西省的建成区面积扩张与经济发展存在显著正相关关系(R2＝0.62);鄱阳湖生态经济区建立后,区域内城市的建成区建设速度和经济发展速度明显加快.     

基于DMSP/OLS数据的全国空气污染物时空演变研究

基于美国国防气象卫星搭载传感器DMSP/OLS的夜间灯光遥感影像,从2000—2013年选取4年进行影像采集、影像校正等操作后,提取了灯光总量、灯光面积数据,根据年份间夜间灯光数据的增长量开展了全国各区域间的差异分析,结合空气污染物排放量进行了相关度分析。研究结果发现：（1）整体上全国夜间灯光量增幅变大,且增幅受相关年份政策影响。（2）夜间灯光总量与空气污染物排放量呈现正相关性,且两者相关系数较高;工业空气污染物与夜间灯光量相关性不断降低,同时生活空气污染物与夜间灯光量相关性不断提高。（3）夜间灯光总量与空气污染的高/高集聚区域一致性稳步提升。结合夜间灯光影像数据与空气污染数据,通过比较夜间灯光数据差异探讨空气污染物的时空演变,为我国空气污染的综合治理提供了一个新的视角。     

基于DMSP/OLS数据的全国空气污染物时空演变研究

基于美国国防气象卫星搭载传感器DMSP/OLS的夜间灯光遥感影像,从2000—2013年选取4年进行影像采集、影像校正等操作后,提取了灯光总量、灯光面积数据,根据年份间夜间灯光数据的增长量开展了全国各区域间的差异分析,结合空气污染物排放量进行了相关度分析。研究结果发现：（1）整体上全国夜间灯光量增幅变大,且增幅受相关年份政策影响。（2）夜间灯光总量与空气污染物排放量呈现正相关性,且两者相关系数较高;工业空气污染物与夜间灯光量相关性不断降低,同时生活空气污染物与夜间灯光量相关性不断提高。（3）夜间灯光总量与空气污染的高/高集聚区域一致性稳步提升。结合夜间灯光影像数据与空气污染数据,通过比较夜间灯光数据差异探讨空气污染物的时空演变,为我国空气污染的综合治理提供了一个新的视角。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的GDP智能预测模型研究

针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算GDP精度不足的问题,本文利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计（NPP/VIIRS）获取的2012-2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法（Grid Search）对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）对随机森林(RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。     

基于DMSP/OLS数据的山西省典型城市发展状况的遥感动态监测

获取长时间序列的城市发展状况对于合理规划城市、解决城市化问题具有重要意义。美国国防部气象卫星DMSP上搭载的线性扫描业务系统传感器OLS可以获取一个城市多年的夜间灯光数据。基于DMSP/OLS夜间灯光数据,本研究以山西省典型城市(太原市、大同市和运城市)为研究区,按照5年为1个时期,分析了典型城市在1992-2013年期间不同时期的夜间灯光亮度变化状况,并与GDP变化进行对比,从而获取3个城市在过去20多年的发展状况。研究结果表明:太原市经济基础最强,在发展速度上呈现持续快速发展态势,是整体实力最强和发展态势最好的城市;大同市经济基础次之,在前3个时期发展速度缓慢,后2个时期开始快速发展;运城市经济基础最差,但呈现持续高速发展态势,是3个城市中整体发展速度最快的城市。     

基于DMSP/OLS数据的城市空间格局演变分析——以东北地区为例

提出利用最佳阈值的最小值作为统一阈值的新方法,在遥感与地理信息技术支持下,利用1993—2013年的DMSP/OLS夜间灯光数据,对东北地区城镇信息进行提取;基于提取的城镇信息,系统诊断东北地区的城镇发展格局、发展形态、发展强度、发展方向等.研究结果表明:东北地区城镇发展呈波动式变化,1997年、2003年存在明显的收缩现象,城镇发展的重心主要分布在南部辽宁省内,发展方向为北—南分布,东西部城镇发展相对落后.研究结果对东北地区城市空间格局优化和相关城镇发展的战略制定具有指导意义.     

基于夜间灯光数据的吉林省城镇化时空演变研究

借助DMSP/OLS、NPP-VIIRS夜间灯光数据以邻域分析结合高分影像分析法提取建成区,分析了近26a吉林省城镇化的时空演变。结果表明:在吉林省空间迁移距离较小的地区,即依托原城市区发展的长春市、吉林市等地在扩张强度、扩张速度上都优于其余城市,城镇化速度相对较快。吉林省大多城市出现了副城市区,且原城市区并未出现大规模增长,导致各市扩张中心迁移较远,发展较慢。从整体而言,长春市占吉林省总建成区面积近1/3,全省扩张中心常年集中在奢岭街道。除长春市、吉林市外大多城市城镇化速率较低,吉林省城镇化发展不均衡。     

基于时间序列夜间灯光数据的EPC预测模型

为了利用夜间灯光数据来预测电力消耗量(EPC),采用增强植被指数(EVI)实现对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)数据的校正,利用回归模型实现DMSP/OLS数据和美国国家极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射仪夜间灯光波段(NPP/VIIRS)数据的拟合,构建出2001-2018年的长时间序列的夜间灯光影像,并与EPC数据建立线性、二次项和乘幂回归模型,选择决定系数(R2)值相对较优、平均绝对相对误差(MARE)最小的模型为各自的最优模型.结果 表明:通过对夜间灯光影像进行校正,解决了DMSP/OLS影像数据不连续、像元饱和效应、与NPP/VIIRS影像不可比等问题;在国家尺度上,二次项模型是优选模型,校正后的夜间灯光数据与EPC的R2和MARE值分别为0.99和5.650％;在省级尺度上,基于省级单位与EPC建立的优选模型的R2值和MARE值分别为0.878和28.783％;在省级尺度上,基于时间序列建立的夜间灯光数据与EPC的R2和MARE值分别为0.972和7.286％;省级单位长时间建模精度高于基于省级单位建模的精度.     

基于夜间灯光数据的郑州市用地扩展特征分析

针对城市用地空间扩展难以高精度量化分析的问题,提出了一种融合夜间灯光数据、遥感影像和在线高清瓦片地图服务的量化分析方法.基于美国国防气象卫星(DMSP)的可见红外成像线性扫描业务系统(OLS)、Landsat TM和天地图在线地图,设计了夜间灯光数据中断值的精确判断方法,综合分析城市用地的扩展模式.以郑州市为例,详细介绍了不同类型扩展特征的提取方法.采用C#和Arc Engine开发了一个夜间灯光GIS原型系统.结果表明,2008年到2013年郑州市城市用地的拓展类型主要以外延型和增强型为主,所述方法精度更高,采用原型系统处理较为便捷.