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  • 夜间灯光数据

    2019-01-17 15:12:33
    处理过的夜间灯光数据,可直接下载使用,只有中国的,
  • 1992-2019全国DMSP,NPP夜间灯光遥感数据。经过各种校正以及时间连续性校正,拟合处理,可直接做长时间序列的分析。应用领域广泛,比如长时间的城市扩展分析,长时间GDP的空间化,城市脆弱性时空变化分析以及城市...
  • 夜间灯光数据建成区提取教学视频
  • 中国2017年夜间灯光数据,数据已经经过校准,可以直接使用,可作为经济、人文等行业的分析,可以直接在arcgis中加载使用。
  • 夜间灯光数据校正的具体步骤,非常详细!非常详细!非常详细!一学就会!
  • DMSP/OLS夜间灯光数据

    2019-03-04 09:56:36
    1993-2013 20年的数据卫星传感器获取的主要是地表的太阳辐射反射信号,而DMSP/OLS传感器独辟蹊径,采集的是夜间灯光、火光等产生的辐射信号。...因此,在用DMSP/OLS灯光数据时无需再单独考虑这些因素。
  • 1992-2013年的DMSP夜间灯光影像完成相互校正、连续性校正等,得到可用长时间序列DMSP夜间灯光影像,2012-2019年NPP夜间灯光影像完成年度影像合成、去噪等,得到可用的NPP夜间灯光影像,再对两者影像进行拟合,得到长...
  • 火石夜间灯光数据.txt

    2019-08-18 15:42:35
    中科院版地球夜光数据集(代号“火石”),火石(Flint)数据集内容是2012-2017每年一张全球的地表平均夜光数值,还有一张2012-2014对2015-2017的五年期变化检测图,火石(Flint)数据集的正式版本是500米分辨率(86400x...
  • 2000-2013年DMSP全国夜间灯光数据,已经将全国数据剪裁下来但是还未进行预处理,如果下载需要自己进行预处理。
  • 对于夜间灯光数据tif格式,如何利用某个省份的矢量shp数据进行掩膜提取。提取后的,灯光数据进行转换,然后链接到相关属性表中去。
  • 包含DMSP、NPP夜间灯光数据下载、校正等视频。
  • 按照当前用的比较多的掩膜法进行校正,得到校正后的年度合成数据,可以用于人口、GDP、能源消耗、二氧化碳等等空间化,城市建成区提取、扩张分析、重心迁移等等,直接上手用,不需要经过其他的校正。
  • 全球夜间灯光数据2000-2013年,如果需要后续数据的同学可以私信联系我! DMSP(Defense Meteorological Sate-llite Program)是美国国防部的极轨卫星计划,与NOAA卫星同属于一类,只不过星上载荷不同。  现有DMSP为...
  • 2000-2018年跨传感器校正好的类NPP-virrs夜间灯光数据第一部分(2000-2009年),由于平台上传的数据不能超过一个g,所以分两段上传,该夜间灯光数据具有类似于NPP-VIIRS的数据质量,且能够有效缓解原始DMSP-OLS数据...
  • 时间序列夜间灯光数据进行城市增长分析变得困难。我们采用一种新的时间序列 DMSP/OLS 夜间灯光数据归一化技术,并利用伪不变特征(PIF,Pseudo Invariant Features)推导出城市检测阈值。其数据处理包括三个步骤: ...
  • 基于DMSP/OLS、NPP/VIRRS、珞珈一号等夜间灯光数据GDP空间化视频包含拟合方程确定、反演、出图等等,该方法同样可以用于二氧化碳、人口等经济社会指标的空间化分析,方法类似,只需将视频中的GDP数据更换成其他数据...
  • 基于DMSP/OLS、NPP/VIRRS、珞珈一号等夜间灯光数据建成区提取视频包含提取方法选择、阈值确定、成区提取、融合等等。
  • 因此,在用DMSP/OLS灯光数据时无需再单独考虑这些因素。  目前,DMSP/OLS夜间灯光影像主要用于城镇扩展研究,社会经济因子估算以及其它环境、灾害、渔业、能源等领域。  1. 城镇扩展监测  当今世界处于...
  • 人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布。 而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据$ 资源数据$ 环境数据复合
  • 基于DMSP、NPP等夜间灯光数据提取的建成区重心迁移分析视频包含如何获得重心坐标、重心偏移角度计算、重心迁移轨迹图等。
  • 基于DMSP/OLS夜间灯光数据应用研究综述,王鹤饶,郑新奇,DMSP/OLS夜间灯光数据,主要包括稳定灯光数据、辐射标定夜间灯光强度数据、非辐射标定夜间灯光强度数据三种产品,具有数据获取容易�
  • 经过曹子阳等人提出不变区域目标法完成连续性校正、相互校正等,达到一定的去饱和效果,可以直接用于研究人口、GDP、能源消耗等空间化研究,建成区提取、重心迁移、扩张分析等等。
  • DMSP/OLS夜间灯光数据逐年校正视频流程,基于Arcgis软件完成。需要运用夜间灯光数据进行相关研究的学生可以参考。
  • 使用arcgis进行夜间灯光数据处理

    千次阅读 2021-01-30 14:44:56
    注:arcgis无法联网启动 ArcGIS10联网无法启动问题解决 _json20080301-CSDN博客 (写在开始:以下为夜间灯光数据处理部分,本人非地理、测绘相关专业,因毕业设计需要灯光数据支持所以自学了处理,下面是我的学习...

    注:arcgis无法联网启动

    ArcGIS10联网无法启动问题解决 _json20080301-CSDN博客

    (写在开始:以下为夜间灯光数据处理部分,本人非地理、测绘相关专业,因毕业设计需要灯光数据支持所以自学了处理,下面是我的学习记录和处理经验记录,仅供参考,专业的问题我也回答不了QAQ,毕设已经结束了,应该不会更深入研究。记录部分参考了很多教程,但图和过程确实是自己总结记录的,所以归入原创)

    处理记录1:

    一、夜间灯光数据处理

    1.处理教程:3分钟搞定!ArcGIS夜间灯光数据获取下载与可视化处理 - 知乎

    2.处理中需要夜间灯光数据和省市矢量边界数据,分别获取:

    其中省市矢量边界下载处理:GIS全国各个省市矢量边界下载/获取/处理 - 知乎 ,下载地址:https://www.webmap.cn/commres.do?method=result100W(全国地理信息资源目录服务系统) 【p.s.:下载目的:毕业论文撰写中,夜间灯光数据处理需要地理信息中的行政区数据】

    考虑京津冀协同发展趋势,此处下载数据覆盖京津冀三个省市,分别为K49,J49,K50,J50

    (备用江浙沪:

    1.2 夜间灯光数据处理方法总结+软件安装

    Arcgis10.2

    (P.S.本来打算安装10.4,但是装完显示出错;后面尝试安装10.2,但是无法启动服务器,后面用了10.4内破解文件的内容,弄好了)

    1.3 数据导入

    行政区矢量数据 :数据例如J49.pdb.zip需要先解压,然后在软件目录中连接文件夹,arcgis会将.pdb文件夹识别为数据库,将其中BOUA文件添加到图层中

    1.4 数据处理

    参考1:B站教程:arcgis灯光分析_哔哩哔哩_bilibili

    参考2:知乎专栏:GIS全国各个省市矢量边界下载/获取/处理 - 知乎(GIS全国各个省市矢量边界下载/获取/处理)

    --北京

    1)行政区识别处理

    由于K49缺乏BOUA文件,且影响较小,所以暂时不使用,合并 K50,J49,J50为(数据管理工具——常规——合并工具)

     

    利用【融合】去除图中的线(数据管理工具——制图综合——融合工具进行消除)

     

    利用【套索工具】选出北京的区,并保存到文件夹:

    (也可以直接根据各区编号范围直接进行过滤)

     

     (后更名为BeiJing)

    2)将夜间灯光数据添加到图层,并进行裁切(数据管理工具-栅格-栅格处理-裁剪)

    --报错999999,

    ①利用【要素】-【修复几何】修复BeiJing,再次尝试(失败)

    ②查看日志文件,【C:\Users\DELL\AppData\Roaming\ESRI\Desktop10.2\ArcToolbox\History】 ,啥也没看出来(失败)

    ③对北京进行投影(数据管理工具投影和变换栅格投影栅格),转换将坐标系从CGCS_2000转变为1984(保存在defult.pdb/BeiJing_Project),与夜间灯光数据一致,处理后尝试裁剪(失败)

    ④查看官方解决方案(Arcgis报错 ERROR 999999的解决方法汇总_toto+的博客-CSDN博客 ),尝试多种解决方法,最终在将文件目录改短后(D:/clip ),成功裁剪,撒花★

    3)投影夜景数据,栅格-投影栅格,保存至defult.pdb/BeiJing_clip_ProjectRaster

    4)分析

    --没有许可(因为破解版???)

     解决:自定义-扩展模块-勾选Spatia Analyst

     即可继续使用

     在表格中显示分区统计(保存到defult.pdb/ZonalSt_BeiJing3),包括sum,Mean等

    5)北京区之间面积相差较大,因此选用平均值绘图,并输出表格

    (表转excel:第022篇:ArcGIS中将属性表直接导出为Excel的方法_liujinli0712的博客-CSDN博客_arcgis数据导出为excel

     

    处理记录2:

    --1.根据上周实践经验,考虑中途会产生多种文件,故建立更为系统的文件夹

    --2.处理各省份矢量数据:切割融合好

    --3.参考含有夜间灯光数据的论文,对比推进处理细节和准确性

    参考:DMSP/OLS夜间灯光数据的处理 - 简书

    重点:栅格化,分析工具(增加按掩膜提取),确定灯光阈值(※※※),

    处理方式解释记录:

    --处理技术

    【掩膜提取】:应用ArcGIS软件对两者影像进行数据预处理,以我国县级行政边界面状数据为掩膜,提取所有数据的我国行政区域影像。所有数据的地理坐标系均为WGS-84坐标系,投影坐标系为兰伯特等面积投影坐标系,同时将影像数据空间重采样为1 km--即数据集裁剪

    栅格化】:应用ArcGIS软件数据管理模块的栅格属性工具集为影像创建栅格属性数据表,根据属性表提取影像DN值大于0的像元,对像元DN值进行统计分析,统计出影像的亮值像元DN值总和

    【投影栅格】将裁减后的夜间灯光数据用lambert坐标系投影,保证数据提取更为准确

    P.S.什么是栅格数据?什么是栅格数据?—帮助 | ArcGIS for Desktop

    影像和栅格处理入门 影像和栅格处理入门—ArcGIS Pro | 文档

    【灯光阈值】:

    --误差调整:参照Elvidge 等( 2009) 、曹子阳等( 2015) 以及王贤彬、黄亮雄( 2018) 的方法,对栅格亮度值校准、同一年份不同卫星的观测数据合成处理、不同年份数据序列的异常波动修正,以保证亮度数据在不同区域不同时间的可比性、连续性。

    --4.数据准备和处理(选择年份/按年、季、月分/)

    --三种遥感数据对比

    时间跨度

    精确度

    覆盖范围

    其他

    DMSP/OLS

    1992-2013

    全球

    见备注1

    VIIRS-NPP

    见备注2

    珞珈一号

    2018年6月-11月(北京)

    全国

    见备注3

    火石(Flint

    2012.4-2020.6

    全球

    见备注4

    备注:

    1. DMSP/OLS

    命名:F101992—指编号F10卫星,摄于1992年下载链接:Earth Observation Group - Defense Meteorological Satellite Progam, Boulder | ngdc.noaa.gov

    优势:一是DMSP /OLS 夜间卫星灯光数据不依赖高空间分辨率,因此影像数据量较小,易于进行处理; 二是DMSP /OLS 夜间卫星灯光数据能反映包括人口、交通等在内的综合信息( 杨眉等,2011) 。---交通可达性

    上限取值问题:由于中国属于发展中国家,借鉴已有文献,本文没有对灯光数据做上限取值处理( 徐康宁等, 2015) 。---交通可达性

    2.参考:Suomi NPP VIIRS夜间灯光遥感数据简介与下载(科学网—Suomi NPP VIIRS夜间灯光遥感数据简介与下载(一)——数据介绍,FTP下载与hdf5读取 - 戴劭勍的博文 ),从备注4中下载,已保存至百度网盘

    3. 珞珈一号

    下载链接:珞珈一号

    4. “火石(Flint)”是由中国科学院中国遥感卫星地面站陈甫团队研制的地球夜光产品数据集。

    访问“火石”地球夜光产品:http://satsee.radi.ac.cn/cfimage/nightlight/

    年度数据下载服务:中科院版地球夜光数据集(代号“火石”)提供年度数据下载服务 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器

    数据下载:NPP_NIGHT_LIGHT_免费高速下载|百度网盘-分享无限制 (其中raw目录下未NPP(月度)原始数据,由中科院改进加速读取和下载;FLINT目录下为处理后的年度数据)数据介绍:今日头条

    其他记录:

    1.Remote sensing of night lights: A review and an outlook for the future :

    Remote sensing of night lights: A review and an outlook for the future - ScienceDirect

    2. 有GIS有意思︱运用夜灯与社交数据一眼识破北上渝三城多中心结构:

    有GIS有意思︱运用夜灯与社交数据一眼识破北上渝三城多中心结构

    3.DMSP预处理:夜光遥感(二):夜光影像的处理

    夜光遥感(二):夜光影像的处理_XIONGDA的博客-CSDN博客

    4. 利用NPP-VIIRS夜光数据识别中国收缩城市

    利用NPP-VIIRS夜光数据识别中国收缩城市_数据派THU-CSDN博客

    5. 衡量GDP,哪种夜间灯光数据更靠谱?衡量GDP,哪种夜间灯光数据更靠谱? - CG919 - 博客园

    6. DMSP NTL夜间灯光指数EVI修正

    DMSP NTL夜间灯光指数EVI修正_Natalie秋秋的博客-CSDN博客_夜间灯光指数的计算

    7. Suomi NPP VIIRS夜间灯光遥感数据简介与下载(一)——数据介绍,FTP下载与hdf5读科学网—Suomi NPP VIIRS夜间灯光遥感数据简介与下载(一)——数据介绍,FTP下载与hdf5读取 - 戴劭勍的博文

    8. 夜间灯光数据dn值_夜间灯光数据(DMSP/OLS)提取灯光指数

    夜间灯光数据dn值_夜间灯光数据(DMSP/OLS)提取灯光指数_糟老頭的博客-CSDN博客?

    9. ArcGIS 原文地址:arcgis中栅格数据的金字塔详

    ArcGIS 原文地址:arcgis中栅格数据的金字塔详_游侠的专栏-CSDN博客_ovr格式详解?

    10. npp夜光数据介绍 viirs_DMSP/OLS和VIIRS/DNB夜间灯光影像的校正及拟合

    npp夜光数据介绍 viirs_DMSP/OLS和VIIRS/DNB夜间灯光影像的校正及拟合_James Swineson的博客-CSDN博客?

    11 .DMSP/OLS夜间灯光数据的处理 DMSP/OLS夜间灯光数据的处理 - 简书

    12. 夜间灯光遥感数据概述 夜间灯光遥感数据概述 - 简书

    13.

    数据网站:

    中国科学院资源环境科学与数据中心http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=204

    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

    arcgis帮助及python脚本:投影栅格—帮助 | ArcGIS for Desktop

     

    展开全文
  • 5月3日更新:2. 克什米尔地区的亮度问题:根据评论区朋友的提醒,那个地方应该不是克什米尔,而是印度的西北部和巴基斯坦的东北部地区。...更何况已有不少学者用更严谨的实证研究证明了灯光数据与经济指标存在着...

    5月3日更新:

    2. 克什米尔地区的亮度问题:根据评论区朋友的提醒,那个地方应该不是克什米尔,而是印度的西北部和巴基斯坦的东北部地区。至于具体原因,还是不造。

    —————————————————————————————————————————良夜灯光簇如豆。灯火通明,一直是繁荣、热闹的象征。用夜间灯光研究人类经济生活,直觉上,倒也合理。更何况已有不少学者用更严谨的实证研究证明了灯光数据与经济指标存在着紧密的联系。

    在社会科学研究中,使用最多的夜间灯光数据,是由美国国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)一系列气象卫星观测所得。1976年,该计划发射的F-1卫星上首次搭载OLS传感器(Operational Linescan System,不是Ordinary Least Squares)。该传感器具有较高的光电放大能力,可探测到城市夜间的灯光、火光乃至车流等发出的低强度灯光,因此,这一系列夜间灯光作为人类活动的表征,可以成为人类活动监测研究良好的数据来源。

    目前,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布的灯光数据产品有四种,目前使用较多的是稳定灯光数据(stable lights),它剔除了由火灾、爆炸等造成的短暂亮光,只包含了相对稳定的灯光,且均为无云数据。

    一个国家或地区的灯光亮度是其区域内部所有栅格灯光亮度的总和,其中每一个栅格表示30秒度(30秒经纬格网)。该数据的灯光灰度值(DN值)范围均为0-63,当一个栅格的DN值达到63时,将无法继续增加。这一问题使得灯光数据出现截断,并且这一现象在发达国家还比较常见。

    不过有研究表明,中国目前还没有灯光取值上限的问题。毕竟我国正处于并将长期处于社会主义初级阶段。

    一、灯光数据

    下面这张图就是我们伟大祖国及周边地区的灯光地图。数据来源于2013年的稳定灯光数据,无灯光的背景噪音全部用0替换,颜色越白表示灯光亮度越高。

    灯光亮度存在明显的集聚,在环渤海、华北平原、长三角、珠三角,以及台湾西部滨海平原等人口聚集区域存在大片亮光,而其他分布较散的高亮点也都与大城市重合。

    周边国家的灯光亮度同样与人们的经济活动密切相关。韩国和日本有大片的灯光高亮区域,而蒙古高原和东南亚的亮点分布却比较零散。不过奇怪的是,为何克什米尔地区竟一片光亮?

    当我们在百度或谷歌上搜索灯光数据或夜景地图时,朝鲜——我们的友好邻邦总是会出现在联想字段,这似乎是一个特别为人民群众所喜闻乐见的一个梗。在上图中,对比最明显的就是朝鲜半岛的两个国家,图中的韩国竟不像是在朝鲜半岛,反倒像个四面环海的岛屿。

    根据带有灯光灰度值信息的栅格图片制作热力图,朝鲜半岛的灯光亮度情况更加清晰。

    北部的朝鲜只有平壤附近有明显的灯光,要找到其他光点还是有点费眼,不过还是可以看到与我国丹东市隔江相望的新义州市,以及日本海沿岸零星点缀了些许黄色斑点,这里分布着朝鲜的大城市与经济改革的特区。

    南部的韩国与之泾渭分明,越过三八线,不仅首尔与釜山等大城市附近有明显的光亮,其他人类活动区域也是灯火辉煌,仅东北太白山脉附近灯光强度稍弱。

    二、灯光数据的空间分析

    以上灯光数据的分析单位为像素或栅格,如果利用行政区划的矢量数据对灯光数据进行处理,则可以对行政单位进行实证分析。

    ArcGIS和QGIS等地理分析工具都可以对带有数据信息的影像资料进行处理。許多科學與環境的資料庫使用的是網格狀的影像資料,高程資料 (DEM) 同樣的也是以影像檔的方式發行。這些影像檔中,要呈現的資料數值就是影像中每個像素的像素值。有些時候,我們會需要找出在特定地點的像素值,或是把某個區域的所有像素一同囊括以進行後續分析。這些功能在 QGIS 中可以透過兩個附加元件來達成,分别是 Point Sampling Tool 和 Zonal Statistics plugin。我依然以2013年的稳定灯光数据作为原始数据,使用中国地级市的行政区划矢量图进行边界裁剪,将得到的栅格数据与灯光数据进行叠加,计算各城市(或地区)的DN平均值(DN总值/栅格数),即灯光亮度或灯光均值。

    灯光亮度位居前十的城市依次为:澳门、东莞、深圳、中山、香港、佛山、苏州、上海、厦门、无锡。由灯光亮度的计算方式所决定,西部一些地广人稀的地级市(或地区)排名较低,如阿里地区、那曲地区、和田地区、日喀则市等。总体而言,中国灯光亮度分布呈现东部最强、中部次之、西部最弱的格局,直观上,与我国人口或GDP的分布大体一致。

    根据地理学第一定律,即地理事物或属性在空间分布上互为相关,存在集聚(clustering)、随机(random)、规则(Regularity)分布。我们可以利用空间自相关系数来测量和检验空间物体极其某一属性是否高高相邻分布或高低相错分布。

    通过各地级市的空间位置数据建立空间权重矩阵,再根据空间权重矩阵计算各地级市灯光数据的空间自相关指标。

    上图中“高-高(High-High)”表示某一空间单元和周围单元的属性都较高,该单元和周围单元组成的子区域即为通常所说的热点区域。从图上看,长三角和珠三角便是本身灯光亮度较高,以及周边城市灯光亮度也不低的区域。

    “低-低(Low-Low)”的含义则相反,我国西部大部分城市则是本身灯光亮度及周边地区灯光亮度都不高的区域。

    “高-低(High-Low)”表示某一空间单元属性值较高,而周围单元较低。从图上看,甘肃省的嘉峪关市和海南省的海口市、三亚市便属于这样的区域。

    “低-高(Low-High)”正好与此相反,安徽省的滁州市和宣城市属于本身灯光亮度较低,而周边地区灯光亮度较高的城市。

    三、灯光亮度与GDP的关系

    目前,已有不少学者将灯光数据用于研究不同国家或地区经济活动的表现,他们发现夜间灯光数据可以作为一个国家或地区现行统计指标比较好的替代指标,较亮的夜间灯光照明与较高的GDP紧密相连,一个地区的卫星观测数据可以更为准确地揭示当地的经济发展水平。

    我们以横轴为城市灯光均值,纵轴为GDP做散点图,可以看到,二者大体呈现一种正相关的关系。图中将与拟合直线距离较远的一些点标注了出来。图中灯光均值和GDP都取了自然对数。

    接下来,我以GDP作为因变量,灯光数据为自变量进行OLS回归,看看二者是否存在显著的相关关系。

    模型中的核心自变量为灯光均值,即前文提到的灯光亮度,由地区的DN总值除以栅格数而来。出于稳健性检验的考虑,我用DN总值除以地区面积得到所谓的灯光密度,来替换灯光均值进行分析。

    不久前在知乎上看到一句话,大致意思是,各种XXX分布地图,归根结底都是人口分布图。仔细想来,这句话还是很有道理的,不管是GDP还是灯光亮度,都是人类活动的产物,人口密集的地方总是占据优势。所以在回归模型中,还需要控制人口数量(年平均人口)。

    除此之外,我还控制了城市面积、城市级别,以及所处省份等等。模型中灯光数据和面积、人口变量都取自然对数,省份虚拟变量以安徽省为参照组,回归表格中只列出系数显著的省份。

    两个模型的分析结果相差不大,灯光均值系数为1.395,灯光密度为1.267,二者都在0.001的水平上显著。与其他自变量相比,灯光数据的系数最大。

    另外,城市面积与城市人口也对GDP有显著影响,这些都是意料之中的。除此之外,作为省会的城市,其GDP要显著高于非省会城市,副省级城市GDP也要显著高于其他级别的城市。

    对模型进行残差分析,可以检测出模型中的离群点和高杠杆值观测点。以GDP的实际值为横轴,以根据模型计算得到的GDP预测值为纵轴画散点图,将这些强影响点标注在图形中。

    图中标注了名称的点均为强影响点,深圳、大连、鄂尔多斯、大庆、宜昌、包头、铜陵等红色点标注的城市表示GDP预测值要低于其GDP实际值,而呼伦贝尔、黑河等橙色点标注的城市表示GDP预测值要高于其GDP实际值。

    从分析结果看,夜间灯光亮度与GDP存在十分显著的正相关关系。所以,借助夜间灯光数据衡量一个地区的经济活动,尽管不能完全准确,但不妨碍其成为对部分经济指标的重要补充。相对于官方非官方的统计数字而言,灯光,也许稍微客观一些。

    使用灯光数据的严谨和复杂的实证分析不胜枚举,本文只是游戏之作,供君消遣。欢迎批评指正,一定虚心讨教。

    参考文献:

    Bhandari, L., & Roychowdhury, K. (2011). Nightlights and economic activity in India: A study using DMSP-OLS night timeimages. Proceedings of theAsia-Pacific Advanced Network, 32,218–236.

    万鲁河, 王绍巍, & 陈晓红. (2011). 基于 GeoDA 的哈大齐工业走廊 GDP 空间关联性. 地理研究, 30(6), 977-984.

    徐康宁, 陈丰龙, 刘修岩. (2015). 中国经济增长的真实性:基于全球夜间灯光数据的检验. 经济研究, (09), 17–29–57.

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  • 本发明属于低碳城市和节能减排的研究领域,特别涉及一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。背景技术:低碳化发展道路是城市建设的发展趋势,在全球资源紧缺、能源匮乏、气候变暖的背景...

    本发明属于低碳城市和节能减排的研究领域,特别涉及一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。

    背景技术:

    低碳化发展道路是城市建设的发展趋势,在全球资源紧缺、能源匮乏、气候变暖的背景下,发展低碳城市是我国应对气候变化、实现可持续发展的必然选择。城市作为工业文明及现代经济文明的主要载体,其具有巨大的能源消耗量,对区域发展造成一定制约。城市能耗量评估是节能减排和发展低碳城市的关键环节之一,只有在精细地掌握城市能耗量空间分布规律的基础上,才有可能提出合理有效的节能减排的改善措施。目前,我国能源消耗量多以行政区为基础统计单元,难以提供行政单元内部的空间分部信息,对能源消耗统计数据空间化研究的欠缺,不仅使揭示城市内部能源消耗量的空间差异性成为难题,而且妨碍了能源消耗数据与其他社会经济要素、自然要素的融合及综合分析。因此,如何采用新技术和新方法实现能源消耗量的空间化,越来越成为节能减排和可持续发展等领域所关注的一个热点。

    随着遥感技术的快速发展,越来越多的国内外学者将遥感数据与社会统计数据相融合以实现社会经济数据空间化。美国军事气象卫星Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)搭载的Operational Linescan System(OLS)传感器获取的夜间灯光数据能够探测到城市、居民地、火光等发出的低强度灯光,可以直观反映人类的社会经济活动,是目前实现社会经济统计数据空间化较理想的数据源之一。已有研究表明夜间灯光数据像元值(DN)值高的区域其经济发展水平和能源消耗量也相对较高。本发明基于DMSP/OLS遥感影像数据,采用经典的阈值法有效减少夜间灯光数据像元溢出效应的影响,进而提取出能源消耗集中区域;并基于能源消耗量与行政区范围内夜间灯光亮值像元的平均DN值之间很强的相关关系建立能耗空间化模型,最后获得分辨率较高的能耗量空间化数据。

    技术实现要素:

    针对现有研究中存在的问题,本发明以厦门市为例,提供一种应用于行政单元内部的、分辨率较高的基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。

    为实现上述目的,本发明基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法具体流程为:

    S1.获取全球DMSP\OLS遥感影像数据,完成遥感影像数据的预处理,提取研究区夜间灯光亮值像元数据。

    S2.基于研究区的能源统计数据,采取相应的分配系数把厦门市总能源消耗统计数据分配至各区,结合各种能源换算为标准煤的系数,把能源数据统一单位,构建厦门市区级能源消耗量数据组。

    S3.根据经典的阈值法提取出厦门市能源消耗最为集中的区域,进而利用厦门市行政边界矢量数据提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元数据。

    S4.基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元的平均DN值。

    S5.对厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值和相应的能源消耗量进行多形式的回归分析,对比回归分析结果,确定能耗空间化模型。

    S6.基于遥感图像处理软件ENVI 5.4平台,使用空间化模型对厦门市能源消耗量进行模拟,获得厦门市30m分辨率的能耗量空间化数据。

    附图说明

    图1为本发明专利能耗量空间化方法的技术流程图。

    图2为本发明提取的研究区原始夜间灯光数据。

    图3为本发明提取的研究区夜间灯光亮值像元数据。

    图4为本发明提取的研究区能耗集中区夜间灯光亮值像元数据。

    图5为本发明研究区夜间灯光亮值像元的平均DN值与能耗数据回归所得相关系数。

    图6为本发明研究区夜间灯光亮值像元的平均DN值与能耗数据二次多项式回归结果。

    图7为本发明研究区的能耗量空间化分布。

    具体实施方式

    本发明提出的一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法,结合附图及实际案例详细说明如下:

    S1.2009年DMSP/OLS遥感影像数据来源于美国国家地球物理数据中心,该数据为全球夜间灯光影像,数据像元大小为30"弧度,覆盖范围为经度-180°到 180°,纬度-65°到75°,在遥感图像处理软件ENVI 5.4平台下,将其投影转换为高斯克吕格投影,再用双线性内插法将其重采样到30m分辨率。

    本发明使用案例为厦门市整个行政区域(剔除无人居住的小型岛屿),由于从美国国家海洋和大气管理局的国家地球物理数据中心网站获取的夜间灯光数据为全球范围内的夜间灯光数据,因此需要对原始的夜间灯光数据进行裁剪以获取研究区域范围内的夜间灯光数据。基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,以厦门市行政边界矢量数据为裁剪范围,对原始数据进行裁剪,获取2009年厦门市夜间灯光数据。

    将获取的研究区的夜间灯光数据进行重分类,分成DN值为0和1-63两类,并在ArcGIS10.4.1平台上使用SQL语句提取栅格数据中属性DN值为1-63的像元。从而获得2009年厦门市夜间灯光亮值像元数据。

    S2.将来源于《厦门经济特区年鉴》的厦门市能源消耗统计数据分配至厦门市各区。能源分配方式主要是:能源转换行业能耗量按照各区发电量分配,第一产业能耗量按照各区农业GDP分配,工业能耗量按照各区工业总产值分配,建筑业能耗量按照各区建筑业GDP分配,交通业能耗量按照各区民用车辆拥有量分配,服务业能耗量按照各区服务业从业人口分配。按照国标《GB/T2589-2008综合能耗计算通则》,根据热当量原理将分配后的各区能源消耗统计原始数据从分列的煤、电、油、气等的量值转换成综合能耗,单位万吨标准煤,计算公式为:

    (1)

    式中:E为折算后的能耗量,万吨标准煤;n为消耗的能源品种数;为生产和服务活动中的第i种能源实物量;为第i种能源的折算系数,由《GB/T2589-2008综合能耗计算通则》查得。

    最后将转换后的厦门市各区能源消耗统计数据整理为厦门市区级能源消费数据组。

    S3.先前学者研究指出设定阈值是减少夜间灯光数据溢出的主要手段,本发明使用经典的阈值法提取出能源消耗最为集中的区域。通过计算得到厦门市潜在像元溢出区域平均夜间灯光DN值为27.94,故将夜间灯光DN值阈值设为28来减少像元溢出的影响,即提取出了能耗最为集中的区域。并利用厦门市行政边界矢量数据提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元数据。

    S4.基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,结合处理后的2009年厦门市各区的夜间灯光亮值像元数据,计算厦门市各区的夜间灯光亮值像元数据的平均DN值,为接来的能耗量空间化模拟做准备。

    在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量,既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别,用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以本发明选取厦门市各区域夜间灯光亮值像元的平均DN值能较好地反映厦门市各区夜间灯光亮值像元数据的综合情况。按如下公式获取厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值:

    (2)

    式中:表示厦门市r区的夜间灯光亮值像元的平均DN值,其中r区包括集美区、湖里区、翔安区、思明区、同安区、海沧区;表示r区的第j级夜间灯光亮值像元的DN值;表示r区的第j级像元的总数。

    S5.在确定了厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值的基础上,基于统计分析软件SPSS22.0平台,将厦门市各区的能源消耗统计数据和夜间灯光亮值像元的平均DN值进行指数、线性、对数、二次多项式、幂数五种形式的回归分析,得到五组相关系数R2,分别为0.856、0.89、0.948、0.846、0.801。二次多项式的相关系数相对最高,说明二次多项式拟合的相关性最好。因此,选择二次多项式方程建立能耗量空间化模型。

    S6.基于遥感图像处理软件ENVI 5.4平台,使用二次多项式方程所建立的模型对厦门市能源消耗数据进行模拟,实现能源消耗量空间化,模型如下:

    (3)

    式中:表示厦门市第m个像元的能耗量,万吨标准煤;表示第m个夜间灯光亮值像元的平均DN值。

    基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,利用模拟后的厦门市能耗数据,得到厦门市30m分辨率的能耗量空间化数据。

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  • 夜间灯光数据预处理

    2021-09-18 15:44:19
    本 文 选 择 时 序 更 加 完 整 的 vmflg 格式的夜间灯光数据进行研究。本文将NOAA/NGDC 网站提供的去除了不稳定光源与背景值的2015年年度夜间灯光数据作研究使用基础数据之一,进行逐年校正。 首先将下载...

        数据源:NPP-VIIRS夜 间 灯 光 数 据 有 2 种 类 型:vmflg 与vmsflg格 式。本 文 选 择 时 序 更 加 完 整 的 vmflg 格式的夜间灯光数据进行研究。本文将NOAA/NGDC 网站提供的去除了不稳定光源与背景值的2015年年度夜间灯光数据作研究使用基础数据之一,进行逐年校正。

     

         首先将下载的数据重投影为兰伯特等面积投影坐标系,并进行重采样使像元分辨率为500m,最后利用中国行政区划的矢量文件裁剪出夜间灯光图像的中国区域。

     

            NPP/VIIRS数据对灯光亮度比较敏感,灯光值除城市的亮度外还包括火灾、气体耀斑及火山等其他类型的灯光,需要对异常值进行处理。处理过程包括两个部分。第一,最大灯光值处理。选择中国发展最快的地区北京、上海及广州等作为样本区域,把区域内灯光亮度的最大值作为最大阈值,若整个影像中像元的灯光值大于最大阈值,则像元赋值为最大阈值。不同年份的最大阈值结果利用最优拟合模型(TNL-GDP求取)。原则上月度夜间灯光数据最大值低于对应年度最大灯光值。

        夜间灯光数据存在个别像元突变情况。根据我国过去20多年城市化发展不断加剧的现实情况与夜间灯光数据的特点,假设前一年影像中存在的像元亮度不会在后一年消失,同时后一年影像像元的DN值不小于前一年对应像元的DN值。基于该假设,对影像继续进行时间序列上的连续性校正。本文选择饱和校正后的2015和2016为基准,校正其它年份的影像,2015年之前的利用以下模型进行校正:

    式中:DNn-1为第n-1年影像DN值;DNn为第n年影像DN值。

    2015年之后的的影像利用以下模型进行校正 :

    式中:DNn+1为第n+1年影像DN值;DNn为第n年影像DN值。

    具体在ARCGIS的操作为:

     

    意思是如果1中的像元灰度值大于2中的,则使用1替换2的像元值,否则使用2的像元灰度值。

    异常值的处理,使用2015年年度数据(大于0的像元值赋值为1,等于0的赋值为0),与其它年份相乘。对于月度数据的处理大致相似。

     数据涵盖2015-2020年度处理好的数据,和2013-2021年处理好的月度数据。

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  • 基于夜间灯光数据与Landsat数据

    千次阅读 2020-12-22 19:50:05
    1基于夜间灯光数据与Landsat数据城市建成区提取对比评价——德阳市2011年摘要:基于DMSP/OLS稳定夜间灯光均值数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数。以德阳市建成区为例,基于2011年稳定夜间灯光均值数据采用...

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夜间灯光数据