基于SNPP-VIIRS夜间灯光数据的GDP预测模型对比

由于基于夜光遥感数据的GDP预测多采用单一函数模型,缺乏对比和可行性验证,因此利用校正后的夜光影像对比多种函数模型的预测效果具有实际价值。鉴于此,选择SNPP-VIIRS作为基础数据,经过消除负值和背景噪声等校正处理,对线性函数等6种预测模型进行GDP估算效果对比。结果表明:在省级尺度下,二项式函数拟合优度最高,Gaussian函数预测效果最好;市级尺度下,二项式函数均优于其他函数模型。校正方法合理科学,校正后的影像可用于GDP预测研究。

夜光遥感视角下的粤港澳大湾区区域发展时空格局演变分析

夜光遥感作为遥感技术的重要分支,其获取的灯光数据相对客观,在研究区域发展、人类活动和自然现象等领域表现出极大潜力和应用前景。基于2012—2020年长时间序列年度合成NPP-VIIRS夜间灯光影像,采用数学统计、位序-规模法则和标准差椭圆空间分析方法研究粤港澳大湾区区域发展体系空间格局演变趋势。结果表明,年度合成方法科学有效,夜光总量与经济参量间存在较高的相关性,可用于年际变化研究。2012—2020年粤港澳大湾区夜光总量呈现持续增长态势,非核心地区增速明显,其中珠海市增长率高达172%。捷夫指数|q|值呈现下降趋势,夜光规模分散趋势大于集中趋势,发展规模趋向均衡。夜间灯光规模分布呈现空间扩张形态,重心向东南方向偏移。

中国区域NPP-VIIRS年度夜间灯光数据的合成方法与对比验证

针对缺乏NPP-VIIRS年度夜间灯光数据的情况,提出采用部分NPP-VIIRS月度数据合成年度夜间灯光数据的方法。利用部分月度数据合成年度均值影像并消除负值;利用两期标准年度数据合成的二值图像联合各年二值图像逐年消除影像中的不稳定光源和背景噪声;提取中国区域的DN值进行统计分析得出最大值,替换年度均值影像中的极高值;以2018年稳定夜间灯光数据为基准数据进行逐年校正,得到2012—2018年的合成年度夜间灯光数据。对比验证表明,合成年度夜间灯光数据的DN值符合实际情况,线性回归决定系数在省级和市级尺度上与标准年度数据相当,明显高于"火石"年度数据和12月份的月度数据,说明年度夜间灯光数据合成方法具有一定的可靠性与科学性。

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的GDP预测--以江西省为例

GDP数据更新存在滞后性,无法满足社会发展的需要。采用2012-2019年10月份的NPP-VIIRS影像数据,经过处理后,结合线性函数等6种函数模型对2019年的江西省GDP进行预测验证。结果表明:经过校正处理后的夜间灯光总强度指数TNLI与GDP具有明显的线性相关性,拟合优度R2均大于0.90,可用于GDP的预测;以江西省为例,对数函数模型误差较大,Gaussian函数预测效果最好,相对误差仅为1.15%。