基于时序NPP-VIIRS夜间灯光和土地利用数据的福州市GDP时空分布研究

基于时序NPP-VIIRS夜间灯光、社会经济统计等数据,构建GDP空间化模型,并结合空间分辨率为30 m×30 m的土地利用数据对模型进行修正,研究2013—2020年福州市经济空间差异性及演变趋势。结果表明:(1)利用土地利用数据对GDP空间化模型进行修正以提高单元网格精度和效度的方法是可行的,对较小尺度的经济空间分析具有意义。(2)将土地利用数据对应的各产业产值用于对GDP空间化模型修正,能够进一步提升单元网格的模拟精度。(3)从共时性比对来看,福州市的经济空间呈现东部GDP较高,西部和北部GDP以低值为主、高值零星分布的格局。从历时性来看,自2015年起,福州市GDP高值区域的扩张与GDP总值的增长速度明显提高,2018年后整体出现略微下降趋势。

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。

国土开发密度三维综合评估--以珠江三角洲城市群为例

文章提出了一种国土开发密度的三维综合评估方法,即从开发强度、开发紧凑度和开发程度3个维度对国土开发密度进行多尺度综合评估,将国土开发密度由二维空间向三维空间扩展。以珠江三角洲城市群为例,利用夜间灯光数据与Landsat TM等多源遥感影像数据,快速获取其区域建设用地及其上的社会经济要素空间分布信息,并采用三维综合评估方法对其的国土密度进行综合评价。结果表明:1)自1998年以来,珠江三角洲城市群国土开发模式以低密度蔓延式为主,新增建设用地开发程度低;伴随着建设用地规模的迅速扩张,国土开发紧凑度呈下降趋势。2)国土开发密度空间差异明显,集中体现为城市群内外圈层分异特征日趋显著,内圈层的开发强度和开发程度明显高于外圈层。3)各城镇开发强度与开发紧凑度之间整体呈现较为明显的"U"型曲线关系,开发强度与开发程度之间的也存在一定的正相关,即随着开发强度的提高,开发程度整体上呈上升趋势。与传统的国土开发密度评估方法相比,基于多源遥感数据的国土开发密度三维综合评估方法能够从规模、平面布局模式以及开发程度等多个维度综合反映国土开发模式的时空变化,并且能够在区域、城市、城镇、公里格网多个尺度开展研究,对于揭示国土开发模式的基本特征与时空变化具有重要意义。

利用D-S证据理论的夜间车辆检测

为了有效检测夜间车辆,提出了一种利用D-S证据理论进行夜间车辆检测的方法。首先在YCrCb颜色空间中采用阈值法对道路场景图像进行分割得到明亮块,提取各个明亮块的轮廓,利用轮廓四邻域偏红度水平消除非尾灯等虚假目标。其次,使用尾灯聚类算法组合车灯对,得到车辆假设。最后,利用车辆车尾中车灯对的面积比、互相关值以及车灯对组合框长宽比等结构化特征信息来构建基本信任分配函数,运用D-S证据理论,融合这些特征信息得到总的信任度值,最终设立信任度阈值验证车辆假设。该方法减少了主观阈值的数量,可有效降低经验不足导致阈值确定不当的风险,提高辨别率。实验结果表明,该方法效果明显,提高了检测精度,减少了误判,同时提高了系统的鲁棒性。

资源产业集聚对资源型城市经济增长的影响--基于夜间灯光数据的实证研究

在资源依赖背景下,发挥好资源产业集聚的正向作用,是资源型城市实现经济可持续增长的关键。基于2005—2017年山西省11个地级市面板数据,采用校正整合的夜间灯光数据度量城市经济增长,并运用系统广义矩估计法(SYS-GMM)检验了资源产业集聚对城市经济增长的影响。结果表明:资源产业集聚对资源型城市经济增长影响显著,呈“先上升,后下降”的倒“U”型关系,在资源产业集聚初期将推动城市经济增长,但过度集聚反而会抑制经济增长。

中国城市集群与城市空间演化

城市集群是随着城市间交通时间不断缩短、市场一体化程度不断提高而出现的空间现象。本文以2008—2020年243个外围城市为研究对象,使用全球卫星夜间灯光和交通时间的匹配数据集,构建城市集群和城市空间演化的量化指标,实证分析外围城市集群对其空间演化的影响及作用机制。研究发现外围城市集群显著加速了其内部空间集中化。进一步,本文使用清代城市历史地理数据构建工具变量讨论模型内生性,并开展系列稳健性和异质性分析,证实了结论的稳健性。机制分析表明,在双“核心–外围”关系并存的空间中,外围城市集群增强了其核心区劳动力和企业的集聚效应,且该效应会随着核心区主导能力的增强而增强。本文将城市空间演化方面的研究视角拓展至双“核心–外围”空间尺度,研究结论可为理解我国城市空间演化、促进区域协调发展提供新的思路和参考。

基于夜光遥感的合肥市建成区扩张研究

以我国经济快速发展新兴城市合肥市为例,基于夜间灯光数据,从城市化水平、扩张能力和时空转移特征3个方面分析合肥市2005—2020年间建成区的时空演变,并对影响因素进行探讨。结果表明,采用夜间灯光数据提取的合肥市建成区范围平均相对误差为2.41%,建成区总体呈现以南、北向为主导的环状扩展状态。复合灯光指数能有效表征合肥市建成区城市化发展水平,在此期间,城市化水平增幅超两倍。建成区重心经过“西南—东南—西南”的转移过程整体向南偏移,人口紧凑度呈现先内部聚集后外部扩散再重新聚集的“震荡”特征,总体趋于紧凑发展的态势。建成区时空演变主要受社会经济因素驱动影响,同时也受到交通与人口因素的正向驱动。

夜光遥感在土叙地震应急响应中的应用

2023年2月6日,土耳其相继发生M_(w)7.8级和M_(w)7.5级大地震,土耳其和叙利亚两国遭受重大人员和财产损失。本文介绍了研究团队开展土叙地震应急响应的过程,在地球观测组织(GEO)合作框架下,与联合国卫星中心合作,通过夜光遥感技术开展震区损失评估的过程,主要包括调用卫星应急拍摄、数据处理和数据分析等工作。其中,利用NPP-VIIRS夜光影像对受灾城市进行了大尺度的损失评估,利用SDGSAT-1和Yangwang-1高分辨率夜光影像对阿德亚曼和安塔基亚两座严重受灾城市进行了精细尺度的评估。在此基础上,还介绍了如何通过国际合作框架向全世界发布土叙地震评估报告。该工作证明了夜光遥感能够开展重大自然灾害的应急响应,能够与日间遥感形成互补,从而对灾区进行快速和宏观评估。

安徽省碳排放遥感估算及其与经济增长脱钩关系研究

厘清区域碳排放及其与经济发展的关系对于区域绿色低碳发展具有重要意义。该研究利用多源遥感夜光影像构建了2000-2020年安徽省夜间灯光数据集,估算了2000-2020年安徽省碳排放,考察了碳排放在时间和空间上的变化趋势,同时探讨了碳排放与经济发展之间的相互作用机制。结果显示:(1)对比4种预测模型,CNN-BiLSTM深度学习估算模型精度最优,在显著性水平P<0.001情况下,R2为0.8823,MAE为23.0067,MSPE为16.39%,RMSE为33.6161;(2)安徽省区域碳排放空间分布存在显著差异,最高地区年均碳排放为897万t/km^(2),碳排放极热点区从10个降至9个,极冷点区从0增至3个;(3)2000-2020年安徽省碳排放呈增长趋势,增速最高值为6.15万t/(km^(2)·a),碳排放量与增长速率在空间分布上具有较高的相似性;(4)碳排放与经济发展之间脱钩状态逐渐改善,平均脱钩系数为0.4814,脱钩状态以弱脱钩为主;(5)安徽省的碳排放受到人均GDP和人口规模的正向影响,且正向贡献度逐渐减弱,而能源结构和能源强度则对其产生负向影响。

能源消耗碳排放的时空演变与预测:基于山西省夜间灯光数据

为了研究能源消耗碳排放的时空演变规律并进行“碳达峰”预测,该研究以山西省为例,基于1997-2020年夜间灯光数据反演该省碳排放量,并采用引力模型与标准差椭圆模型对高碳排放区展开为期20年的时空演变分析,通过长短期记忆网络模型对山西省“碳达峰”进行预测。结果显示,1997-2020年山西省碳排放量以5.8%的增长率呈上升趋势;太原市和大同市为高碳排放区,阳泉市为低碳排放区;太原对其周边城市碳排放产生明显引力作用,形成以其为中心的高碳排放区,碳排放重心由晋中地区向太原迁移;目前山西省煤炭产业仍然占据优势地位,但节能减排成效显著,有望在2030年实现“碳达峰”,且峰值排放量为14.5亿t,研究结果将为区域社会经济绿色转型发展及碳减排机制的制定提供科学依据。

基于夜光遥感灯光指数的疫情期湖北经济指标分析

基于2014-2020年长时间序列NPP-VIIRS夜光遥感数据,利用夜间灯光总强度、平均相对灯光强度、灯光面积比和综合灯光指数四种灯光指数,对新冠疫情期间湖北省13个地级行政区的经济活动进行了分析。首先,将灯光指数与湖北省经济指数GDP进行相关性分析,并考虑新冠疫情影响,构建了湖北省经济指数的最佳线性回归模型。其次,基于疫情前后夜间灯光强度的回归坡度,对疫情期间湖北省经济走势进行了分析。最终,形成如下重要结论:1)新冠肺炎疫情的出现导致夜间灯光数据出现断点现象,新冠疫情前后的回归模型及夜间灯光强度存在较大差异;2)夜间灯光指数与社会经济指数呈现显著的线性相关性,可用于较好评估城市级经济指标;3)灯光回归坡度可以较好反映短期经济走势,新冠疫情高峰期间,灯光回归坡度最低为0.81,随着疫情解封,灯光回归坡度逐渐增大,在2020年12月灯光回归坡度回升至1.01,回升至疫情前正常水平。

长三角城市群夜间经济时空演变及影响因素分析

夜间经济作为一种新的经济发展模式已逐渐成为城市经济发展的新动力。基于2012—2019年长三角城市群26个城市的面板数据,首先使用核密度估计法和空间自相关分析探讨长三角城市群夜间经济发展水平的时空演变特征,然后构建空间面板模型对夜间经济发展水平的影响因素进行实证研究。结果表明:大多数城市夜间经济发展水平还处于中低阶段,但整体发展水平在不断提升,极化趋势逐年降低;整体呈现以上海为中心、向内陆及外围逐渐降低的空间分布格局,具有较强的正向空间相关性,空间关联特征主要以“高-高”和“低-低”聚集类型为主;人均可支配收入、城镇化水平、产业结构及政府资本投入都显著促进本地区夜间经济发展;城镇化水平、产业结构及交通运输水平存在空间溢出效应。

基于NPP/VIIRS夜光灯光数据的沈阳市建成区扩张分析

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据,采用统计数据比较法提取沈阳市2012、2015、2018和2021年建成区面积,采用城市扩张速度、强度、紧凑度、分形维数及重心变化剖析了沈阳市建成区时空演变特征。结果表明:沈阳市2012-2021年城市扩张趋势明显,扩张速度和强度呈缓慢增长波动,城市主要是外部扩张,重心整体向东北方向偏移;紧凑度水平和不规则程度整体较低呈降低的趋势;可能存在人口增长与用地比例失调的情况,但变化趋势逐渐变好。结果有助于更好地认识和理解城市化发展、空间格局变化以及城市时空演变特征。

基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例

人口空间分布数据是开展灾害风险管理的基础数据,而科学、准确的人口空间化方法是实现人口空间分配的重要途径.鉴于城镇与乡村居住地在灯光数据和自然条件影响程度上的差异,本文提出一种综合利用夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法,并以辽宁省2010年人口数据空间化为例进行方法验证.研究表明:1)夜间灯光数据在灯光值较高的城镇地区与人口密度关系显著,而地理因子加权的方法则更适用于受自然条件约束多的乡村区域;2)辽宁省人口密度在0~65 572人·km^(-2)之间,在空间上,中部平原地区人口密度较高,而两侧山地地区人口密度相对较低,与实际情况相符;3)辽宁省抽样乡镇人口平均误差为15.3%,精度验证结果表明,本文提出的人口空间化方法能够在乡镇尺度上具有较高的精度.

中间视觉研究的动态及研究模式的剖析

本文对近年来中间视觉研究动态和成果作了综合介绍 ,并根据人们对中间视觉所进行的不同内容和方向的研究 ,将中间视觉现有研究思路分为两类 :正向研究模式和逆向研究模式 ,并对此进行定义、举例和对比 。

基于全球夜间灯光遥感数据的中国西南边境虚空化考察

20世纪90年代以来,我国西南边境的一些地区出现了人口不断外流、人烟日渐稀少等现象。此类现象,实际上折射了陆地边境的虚空化。陆地边境虚空化的本质,是以边民为主体的边境常住人口对其传统生存生活空间的疏离。边境地区的人口问题已引起了学界的关注,但现有研究仍不足以全面跟踪观测我国的陆地边境虚空化问题。为弥补现有研究的不足,本文基于1992~2013年的全球夜间灯光遥感数据,对中国西南边境区域与邻国相应区域的人类活动及其变化态势进行了考察并发现:1992~2013年期间,在边境乡镇尺度(10公里纵深),我国西南边境虚空化现象呈持续加剧之势。而在边境县域尺度(50公里纵深),我国西南边境虚空化情况则存在着波动。这充分体现了该数据在观测分析陆地边境虚空化方面的独到优势。不论是从边疆还是国家的整体发展来看,强化边疆地方政府尤其是边疆县一级政府的治理责任,利用好大数据资源并及早防范及治理陆地边境的虚空化,是当前中国陆地边疆治理面临的现实问题之一。

国际贸易、运输成本与城市规模分布——基于中国省区数据的研究

中国东西部地区之间不仅存在着城市化水平的差异,还存在着城市规模分布演进趋势不一致的特点。文章率先关注到这一特点,并从城市初始规模的视角入手,探讨和检验了国际贸易和区域内城市间运输成本对城市规模分布的影响。基于1998-2013年中国23个省区的DMSP/OLS夜间灯光数据等面板数据,文章发现国际贸易更有利于大城市发挥其规模经济的优势,获取更强的规模增长动力,从而推动城市规模分布趋于集中。进一步研究还发现省区内城市间的运输水平会影响国际贸易对城市规模分布的影响,在运输成本较高的省区,贸易开放会促使城市规模集中,而在运输成本较低的省区,贸易开放则会令城市规模分布趋于分散。在中国全面开放的背景下,改善交通基础设施有助于运输成本较高的区域避免大城市的过度集聚,实现大城市和中小城市的协调发展。

大数据在社会科学中的价值:以DMSP/OLS夜间灯光数据为例

"学术思想和研究的演变过程受到特定历史条件下研究方法和分析手段的深刻影响",大数据时代的数据收集、统计分析和研究方法的跨越式变革成为社会科学发展的重大契机。本文以DMSP/OLS夜间灯光数据为例,说明了与传统统计数据相比,大数据带有的容易获取,高度客观性,应用范围广,以及与传统小数据有很好的匹配性等突出特征。目前,国内外社会科学界对大数据的研究和应用均刚刚起步,而现有少数在社会科学研究中的大数据应用充分展示了它的优势。

基于DMSP/OLS数据的我国省级经济发展水平研究

基于2000-2009年的DMSP／OLS夜间灯光数据，提取了同期中国省级行政单元的夜间灯光遥感信息；将灯光遥感亮度信息与各省市GDP数据进行曲线拟合回归分析，建立了基于灯光遥感数据区域亮度信息的GDP估算模型；以全新的视角利用夜间灯光遥感数据进行了中国省级尺度上经济发展水平分析，取得了很好的实际效果。

夜光遥感技术在人道主义灾难评估中的应用

夜光遥感技术作为遥感的独特分支,被广泛应用于城市化制图、经济参量估算等社会人文研究。对于全世界大部分地区而言,夜间灯光处于增长或者较为稳定的水平。如果一个区域的夜间灯光发生了突然减少,我们可以获得什么样的认识呢?基于全球夜光遥感时空大数据的分析,发现夜间灯光的突然减少经常由人道主义灾难导致,进而可以用来评估人道主义灾难。将夜光遥感数据挖掘用于叙利亚和伊拉克的人道主义灾难评估中,获得了传统方式难以获知的人道主义灾难时空分布信息,研究成果被用于支持国际和平事业。