多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望

夜光遥感作为遥感应用研究的一个重要分支,能够直观地反映人类的夜间活动,具有数据易获取、覆盖范围广以及时效快等优势,在多尺度、长时间序列的城市研究方面具有广阔的应用前景。目前,基于夜光遥感数据的应用研究成果较为丰富,不少学者开展了夜光遥感数据预处理及应用潜力分析。然而,由于夜光遥感传感器存在局限性,当前多源夜光遥感数据仍存在数据间不可对比和不连续性等问题,为此许多学者开展了夜光遥感数据校正研究。近年来学者发文量不断增长,数量从几篇增加到几百篇。基于此,文章对近年来多源夜光遥感数据相互校正的研究成果进行详细梳理,从DMSP/OLS数据的校正、DMSP/OLS与NPP/VIIRS数据的相互校正、夜光遥感数据的去饱和现象以及去溢出效应共4个方面,对多源夜光遥感数据的校正研究进行了述评和前景展望。

DMSP/OLS与NPP/VIIRS中国大陆地区相互校正研究

DMSP/OLS与NPP/VIIRS两种夜间灯光数据来源于不同传感器,单一数据内及两种数据间无法直接比较。文章研究了中国大陆地区(不包括香港特别行政区和澳门特别行政区)DMSP/OLS之间、DMSP/OLS和NPP/VIIRS的不连续问题,对两种数据进行相互校正,最终形成一致的、可比的长时间序列研究数据。首先,通过逐步校正及饱和校正对DMSP/OLS进行连续性校正,消除不同传感器之间存在的差异,形成1992—2013年连续的研究数据;然后,建立DMSP/OLS和NPP/VIIRS两种夜间灯光数据相互校正模型,通过拟合的对数回归模型把NPP/VIIRS校正到DMSP/OLS的尺度上,结合两种数据形成可比的长时间序列影像;最后,用GDP数据对校正结果进行验证。通过对比分析发现,DMSP/OLS和NPP/VIIRS相互校正后,可以得到1992—2018年连续、具有可比性的灯光数据结果,每一阶段的校正结果与对应GDP存在相关性较高的线性关系。

区域航拍图像重构中的配准与相互校正方法

图像配准与相互校正是区域航拍后续图像处理中图像重构的关键点和难点。针对区域航拍图像 重构的特点,提出了一种基于边缘匹配与三角形校正相结合的方法,为解决复杂环境、多变因素影响下的 航拍图像重构问题提供了一个新的途径。

DMSP/OLS与NPP/VIIRS灯光数据的连续性校正

随着遥感技术的不断发展,来自国防气象卫星可见红外成像线性扫描业务系统(DMSP-OLS)和Suomi国家极轨卫星可见近红外成像辐射仪(NPP-VIIRS)的夜光灯光数据在人文经济研究中展示着越来越大的潜力。研究采用像元数值模拟法,基于DMSP/OLS 2013年灯光数据模拟重构DMSP/OLS 1992-2012各年数据,采用相互校正法,通过建立DMSP/OLS 2013年0~63级灯光数据与2013年NPP/VIIRS灯光数据相应空间位置平均值间的数值转换关系,实现2014-2018各年NPP/VIIRS平均灯光数据向DMSP/OLS数据的转换,最终获得1992-2018年两个传感器间连续的灯光校正影像。研究结果表明,针对DMSP/OLS各年灯光数据间的校正,像元数据模拟法比传统不变目标区域法校正效果好。结果经验证,DMSP/OLS各年灯光原始值和校正值间的线性拟合优度平均值达0.989。对所得1992-2018年连续的灯光校正结果结合国家、省、市、县级尺度社会经济数据验证结果表明,灯光灰度总量与各级GDP数据存在极显著的正相关关系,证明校正后的灯光数据有较高的准确性和连续性。研究构建的DMSP/OLS与NPP/VIIRS灯光数据相互校正方法为长时间序列社会经济要素发展趋势的研究奠定了坚实基础。

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。