基于DMSP/OLS数据的北京市GDP反演

夜间灯光数据DMSP/OLS被证实与经济指标具有相关性,但原始数据存在多传感器偏差、无效灯光等诸多问题,并不能直接用于经济指标的研究。为此,本文首先利用二分法求出阈值生成掩膜对原始数据进行提取,排除阈值以下像元的影响,再利用求取平均数法解决相同年份不同传感器所引起的偏差,然后构建夜间灯光指数,与北京市历年GDP数据建立多种回归模型,最终利用相对误差最小的线性回归模型对北京市GDP进行反演,其相关系数达到0.986,反演效果较好。

基于DMSP/OLS数据的区域碳排放时空动态研究

选取IPCC碳排放核算方法并基于能源统计数据,核算了我国大陆30个省市的能源消耗碳排放量,利用纠正后的DMSP/OLS夜间灯光数据与相应空间单元的碳排放量进行回归分析,反演出1km×1km栅格的电力消耗碳排放量并分析其在地级市尺度上的时空变化.核算出2005年、2010年和2013年能源消耗排放总量分别为57.02,82.28和93.26亿t,其中电力碳排放量分别为23.03,35.62和42.07亿t.结果表明:校正后的DMSP/OLS夜间灯光数据能更好地估算碳排放,其DN总值与统计的省级能源消耗排放量、电力消耗排放量均存在较强的相关关系;整体而言,发达地区能源消耗排放量大但强度比较低.

基于DMSP/OLS数据的陕西省近20年城市化空间分异特征研究

利用美国国防气象卫星DMSP/OLS数据以及2000—2008年陕西省社会经济数据建立了卫星灯光指数和城市化水平指数(ULI-NCLI)模型,分析了1992—2013年间灯光指数的变化特征和陕西省城市化分异特征。结果表明:灯光指数(NCLI)和城市化水平指数(ULI)存在较好的相关性,陕西省1992—2013年城市化过程发展南北不均衡,关中城市群城市化过程发展快于陕北和陕南;1992—2010年全省城市发展过程较缓慢,空间特征基本可以概括为以关中城市群为中心和大城市周围的面状发展过程,沿交通干线周围的线状发展过程,陕北、陕南区域内新型小城市或小城镇出现为特征的点状发展过程等三种基本过程;本世纪初关中城市群落基本形成,随后从2005—2013年为城市化快速发展阶段,关中以西咸为核心的城市群形成并向周围扩张发展,陕北和陕南的中小城市点状发展过程开始呈现面状扩张发展的趋势。

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。

基于DMSP/OLS数据的中国城市化过程研究——反映区域城市化水平的灯光指数的构建

基于DMSP/OLS非辐射定标的夜间灯光平均强度数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数 ,并分析了该灯光指数与城市化水平在省级尺度上的相关性。研究表明 ,灯光指数与反映城市化水平的复合指数存在较高的相关关系 。

基于DMSP/OLS数据的中国大尺度城镇用地信息提取

DMSP/OLS夜间灯光数据已在城镇用地信息提取中得到较多应用,其中,较高分辨率数据比较法是一种较为客观的方法,但现有研究主要通过逐个城市确定灯光数据的阈值提取城镇用地信息,这对于大尺度的城镇研究所需成本较大、处理效率较低。为此,提出了一种基于分区的较高分辨率数据比较法,将中国按经济发展程度划分为7大区,分别对各区提取城镇用地信息,并对提取结果进行真实城镇像元判定,得到1992,1995,2000年中国的城镇用地信息。结果表明,采用分区的方法不仅提高了较高分辨率数据比较法的提取效率,反映了特定区域的城镇整体状况,而且在总体区域上保证了提取精度。

基于DMSP/OLS数据的夜间低云大雾监测技术研究

在分析现有低云大雾识别方法的基础上,提出了利用夜间微光云图和红外云图识别低云大雾的双通道阈值法,并用美国国防气象卫星DMSP/OLS实测数据进行了验证。实验结果表明了基于DMSP/OLS数据的双通道阈值法进行夜间低云大雾监测的可行性。

基于DMSP/OLS数据的城市建成区变化信息提取方法——以陕西省为例

针对地区发展不平衡现象导致DMSP/OLS数据提取城市建成区时全局最佳阈值分割法精度不高的问题,基于DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度数据提出一种分区最佳阈值分割方法进行城市建成区面积的估算。利用陕西省1992、1997、2002、2007及2012共5个年份的DMSP/OLS数据进行验证,结果表明:与统计数据相比,该方法对各年份建成区面积估算误差均小于1.27%;与全局最佳阈值法相比,其平均误差降低0.49%。而且,该方法估算的建成区面积变化速率与统计数据基本一致。

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。

基于DMSP/OLS数据的长株潭城市群建成区演变特征研究

长株潭城市群是长江中游经济带重要组成部分,研究利用DMSP/OLS夜间灯光数据提取长株潭城市群1993—2013年建成区空间分布,采用空间扩张分析、标准差椭圆法、重心变动、景观格局指数、空间自相关等方法,定量分析20 a间长株潭城市群建成区空间演变时空特征,以期为长株潭城市群未来城镇空间发展提供决策依据。结果表明:1993—2013年间长株潭城市群灯光总量呈现出长株潭3市相对密集,而周边5市相对稀疏的核心—边缘结构;城市群各城市中心城区以面状发展模式为主,不规则圈层向外扩张。长株潭城市群向心力表现为“离散—向心”增强的趋势,建成区重心由长沙市岳麓区转移至望城区。长株潭城市群建成区分布不断集中,一体化程度不断提升;建成区斑块数量减少,形状复杂程度降低,建成区由“斑块数量增长”到“斑块规模扩张”。长株潭城市群建成区空间分布呈现集聚特征,空间集聚热点区主要集中在长株潭3市市辖区以及外围的长沙县、望城县、湘潭县、韶山市、醴陵市、宁乡市、湘阴市和汨罗市,而冷点区为沅江市、南县。

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。

DMSP/OLS数据去饱和处理与省域生产总值反演

针对DMSP/OLS夜光遥感影像像元的亮度值在城市中心区域普遍存在的饱和问题,提出了一种新的去饱和纠正方法,并利用纠正后的影像进行省域生产总值(gross regional product,GRP)反演。由于植被指数与夜光强度存在负相关关系,首先利用增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)对饱和地区的像元值进行去饱和纠正,非饱和地区的像元值保持不变,然后利用纠正后的夜光强度数据与省域GRP进行线性回归分析,建立GRP的反演模型。本文利用MODIS的EVI产品数据对中国大陆(不包括港澳台地区)2001年至2013年间的DMSP/OLS数据进行了去饱和处理,然后建立省域GRP线性回归模型。实验表明,该算法有效缓解了DMSP/OLS数据的饱和问题,提高了GRP的预测精度。

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DMSP/OLS数据的安徽省城市空间动态扩张分析

对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行连续性校正,结合改进的“动态阈值法”提取建成区范围,动态监测安徽省2000—2013年各城市空间格局演变特征和趋势。结果表明:13年间,安徽省城市夜间灯光亮度呈现明显动态扩张态势,形成了以合肥为圆心,沿交通廊道放射状辐射150km半径的合肥都市圈。各个城市建成区面积持续增长,受“中部崛起”和“承接产业转移”等重大战略实施影响,2007年和2010年为建成区面积增长率的高峰期。合肥、芜湖、滁州和马鞍山城市规模和增长面积较大,全省建成区重心分布于省域的中部,重心整体迁移方向是南偏东,体现了安徽积极融入长三角的主体发展战略。

基于DMSP/OLS数据的福建省GDP网格化表达

利用DMSP/OLS NTL遥感影像数据,采用相关分析和回归分析探测灯光强度与GDP的密切程度.实验结果发现:在省级尺度下,多年DMSP/OLS NTL数据与GDP存在显著相关,相关系数达到0.956 4;为了探测DMSP/OLS NTL数据对小尺度的展布效果,进一步逐年以地级市尺度预测县级市尺度GDP并与统计局公布的GDP对比,其总量吻合程度高,说明DMSP/OLS NTL数据可以作为GDP网格化表达的辅助数据,最后借助DMSP/OLS NTL构建了福建省890m×890m尺度的GDP网格化影像图.

基于珞珈一号与DMSP/OLS数据的辽宁省城市空间扩张分析

基于珞珈一号和DMSP/OLS夜间灯光数据,提取辽宁省城市空间用地信息并监测分析了2003—2018年城市空间扩张特征。结果表明:1)利用辽宁省DMSP/OLS长时间序列夜间灯光数据提出了一种适合校正长时间序列DMSP/OLS数据的校正方法,提高了数据的连续性和可对比性;2)弥补了统计数据在空间属性的不足,消除了过去单纯依靠统计数据分析城市空间扩张的弊端,为其他省市分析城市扩张提供新的遥感监测分析方法;3)在2003—2018年间,辽宁省城市空间扩张存在城市空间扩张与南方省份相比发展比较缓慢及协调性欠佳等问题。

基于DMSP/OLS数据的南京市建成区扩展研究

以南京市为研究区,先利用一元二次回归模型对2000~2010年的灯光数据影像进行预处理,利用突变检测法计算各年份提取城市建成区的阈值,并基于该阈值分割南京市2000~2010年的城市建成区;然后运用最大似然法分类2000年、2005年和2010年的TM影像得到南京市建成区,并勾绘出城市建成区的范围;再对2000~2005年和2005~2010年提取的城市建成区扩展结果进行空间对比,以验证突变检测法的准确性;最后将南京市2000~2010年的城市建成区进行叠加,并结合实际分析了城市内部建成区的扩展情况。

基于GIS和DMSP/OLS数据的重庆市2000—2012年GDP时空分布变化

重庆市直辖后自2000年经济发展步入正轨,其GDP时空分布变化具有很高的研究价值。而GDP作为公认的衡量经济发展水平的最佳指标,多以行政单元的统计数据为载体呈现,难以进行经济空间格局及发展变化方面的研究。本文以DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,对2000—2012年重庆市GDP进行空间化研究。将真实GDP与灯光指数I、S、CNLI进行相关分析,第二产业GDP的相关系数在0.883~0.977之间,第三产业GDP的相关系数在0.827~0.946之间,第二、三产业GDP和的相关系数在0.861~0.970之间,总GDP的相关系数在0.849~0.966之间。经综合分析选择指数I与总GDP回归分析后得到模型,通过Arc GIS空间分析得到2000—2012年1km×1km的GDP密度图。结果表明：多年GDP密度渝西高于渝东北,渝东南最低,其中整个渝中区平均GDP大于1000万/ha。以主城地区与万州区为两大经济增长极带动经济发展,GDP增长呈现出主城九区〉城市发展新区〉渝东北〉渝东南的格局,其中沙坪坝西部大学城地区平均GDP增长率最快,达125%以上。

基于DMSP/OLS数据的河南省城市空间格局及动态扩张分析

在大尺度城市化发展进程研究中,DMSP/OLS夜间灯光数据可以客观提供独特的视角,已成为城市空间格局研究重要的数据源之一。该文以河南省为研究区域,利用1992-2012年河南省夜间灯光影像数据和空间信息,采用平均灯光亮度、平均灯光亮度增长速度、归一化总辐射值、总灯光强度等指标以及城市重心坐标、城市重心偏移距离、城市重心偏移速度等指标对河南省各个城市的空间格局现状和城市扩张过程进行研究。结果表明:1992-2012年河南省城市化水平不断提高,小城市建成区面积增长率大于大、中城市;中北部平原地区城市发展速度较快,西部、南部山脉覆盖地区的城市发展较缓慢;整体上形成以郑州市为中心的簇状城市群向外扩张格局,并沿京广铁路和陇海铁路形成南北、东西向的"十"字形城市链形态;各城市中心的移动呈现"北城南移,南城北移",并有向中部省会郑州市聚拢的趋势。

基于DMSP/OLS数据的近十年湖南省电力消费量区域估算与时空变化研究

以传统的电力消费统计数据为基础,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,运用地理信息系统相关技术及数学回归分析方法,建立湖南省省级的电力消费量估算模型,并对该模型进行降尺度,得到湖南省地级市级别的电力消费估算模型,对构建的湖南省电力模型进行精度评定,提出精度提高方法,对该地级市级别的估算模型进行电力消费数据的时空变化分析。