中国DMSP-OLS长时间序列夜间灯光遥感数据饱和校正研究

利用夜间灯光数据进行长时期社会经济问题研究时,需要对数据饱和校正,从而得到可信可靠的研究结果。针对不变区域法在长时间序列夜间灯光数据饱和校正时假设不变区域数据不随时间变化以及未区分数据饱和部分和未饱和部分的不足,本文提出首先对数据年际校正,再以NDVI数据为辅助进行饱和校正的方法。年际校正时准确定义了基准区域和基准年份,饱和校正过程中分别对不同城市聚类分区构建校正模型。研究发现,夜间灯光数据包括未饱和部分和饱和部分,饱和阈值为30;两部分数据亮度值与相应无饱和数据亮度值的函数关系不同,未饱和部分符合线性模型,饱和部分符合指数模型;区分不同城市聚类分区进行饱和校正十分必要,尤其是大范围区域数据饱和校正;以NDVI足迹数据为辅助,运用指数模型对饱和部分数据校正后,数据值域增大,空间异质性增强,与区域GDP拟合程度改善,很好地消除了由于卫星传感器设置特性产生的饱和效应,得到更好反映人类社会经济活动强度和空间分布特征的长时间序列饱和校正夜间灯光数据。文中得到的年际校正和饱和校正模型可以不做参数调整而直接运用,校正方法适用性较强。