基于NPP/VIIRS数据的重庆市城市空间发展变化分析

基于NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据,采用阈值法结合统计数据提取了城市建成区范围,并通过图斑综合与边界平滑等方法对城市建成区进行了筛选和边界优化。将NPP/VIIRS数据分别与POI核密度、不透水面产品进行耦合性分析发现,虽然NPP/VIIRS空间分布与POI核密度、不透水面具有一定重叠度,且变化趋势一致性较高,但整体相关性不高。选取扩展速率、扩展强度、紧凑度、分形维数、用地增长弹性系数和标准差椭圆等指标对城市空间结构和变化趋势等进行了定量研究。结果表明,重庆市2013-2019年城市扩张趋势明显,扩展速率和扩展强度呈年际波动趋势;城市以外部扩张为主,重心整体向东南方向偏移;紧凑度水平和不规则程度整体较低,且呈逐年降低的趋势;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。通过对城市空间格局变化的分析,以期能为未来城市建设布局提供一定参考。

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据天山的北坡城市群城市扩展研究

结合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,对天山北坡城市群1992—2018年的城市夜间灯光进行空间扩展演变研究。利用城市扩展强度、紧凑度以及城市重心转移方法来分析天山北坡城市群城市扩展时空变化特征。结果表明:(1)1992—2018年天山北坡城市群城市夜间灯光扩展强度值呈高-低-高变化趋势。(2)在研究期间研究区紧凑度呈递减态势,在空间上向外部延展型为主导的类型发展,城市结构呈松散化趋势。(3)研究期间天山北坡城市群的城市重心点从昌吉回族自治州的呼图壁县转移到乌鲁木齐的米东区,重心转移方向是东北-西北-西南。天山北坡城市群作为新型城镇化的主体区和经济发展的战略核心区,其城市扩展时空演变研究能够揭示区域城市化发展规律及空间结构演化,促进丝绸之路经济带建设。

基于NPP/VIIRS数据的龙岩市GDP空间化研究

统计得到的GDP数据是区域汇总值,在空间分析时存在局限性。夜间灯光遥感数据能反映人类活动活跃程度,与GDP空间分布存在一定关联。文章以龙岩市为例,通过对2019年NPP/VIIRS灯光数据进行处理,建立GDP估算模型,实现龙岩市GDP空间化。结果表明:研究成果精度较高,空间化后的GDP密度图能够反映龙岩市经济发展空间分布情况,对政府决策等提供一定依据。

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DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜光影像的中原城市群城市扩张的时空演变及驱动力分析

掌握城市扩张空间格局和驱动机制,有助于中原城市群可持续发展。基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光影像,采用统计数据比较法提取了中原城市群1993—2018年间建成区范围;并从整体和地级市2个尺度研究了1993—2018年城市扩张的时空演变特征;在此基础上构建驱动力模型,研究其时空扩张驱动力。结果表明:①空间上,以郑州为中心,东北至西南方向为参考,各城市建成区面积及扩张规模总体上呈现出“中间大、两边小”的分布格局;以2010年为分界点,扩张类型由边缘式转向飞地式,扩张模式由面状扩张向多中心的点状扩张和沿主要交通线路的线状扩张转变;②时间上,不同城市扩张面积、扩张速度、扩张强度差异显著,扩张速度和扩张强度均为正且大体呈“W”型波动式变化;建成区重心经历了“西南-东北-东北-西-西北-东南”的变动过程,重心在郑州市和开封市之间“徘徊游走”;③城市群扩张的主要驱动力来源于经济因素,其次是社会、交通和环境因素。对城市扩张影响前5的驱动指标依次为一般公共预算收入、GDP、实际利用外资额、教育支出和人口密度。

基于NPP VIIRS数据和SEBS模型的河南省冬小麦蒸散量估算与时空特征

农田蒸散量(evapotranspiration,ET)是农田水热交换过程的关键变量,准确估算农田ET对了解农田土壤水分变化动态,监测预测作物旱情,指导科学灌溉等具有重要作用。将Suomi NPP(National Polar-orbiting Partnership)卫星的新型遥感数据源可见光红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)数据用于ET反演,基于地表能量平衡理论,将NPP VIIRS反演的地表温度、地表反照率等参数和优化计算的VIIRS NDVI(normalized difference vegetation index)数据,与SRTM DEM数据和气象观测数据输入地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了2016—2018年河南省冬小麦关键生育时期——返青期至灌浆期的农田ET(VIIRS ET)。分别对比了VIIRS ET与彭曼公式(Penman-Monteith,P-M)计算的P-M ET、大型土壤蒸渗仪实测Real ET和MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)数据估算ET(MODIS ET)的结果,并进行了ET时空变化特征分析。结果表明,VIIRS ET与Real ET的RMSE为0.203 mm·d^(–1),且VIIRS ET与P-M ET和MODIS ET均具有较高的一致性。该方法可为利用NPP VIIRS数据和SEBS模型估算ET提供方法、技术上的支持。研究区冬小麦关键生育时期ET的时间特征表现为自返青期后逐日上升,抽穗期达到最大值,灌浆期开始下降的趋势,与冬小麦生长发育规律具有较好的一致性。综合空间特征来看,在关键生育时期河南省冬小麦ET均呈现中部和东南部较高,向西北部和西南部逐渐降低的趋势,与灌溉条件具有较强的对应性。河南省冬小麦ET时空特征可为河南省农业水资源管理、分配和高效利用等提供重要依据。

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.985 2,RMSE=3.460 7),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R~2≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的华北地区碳排放时空分布模拟研究

获取准确的碳排放空间分布信息,能够为推进碳达峰碳中和工作提供重要数据支撑。研究基于NPP/VIIRS夜间灯光及统计年鉴数据,对华北地区2013年和2018年碳排放时空分布开展监测。在城市尺度构建了碳排放量和夜间灯光亮度及GDP等辅助信息的拟合模型,估算了2013年和2018年华北地区碳排放量,并分析了碳排放空间分布及影响因素。结果表明:2018年华北地区碳排放量明显高于2013年,华北地区碳排放量由东部向西部和北部减少。北京和天津碳排放量高于其它城市,而内蒙古自治区大部分城市碳排放量较低。

基于DMSP-OLS与NPP-VIIRS整合数据的京津冀城市群碳排放时空演变特征

为探究京津冀城市群地市级以上城市尺度的碳排放时空演变特征,通过拟合最优模型,将NPP-VIIRS数据转化为DMSP-OLS尺度的夜间灯光数据,得到京津冀城市群2005—2019年的长时间序列夜间灯光数据集;再结合北京、天津、河北能源消费统计碳排放数据,构建京津冀城市群地市级以上城市尺度碳排放估算模型,模拟京津冀城市群碳排放空间分布,并结合倾向值法探究其碳排放时空演变特征。结果表明:京津冀城市群夜间灯光数据与能源消费碳排放量之间的相关性较高,且通过了1%的显著性检验。2005—2019年,京津冀城市群13个城市的碳排放量整体逐渐增加;城市群碳排放增长速度较为缓慢,但京津唐地区增长速度较快;13个城市中已有多个城市单位国内生产总值碳排放量2019年比2005年降幅超40%。研究显示,夜间灯光数据可用于估算京津冀城市群碳排放量,且京津唐地区碳排放量较高,增速较快,应作为重点碳减排地区。

NPP-VIIRS年度夜间灯光数据合成方法

夜间灯光数据能有效反映人类夜间活动强度,但由于年度NPP-VIIRS夜间灯光数据的缺乏,很大程度上限制了其应用发展。传统的年度数据合成是直接基于年度均值影像进行数据校正合成,但这会使误差累积。因此,文章提出结合建设用地数据利用阈值法和中值法对NPP-VIIRS月度影像进行逐月校正,剔除背景噪声和极高值后再合成年度数据,并利用GDP数据对其进行精度评定。结果表明,合成年度夜间灯光数据与GDP相关性达到0.996,其数据的可靠性得到了很大提高,同时也说明该合成方法更具科学性。

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NPP-VIIRS数据的我国2012—2020年电力消费量时空动态模拟

夜间灯光数据能够有效探测城市夜间灯光,可用于估算电力消耗(EPC)的空间分布。各地区自然环境及社会发展差异大,夜间灯光与EPC的关系也存在地区差异。以我国为例,构建不同区域EPC长期时空动态最优模型,使用基于NPP-VIIRS数据构建的夜间灯光总量(TNL),采用线性模型、二次多项式模型及幂函数模型对2012—2020年EPC的时空动态进行模拟。结果表明,在国家层面,二次多项式模型为最优,平均绝对相对误差(MARE)最小,为1.94%;在省级层面,最优拟合模型一般为二次多项式模型,平均MARE值为2.78%。31个省份中,二次多项式模型最优的有24个,线性模型最优的有4个,幂函数模型仅有3个。本研究使用精度更高的NPP-VIIRS夜间灯光数据,为准确模拟EPC数据的长期时空动态提供了一种思路,对反映社会经济活动中电力利用效益的提高所取得的成效分析具有重要意义。

基于NPP-VIIRS夜间灯光遥感数据的西安市城市扩张研究

本文基于2012—2020年夜间灯光遥感数据,利用参考比较法、标准差椭圆分析法,研究西安市城市建成区扩张特征。结果表明,采用参考比较法提取的城市建成区面积与官方公布的统计面积之间的差异小;西安市建成区整体呈集聚式分布,且各区(县)城市建设发展水平存在着较为明显的差距;西安市建成区扩展速度与扩展强度的变化趋势基本一致,大体呈现先增加再减少后趋于停滞的态势;西安市夜间灯光基本上沿着“西北—东南”方向分布;2012—2020年西安市建成区中心点向东北方向移动了约1 042.82 m,夜间灯光分布的椭圆面积增加了约297.10 km^(2),呈现空间扩张趋势。

NPP/VIIRS和DMSP/OLS夜光数据模拟社会经济参量对比

鉴于新一代夜间灯光数据NPP/VIIRS比传统DMSP/OLS数据具有更高空间分辨率和更宽的辐射范围,提出对比两种夜间灯光模拟社会经济参量的潜力。以环渤海区域为研究区,选取全市年平均人口、市辖区年平均人口、全市生产总值、市辖区生产总值、客运总量、全社会用电总量、工业用电、城乡居民用电、建设用地、居住用地、城市道路共11个社会参量指标,分别构建基于NPP/VIIRS和DMSP/OLS两种夜光数据夜光总值参量与11个社会经济参量的回归模型。结果表明:相比DMSP/OLS数据,NPP/VIIRS数据与除全市年平均人口外的10个社会经济指标相关性更高,模拟残差也小于DMSP/OLS数据,表明NPP/VIIRS在模拟社会经济参量上具有优势。

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。

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的河北省GDP空间化方法

为了研究省域尺度上像素级GDP空间化的方法,基于NPP-VIIRS夜间灯光数据,首先去除孤立极亮像元和背景噪声,将夜间灯光总强度、线性加权灯光指数和综合灯光指数分别与河北省11地市内的各区县GDP进行相关性分析,得知夜间灯光总强度与地市内各区县GDP相关性最显著,根据每个地市中最高相关系数对应的回归模型计算每个像素对应的GDP,经过线性纠正后,生成河北省GDP密度图.结果表明,全省172个区县的平均GDP相对误差为0.10%.该方法精度较高,生成的GDP密度图可以反映河北省经济发展的现状.

针对NPP VIIRS数据的云检测方法研究

为了获得新型红外成像辐射仪套件(Visible Infrared Imager Radiometer Suite,VIIRS)传感器准确的云掩码数据,克服当前VIIRS云检测算法在中国区域存在的部分缺陷.本研究通过分析当前较为成熟的中分辨率光谱成像仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)云掩码算法,结合VIIRS传感器的波段特性,提出了适合中国区域的云检测算法.针对1.38μm高(卷)云检测算法在高海拔区域存在的限制,本研究使用亮温进行辅助检测,降低因低水汽含量造成的误报;针对当前VIIRS M12-M13云检测阈值在我国存在误报的问题,对M12-M13差值云检测在我国适用范围和阈值进行了分析讨论,并使用亮温辅助M12-M13进一步克服地表二项性反射造成的干扰.使用中国区域的两景数据进行应用分析表明:亮温辅助1.38um高(卷)云检测能够较好的抑制地表污染,亮温辅助M12-M13差值云检测比当前VIIRS M12-M13云检测能更好的抑制误报.通过人工解译,将检测结果和解译结果做了对比分析,实例数据检测精度均高于85%,能够满足当前云检测精度要求.

县域NPP/VIIRS夜间灯光信息影响及区域差异研究

夜间灯光数据在社会经济活动方面得到广泛应用,有必要研究夜间灯光信息的影响因素。文章针对2020年度NPP/VIIRS合成灯光数据,从县域单元尺度,采用回归分析法及区域分析法,研究人口数量、GDP和区域开发强度对县域灯光值的影响。结果表明:三次函数、二次函数、幂函数和线性函数对于灯光均值和总值都有较好的拟合效果,效率上,幂函数最适合模拟灯光值与社会经济数据的关系;三因素模型的拟合效果优于双因素模型的拟合效果,双因素模型的拟合效果优于单因素模型的拟合效果;县域处于开发早期的灯光信息更受不透水面率影响,开发中期同时受不透水率、人口和GDP的影响,开发完成期主要受人口和GDP的影响;人口数对于灯光总值、不透水面率对于灯光均值强相关,GDP对于灯光总值较强相关,仅京津冀考虑三因素时与灯光最大值相关性较好。结果可为应用NPP/VIIRS提供参考。

NPP-VIIRS夜间灯光数据的县级电力消费空间化研究

以NPP-VIIRS夜间灯光数据和Landsat-8影像为数据源,通过CART算法将Landsat-8影像分为人工表面地类和非人工表面地类,为非人工表面地类对应的夜间灯光区域赋值0,将人工表面地类对应到夜间灯光区域,并求取各个县级行政区域内的灯光值总和,结合廊坊市的电力消费统计数据建立夜间灯光总量与电力消费量之间的二次多项式回归模型。根据模型生成廊坊市500 m格网大小的电力消费空间分布图。研究结果表明:模拟的各县电力消费量的绝对误差和相对误差较小,相对误差最大为0.03%,这说明夜间灯光结合Landsat-8土地利用分类方法模拟的县级电力消费量的精度较高。全局Moran's I指数为0.63,表明廊坊市电力消费在空间分布上呈现较显著的聚集性;局部空间自相关分析表明廊坊市的电力消费具有一定的差异性。

Suomi NPP VIIRS数据介绍及其在云检测上的应用分析

云是影响地球气候的重要因素之一,对云进行监测是研究全球气候变化的重要一环。本文首先简略介绍了美国的新一代对地观测卫星Suomi NPP,然后将Suomi NPP卫星搭载的VIIRS传感器与MODIS传感器做了一个对比,最后用VIIRS数据做了云检测分析,分析结果表明VIIRS数据能够很好地被用来做云监测分析。