基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的青海省GDP空间化研究

国内生产总值(GDP)是国民经济核算的重要指标,用于衡量一个国家或地区的经济状况。传统的GDP统计数据提供了地区宏观经济状况的数值信息,但无法反映地区内部的空间差异。为了更好地理解地区经济差异和经济状况,本文利用NPP-VIIRS夜间灯光数据,采用相关和回归分析,建立了综合灯光指数(CNLI)与青海省GDP之间的关系模型。通过该模型,对青海省GDP的空间分布进行了初步模拟,并采用线性调整的方法对各像元的GDP模拟值进行了修正,最终生成了青海省2016~2020年的GDP空间密度图。结果表明,该模型在对青海省各市级行政区的GDP进行模拟时表现出较高的准确度,有力地展现了青海省的经济分布和增长状况。夜间灯光数据与青海省各地区的经济活动水平呈现显著关联,展现出一定的空间分布规律。具体而言,在空间分布上,五年间青海省的GDP密度分布格局为东部高于西部,西南部最低,并以西宁市和海东市为聚集中心,向四周逐渐呈放射状递减。尤其是西宁市表现出市区经济占主导地位的特点,其主城区的经济发展水平明显高于其他区域。研究结果可为青海省未来的区域发展规划和政策制定提供重要参考。

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及Landsat-8的多时相城市建成区提取方法探讨

随着遥感技术的发展,由夜间灯光数据提取城市建成区已成为主要方法之一。传统阈值提取方法在小尺度的研究中存在较明显误差,以三明市三元区为研究区,基于2013—2021年NPP-VIIRS夜间灯光数据和Landsat-8遥感数据,利用夜间灯光数据的空间自相关特性,在扣除植被和水体后向前迭代提取2013—2021年多时相城市建成区。研究表明,改良方法总体分类精度在2013—2021年间不低于99%,Kappa系数不低于0.88,较传统的阈值法提取结果在精度和稳定性上有明显提升。

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。

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.

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。

中国地级市GDP数据的真实性:基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的检验

文章通过使用比DMSP-OLS灯光数据更为准确的NPP-VIIRS夜间灯光数据,从更客观的角度来分析中国地级市GDP数据的真实性。首先,从主观层面对华东地区城市灯光数据和GDP数据的散点图、1995年和2013年的灯光数据对比图进行分析,得出GDP和灯光数据之间存在高度的相关性。其次以2013-2015年全国291个地级市的面板数据为样本进行固定效应分析,得出与主观层面分析一样的结果。研究结果表明灯光数据可以作为GDP的代理变量,进而可用于研究分析GDP数据是否存在水分。通过分析各地级市2013—2015年灯光数据的增长率平均值与GDP增长率平均值差值,得出东、中、西的差值平均值依次0.56%、0.62%、0.72%。

由NPP-VIIRS影像估算广东省碳排放的尺度效应分析

碳排放估算是节能减排和全球气候变化研究的重要领域之一,NPP-VIIRS夜间灯光影像能够反映人类活动强度而被广泛应用于碳排放的空间估算分析。本文构建和对比了基于2015年NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省能源消耗碳排放估算拟合模型,并重点研究了NPP-VIIRS影像的尺度效应,探讨了500、1000、1500和2000 m分辨率的模型结果精度。研究显示:(1)二次多项式拟合模型是碳排放估算的较优化方法,广东省21个城市之间拟合结果差异较大;(2)1000 m分辨率的NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算结果均方根误差最小,2000 m分辨率的绝对误差较小,并通过升尺度提高了模型运算效率;(3)间隔100 m从500 m连续递增至2000 m的不同空间分辨率的夜间灯光影像碳排放估算结果具有波动性,在1000 m分辨率处趋于平衡。本文分析了基于NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算模型,揭示了不同空间分辨率影像的尺度效应规律,可为夜间灯光影像碳排放估算提供空间尺度优化和结果精化方面的参考。

基于NPP-VIIRS的云南省城市经济空间格局演变

基于NPP-VIIRS夜光数据,以灯光总量、平均灯光指数和灯光增长率为统计指标,采用标准差椭圆、城市位序—规模法、Getis-Ord Gi^(*)分析以及空间引力模型等方法计算分析了2012-2019年云南省城市经济空间格局的演变情况。结果表明:(1) 2012-2019年云南省夜光数据总量逐年增长,昆明市增量最多,平均灯光指数也最强,但一些沿边中小城市增长率较快;(2)虽然区域经济发展呈分散趋势,但仍为首位型分布,云南省的经济重心依然位于昆明市周边,说明经济仍受传统城市群影响较多;(3)截至2019年,受滇中城市群的辐射,热点区明显增多,且有向四周扩展的趋势,区位度仍以昆明—玉溪为中心向外辐射,未形成新的高区位度城市,其余一些沿边城市受滇中经济圈的影响辐射较小,未形成有规模的经济带(圈),处于低区位度。2019年一级联系引力线数量大幅增长,位于滇中城市群周边;同时受到滇中经济圈的辐射,2019年二级联系引力线数量也大幅增长。

基于NPP-VIIRS的湖北省夜间灯光与社会经济参量相关性分析

灯光是人类社会生产与生活状态的客观反映,在统计数据匮乏时,使用灯光数据可以得到较为客观可靠的经济活动估计。基于校正后稳定的NPP-VIIRS夜间灯光数据,在ArcGIS软件平台支持下,提取夜间灯光总量指数,构建其与社会经济参量的线性回归模型,结果表明:2012-2018年湖北省夜间灯光总量增幅较大且区域差异显著,空间分布呈现出“一主两副”的“中心—外围”发展态势;NPP-VIIRS夜间灯光数据在经济指标、人口指标、能源消耗指标和土地利用类型指标的模拟方面具有较好的一致性,而在交通运输指标方面的模拟性较差。

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的淮河流域区域经济差异时空特征分析

基于2012-2018年校正后稳定的NPP-VIIRS夜间灯光数据,以淮河流域38市为研究对象,采用变异系数、泰尔指数和相对发展率等方法,对区域经济差异的时空特征进行分析。结果表明:淮河流域区域经济发展成效显著,但区域差异明显,整体上形成了以省域中心城市为核心的核心-边缘发展空间格局;区域经济总体差异呈现平稳下降的趋势,其中省内差异和河南省内部差异是造成总体差异变动的主要原因;区域经济发展速度极化现象明显,相对发展速度随经济的发展出现分异。

中国区域NPP-VIIRS年度夜间灯光数据的合成方法与对比验证

针对缺乏NPP-VIIRS年度夜间灯光数据的情况,提出采用部分NPP-VIIRS月度数据合成年度夜间灯光数据的方法。利用部分月度数据合成年度均值影像并消除负值;利用两期标准年度数据合成的二值图像联合各年二值图像逐年消除影像中的不稳定光源和背景噪声;提取中国区域的DN值进行统计分析得出最大值,替换年度均值影像中的极高值;以2018年稳定夜间灯光数据为基准数据进行逐年校正,得到2012—2018年的合成年度夜间灯光数据。对比验证表明,合成年度夜间灯光数据的DN值符合实际情况,线性回归决定系数在省级和市级尺度上与标准年度数据相当,明显高于"火石"年度数据和12月份的月度数据,说明年度夜间灯光数据合成方法具有一定的可靠性与科学性。

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象,以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件(NPP-VIIRS)夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源,构建GDP空间化拟合模型,建立山西省GDP密度图,据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理,提取灯光指数,并将其与GDP进行回归拟合,建立最佳回归模型,得到GDP密度拟合图;利用县级GDP数据进行线性纠正,从而提高GDP的模拟精度。结果表明:(1)NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高,可用于山西省GDP模拟;(2)与GDP分区建模相比,GDP整体建模的精度更高;(3)山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点,构成GDP过渡带。

基于NPP-VIIRS数据的山东省县级GDP分级空间建模

传统的统计方法对国内生成总值(GDP)进行统计耗时耗力费财。而夜间灯光遥感影像能对人类社会活动进行最直观的反映,为社会经济研究提供了新的思路方法和技术支持。本文以山东省作为研究区域,采用NPP-VIIRS灯光影像数据与山东省137个县级GDP数据进行分级多方式空间建模,以找到两者空间分布的最优规律。试验结果表明总GDP与总灯光亮度值的各级最优拟合优度R^2均在0.9左右。单位面积GDP与平均灯光亮度值的各级拟合优度R^2均在0.85左右。而且通过最优模型进行县级和市级GDP预测精度优于未分级的预测精度。

中国区域DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光影像校正

本文基于对传统不变目标区域校正法的改进,选择4期辐射定标参考影像对DMSP-OLS影像进行了饱和校正与时间序列连续性校正。通过阈值法去除了NPP-VIIRS影像的背景噪声及异常值,利用对数变换压缩了其灯光辐射值的动态范围,使其亮度分布更接近于DMSP-OLS数据。利用BiDoseResp函数模型对NPP-VIIRS影像进行了一致性校正,获得了1992-2019年长时间序列夜间灯光影像。从定性、定量及校正影像与社会经济参量的相关性方面对校正结果进行了精度验证。结果表明,改进后的校正方法改善了DMSP-OLS影像饱和严重的现象,使其获得了长时间序列纵向可比性。BiDoseResp函数模型可以很好地拟合DMSP-OLS和对数变换后的NPP-VIIRS之间的回归。校正后的长时间序列灯光影像数据与社会经济参量高度契合。校正结果对推广长时间序列夜间灯光影像的广泛应用、深化长时间序列科学问题的研究具有重要价值。

基于NPP-VIIRS数据的喜马拉雅山北坡典型湖泊湖冰提取分析

现阶段使用遥感数据监测湖冰物候特征已成为主要的技术手段。NPP-VIIRS是一个较新的卫星数据,它具有空间分辨率较高、波段数多、重访周期短等优点,使用该数据提取湖冰信息是对该领域的一个有益补充。基于NPP-VIIRS数据利用阈值法对拉昂错、玛旁雍错、佩枯错、普莫雍错等典型湖泊进行湖冰提取。获得四个湖泊逐日的冻结百分比,并分析了四个湖泊的冻融特征。结果表明:使用NPP-VIIRS能较好的提取湖冰信息;该地区湖泊冻融过程有风向蔓延和水流向加风向蔓延两种。气温(年负积温)是影响该地区湖冰面积最主要的因素,冻融过程主要受到风向、注入径流影响,地热资源也是影响因素之一。