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OLS和分位数回归的教育投入对区域经济发展的影响研究——就2021年我国31个省份的截面数据分析

文章以我国31个省级地区2021年的截面数据为研究对象,旨在通过实证分析,揭示我国教育投入对区域经济发展的影响机制。本文采用OLS及分位数回归相结合的方法进行实证研究,得到如下结论:(1) 教育投入对各省经济发展水平具有正向作用;(2) 东部和中西部地区的教育投入对人均GDP有正的推动作用,且东部地区的教育财政投入对于经济发展水平的弹性最大;(3) 分位数回归的结果说明,在东部和中西部地区,教育投入并未显著影响人均GDP的条件分布,而在整体上,教育支出对人均GDP的右端影响大于左端,即对经济发展水平较高的城市影响更为显著。

April Fools’ Day

When I was at school,April Fools’Day was always good fun.We played tricks on each other and sometimes on the teacher.

基于DMSP/OLS灯光数据的快速城市化过程的生态效应评价研究——以环渤海城市群地区为例

快速有效地评估城市化过程带来的生态环境后果,对于优化城市土地利用格局、降低和防范城市生态环境风险,非常必要。因此本文综合利用DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT时间序列数据等多源遥感信息,以NDVI与时间的积分值来表征一定时间段内的植被初级生产力,探讨了环渤海城市群地区城市化过程对植被初级生产力的季节性变化影响。发现:(1)研究区全年总的平均初级生产力总体表现为城市地区低于非城市地区的特征。(2)研究区平均初级生产力一般是在8月份最高,而在1月份最低;同时,一个生长季内,平均初级生产力总体呈现为4—11月城市地区低于非城市地区,而12月到次年3月则是城市地区要高于非城市地区的趋势,但这种趋势在各土地覆盖类型间也存在很大的不同。(3)研究区全年总的平均初级生产力,城市地区NDVI为110.23d/km2,而非城市地区为123.94d/km2,两者相差13.71d/km2,即城市化过程已经在一定程度上减弱了研究区的植被初级生产力。

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的长江三角洲地区城市化格局与过程研究

利用1998、2003和2008年的DMSP/OLS夜间灯光数据,结合相关统计数据,分析灯光数据与城市化进程中经济、人口和土地利用等方面的关系,构建基于灯光数据的城市化水平指数,分析长三角城市群城市化进程和空间模式;通过与统计数据对比,按照最小误差原则确定市辖区建设用地信息提取的阈值,根据各城市在1998～2003年和2003～2008年两个阶段建设用地信息提取阈值的变化,划分城市建设用地的主导扩张类型。研究表明:长三角城市群表现为核心城市的面状扩张、沿交通网络的线状扩张和非核心城市的点状扩张模式,城市群的特征逐渐体现;区域内部城市化发展水平不均衡,但空间差异逐渐缩小;镇江、常州、扬州、无锡、苏州、南通、湖州、嘉兴、绍兴、舟山和台州等市属于填充增强主导扩展类型;南京、杭州和上海则属于外延-填充增强主导扩展类型;泰州和宁波属于填充增强-外延主导扩展类型。

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。

DMSP/OLS稳定夜间灯光影像的校正方法

由于DMSP/OLS稳定夜间灯光遥感图像的不连续性和过饱和问题,该数据不具有直接可比性,使用前需进行影像校正。本文提出了一套新的稳定夜间灯光数据的校正方法,包括传感器间的依次校正、连续性校正和过饱和校正,系统校正了1992—2013年时间序列上的34期影像,并对得到的目标影像进行了目视评价、定量评价、相关评价和优势分析。校正后的图像连续性、稳定性大幅提高,与社会经济数据呈现更强烈的线性相关。同时避免了传统方法中的误差引入问题,得到了较好的校正结果。

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影像的城市化水平遥感估算方法

提出了一种利用DMSP/OLS夜间稳定灯光影像定量估算区域城市化水平的方法。首先,从美国国防气象卫星计划的线性扫描业务系统(Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System,DM-SP/OLS)获取的夜间稳定灯光数据中提取了夜间灯光综合指数(Night Light Compositive Index,NLCI)。然后建立了基于社会经济统计数据的城市化水平指数(Urbanization Level Index,ULI)与NLCI间的统计学模型,并据此对中国大陆地区级尺度的城市化水平进行了估算。结果表明,ULI与NLCI间存在明显的线性关系,NLCI能较好地反映城市化水平,根据该模型得到的其他年份ULI估算值与基于统计数据的ULI实际值具有较强的一致性,故模型具有一定的可靠性和普适性。本文的创新之处在于对前人提出的NLCI公式进行了改进,并提出了公式中最优参数的搜寻算法。

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DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别研究——以重庆市主城区为例

为解决经济、人口等城乡结合部空间识别指示要素不能反映行政区内部差异的问题,该文提出了一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城乡结合部空间识别技术方法。首先构建灯光亮度和灯光亮度起伏度特征组合值模型,分析灯光亮度和灯光亮度起伏度组合特征;其次通过断点法分类,对城乡结合部进行空间识别;最后以重庆市主城区为例进行了实证研究。结果显示:1)城市呈现"高灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合;城乡结合部呈现"中灯光亮度、高灯光亮度起伏度"特征组合;乡村呈现"低灯光亮度、低灯光亮度起伏度"特征组合。2)城乡结合部面积占重庆市主城区总面积的59.07%,主要分布在以江北区观音桥街道中部为圆心,以17km为内半径和37km为外半径构成的环带内。基于DMSP/OLS夜间灯光数据为城乡结合部空间识别提供了一种简便可行的方法。

基于DMSP/OLS夜间灯光数据提取城镇建设用地的邻域分析法

为提高城镇建设用地提取的精度,文章提出一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据邻近象元特征差异的提取城镇建设用地的邻域分析方法。该方法主要是通过栅格运算识别建设用地和非建设用地的突变,结合阈值法准确提取建设用地边界。将该方法应用于2009年中国大陆34个主要城市的建设用地提取,并与基于TM数据以及基于DMSP/OLS数据传统全局阈值法和局部优化法提取的建设用地进行比较。结果显示,该方法提取的建设用地象元数与TM影像提取的象元数呈较好的相关性(R2=0.966),均方根误差为191.64个象元,相对精度为82.79%,景观形状指数、聚集度指数、边缘面积比指数和连接度指数也具有较高的相似性(R2分别为0.475 4、0.366 2、0.858 9和0.915 3)。该方法不仅能准确识别大面积的城市建设用地斑块边界,而且不会漏掉小面积的城市建设用地斑块,克服了传统全局阈值法和局部优化法的缺点。

基于GDP格网的中国大陆城市DMSP/OLS稳定灯光数据饱和标定方法

DMSP稳定灯光数据产品因其灰度级较低(6bit),通常导致数据在城市中心区域达到饱和,限制了其对城市化进程(如建成区面积)、社会经济发展(如能耗)等关键指标的宏观统计与高精度应用。该文提出一种GDP格网数据辅助去饱和方法,以2010年中国大陆地区DMSP/OLS稳定灯光数据饱和最为严重的36个城市为研究对象,基于该年的GDP格网数据对稳定灯光数据产品进行饱和标定,标定后各城市灯光总和均得到合理提升。为了验证方法的有效性,对标定前后的城市灯光总和与城市建成区面积和能源消耗量两个社会经济指标进行了相关分析,结果表明,标定后的相关系数分别从0.63和0.57提高到0.67和0.61,说明基于GDP格网数据标定方法能够提高稳定灯光数据的应用精度。

RBF神经网络中心选取OLS算法的研究

介绍了 RBF网络的基本原理 ,对 RBF网络中心选取的算法进行了研究 ,探讨一种算法 ,以克服目前 RBF网络中心选取算法中的一些缺点 .文章给出了 OL S算法及其应用函数逼近的实例 .结果证明 ,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质 ,所以网络调整时对已有模式的扰动最小 .这说明 OL S算法不仅简单有效 ,而且性能优越 ,并有较强的实用性 。

长三角城市群地域扩张的时空特征——基于“近十年来DSMP/OLS夜间灯光数据”的实证分析

为揭示长三角城市群地域扩张的时空规律,基于DSMP/OLS夜间灯光数据提取了1999-2010年城镇地域边界,通过定量方法研究了该城市群地域扩张的时空规律。研究表明:(1)长三角城市群重心位于苏州市辖区内,以上海为中心的苏南地区仍然是该区域的城镇发展核心区域,城市群西南部分扩张较快;(2)城市群地域扩展趋于一体化,蔓延程度增强,城镇首位度增大,上海市中心城市辐射作用凸显;(3)城市群主要沿交通主干线呈"Z"字型线性模式扩展。

基于DMSP/OLS夜间灯光影像的省际经济发展水平评估模型研究

采用2001年、2004年、2007年的DMSP/OLS夜间灯光数据提取中国31个省市的夜间灯光强度图,引入相对亮度和相对面积,通过相关分析和主成分分析法,构建了灯光指数和统计指数.以2001年、2004年的灯光指数与统计指数为样本,以2007年数据为检验值,建立线性回归模型,可决系数为0.872.最后,以灯光指数对中国省际经济发展水平空间格局进行分析.结果表明,引入相对亮度和相对面积构建的灯光指数能较准确地反映中国省际经济发展综合水平的时空格局变化.

大数据在社会科学中的价值:以DMSP/OLS夜间灯光数据为例

"学术思想和研究的演变过程受到特定历史条件下研究方法和分析手段的深刻影响",大数据时代的数据收集、统计分析和研究方法的跨越式变革成为社会科学发展的重大契机。本文以DMSP/OLS夜间灯光数据为例,说明了与传统统计数据相比,大数据带有的容易获取,高度客观性,应用范围广,以及与传统小数据有很好的匹配性等突出特征。目前,国内外社会科学界对大数据的研究和应用均刚刚起步,而现有少数在社会科学研究中的大数据应用充分展示了它的优势。

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夜间灯光数据的城镇化进程及格局研究——以杭州市为例

利用1992—2013年间覆盖杭州市的DMSP/OLS夜间灯光(nighttime light,NTL)数据,结合相关社会经济统计资料,采用分区阈值提取等方法提取杭州市各县、市的城镇区域面积,分析NTL数据与城镇化进程的关系及杭州市城镇化扩张模式;选取景观生态学相关研究方法,引入景观格局与斑块概念,结合主要交通线分布,对杭州市城镇化进程及格局进行分析。研究结果表明,利用NTL数据进行城镇化研究具有一定可行性。杭州市城镇化扩张表现为后期加速型,城镇化发展在2000年以前主要集中在主城区;2000年以后,随着经济社会的发展,城镇化开始沿主要交通线呈面状分散发展,城镇化速度及水平全面提升,发展方式及发展重心都呈现出一定的转变。运用DMSP/OLS NTL数据从市域层面展开城镇化相关研究,并引入景观生态学相关概念,对城镇化研究以及城市规划有一定的借鉴意义。