基于复合指数模型的DMSP/OLS夜间灯光影像饱和校正方法
发布时间：2021-03-19 07:10
由于OLS传感器航行过程中增益记录和交叉定标的缺失,使得DMSP夜光影像在城市中心出现过度饱和等问题,因此探讨灯光数据去饱和方法在人类活动强度评估和城市时空演化分析等方面具有重要意义。为了解决这一难题,有学者提出使用NDVI修正饱和灯光数据的VANUI指数,为研究灯光数据去饱和提供了简单便捷的思路,然而该指数在部分城市中较难有明显的校正效果。本文在VANUI指数思想的基础上,顾及到人口密度随着郊区到城市中心距离的增加呈现指数型增长,提出了基于复合指数模型校正夜间灯光指数CEANI,为人类活动强度评价等研究提供更准确的结果。研究表明:①与VANUI相比,CEANI在刻画城市内部饱和区域特征时具有更好的细节,较好地凸显城市内部空间异质性;②在25组随机样本的相关对比中,CEANI（R2mean=0.79）与辐射定标产品比VANUI（R2mean=0.68）具有更高的相关性;③三大城市群中CEANI与常住人口的R2分别为0.767、0.676和0.841,比VANUI（R2分别为0.640、0.553和0.775）分别提高了0...
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(11)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
北京市DMSP、NDVI和VANUI的纬向横断面
城市内部空间结构能够反映该城市的人类活动和经济态势[31-32]。作为我国政治文化中心，北京市占地面积1.64万km2,2018年常住人口2154.2万人，是人类活动和经济集聚的中心城市之一[33]。为了更加细致的展现CEANI在刻画城市内部空间结构的能力，选定北京市内部过饱和区域进行分析。如图3所示，A区和B区分别是奥林匹克森林公园和圆明园遗址公园，是北京市著名的旅游景点，具有极高的植被覆盖率和较低的车流量，通过CEANI可以看出A区和B区所对应的区域相较于周边高路网、低植被区域均呈现较低的DN值。C区是北京市经济中心区域，主要包括北京站、天安门、故宫博物馆、王府井和西单等著名地块，是北京市经济最繁华的地区，夜晚灯光极度明亮，可以看出该区域CEANI明显比周边区域更高，较好的反映了该地块的细节特征。D区天坛公园位于北京市南部，天安门东南方向，内部植被种类繁多，多为百年古树，是北京城市内部最大的园林景观之一，CEANI能够显著地区分天坛公园和周边经济中心区域，较好地凸显了天坛公园植被覆盖率高的特点。此外，CE-ANI还能较好地识别首都国际机场、通州区中心城区、玉渊潭公园、三里屯商业区等典型地块。图3 CEANI对北京市城市内部的识别能力
图2 北京、上海、广州三大城市内部区域的DMSP、VANUI和CEANI饱和校正效果对比上海市占地面积6340.5 km2,2018年末常住人口为2423.78万人，是中国金融贸易中心之一[34]。作为上海市森林覆盖率最高的郊野森林公园，如图4所示，A区滨江森林公园设湿地植被观赏园、生态保护区等多个诸多自然景观，B区是上海市新江湾城，地处城市中心东北部，有上海市唯一自然生态“绿宝石”之美称，其绿化度较高、环境优美，通过CEANI能够明显看出A区和B区均呈现比周围更低的DN值，能够明显的与周边城市路网较高的区域区分开来。C区为上海市部分经济中心，包括有陆家嘴金融圈、徐家汇金融圈、南京路、人民广场等区域，该地区呈现“红斑”，具有路网密集、车流量和人流量巨大等特点，是上海最繁华的区域之一。D区是黄兴公园，占地仅62.4万m2，其立意是塑造“都市森林”，营造具有自然山水的都市休闲绿地，在CEANI的刻画后能较为明显看出该区域低于周边的DN值。此外，CEANI还能较好的识别世纪公园、上海虹桥机场、共青国家森林公园等典型地块。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测[J]. 林中立,徐涵秋,黄绍霖. 地球信息科学学报. 2019(07)
[2]基于城市功能演化的上海人口发展趋势分析[J]. 钱洁. 济南大学学报(社会科学版). 2019(04)
[3]广州市流动人口住房变动趋势及动因分析——基于Oaxaca-Blinder与Fairlie方法的分解[J]. 刘佳纯,王子成. 调研世界. 2019(06)
[4]借用规模、网络外部性与城市群集聚经济[J]. 姚常成,宋冬林. 产业经济研究. 2019(02)
[5]夜间灯光遥感数据应用综述和展望[J]. 陈颖彪,郑子豪,吴志峰,千庆兰. 地理科学进展. 2019(02)
[6]中国DMSP-OLS长时间序列夜间灯光遥感数据饱和校正研究[J]. 吴健生,李双,张曦文. 遥感学报. 2018(04)
[7]基于城市夜间灯光数据的中美两国城市位序规模分布对比[J]. 许伟攀,李郇,陈浩辉. 地理科学进展. 2018(03)
[8]单元路网长度的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法[J]. 郑子豪,陈颖彪,吴志峰,张棋斐. 遥感学报. 2018(01)
[9]结合Landsat数据的DMSP/OLS夜间灯光影像去饱和方法研究[J]. 倪愿,周小成,江威. 遥感技术与应用. 2017(04)
[10]NPP/VIIRS和DMSP/OLS夜光数据模拟社会经济参量对比[J]. 江威,何国金,刘慧婵. 遥感信息. 2016(04)
本文编号：3089184
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(11)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
北京市DMSP、NDVI和VANUI的纬向横断面
城市内部空间结构能够反映该城市的人类活动和经济态势[31-32]。作为我国政治文化中心，北京市占地面积1.64万km2,2018年常住人口2154.2万人，是人类活动和经济集聚的中心城市之一[33]。为了更加细致的展现CEANI在刻画城市内部空间结构的能力，选定北京市内部过饱和区域进行分析。如图3所示，A区和B区分别是奥林匹克森林公园和圆明园遗址公园，是北京市著名的旅游景点，具有极高的植被覆盖率和较低的车流量，通过CEANI可以看出A区和B区所对应的区域相较于周边高路网、低植被区域均呈现较低的DN值。C区是北京市经济中心区域，主要包括北京站、天安门、故宫博物馆、王府井和西单等著名地块，是北京市经济最繁华的地区，夜晚灯光极度明亮，可以看出该区域CEANI明显比周边区域更高，较好的反映了该地块的细节特征。D区天坛公园位于北京市南部，天安门东南方向，内部植被种类繁多，多为百年古树，是北京城市内部最大的园林景观之一，CEANI能够显著地区分天坛公园和周边经济中心区域，较好地凸显了天坛公园植被覆盖率高的特点。此外，CE-ANI还能较好地识别首都国际机场、通州区中心城区、玉渊潭公园、三里屯商业区等典型地块。图3 CEANI对北京市城市内部的识别能力
图2 北京、上海、广州三大城市内部区域的DMSP、VANUI和CEANI饱和校正效果对比上海市占地面积6340.5 km2,2018年末常住人口为2423.78万人，是中国金融贸易中心之一[34]。作为上海市森林覆盖率最高的郊野森林公园，如图4所示，A区滨江森林公园设湿地植被观赏园、生态保护区等多个诸多自然景观，B区是上海市新江湾城，地处城市中心东北部，有上海市唯一自然生态“绿宝石”之美称，其绿化度较高、环境优美，通过CEANI能够明显看出A区和B区均呈现比周围更低的DN值，能够明显的与周边城市路网较高的区域区分开来。C区为上海市部分经济中心，包括有陆家嘴金融圈、徐家汇金融圈、南京路、人民广场等区域，该地区呈现“红斑”，具有路网密集、车流量和人流量巨大等特点，是上海最繁华的区域之一。D区是黄兴公园，占地仅62.4万m2，其立意是塑造“都市森林”，营造具有自然山水的都市休闲绿地，在CEANI的刻画后能较为明显看出该区域低于周边的DN值。此外，CEANI还能较好的识别世纪公园、上海虹桥机场、共青国家森林公园等典型地块。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测[J]. 林中立,徐涵秋,黄绍霖. 地球信息科学学报. 2019(07)
[2]基于城市功能演化的上海人口发展趋势分析[J]. 钱洁. 济南大学学报(社会科学版). 2019(04)
[3]广州市流动人口住房变动趋势及动因分析——基于Oaxaca-Blinder与Fairlie方法的分解[J]. 刘佳纯,王子成. 调研世界. 2019(06)
[4]借用规模、网络外部性与城市群集聚经济[J]. 姚常成,宋冬林. 产业经济研究. 2019(02)
[5]夜间灯光遥感数据应用综述和展望[J]. 陈颖彪,郑子豪,吴志峰,千庆兰. 地理科学进展. 2019(02)
[6]中国DMSP-OLS长时间序列夜间灯光遥感数据饱和校正研究[J]. 吴健生,李双,张曦文. 遥感学报. 2018(04)
[7]基于城市夜间灯光数据的中美两国城市位序规模分布对比[J]. 许伟攀,李郇,陈浩辉. 地理科学进展. 2018(03)
[8]单元路网长度的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法[J]. 郑子豪,陈颖彪,吴志峰,张棋斐. 遥感学报. 2018(01)
[9]结合Landsat数据的DMSP/OLS夜间灯光影像去饱和方法研究[J]. 倪愿,周小成,江威. 遥感技术与应用. 2017(04)
[10]NPP/VIIRS和DMSP/OLS夜光数据模拟社会经济参量对比[J]. 江威,何国金,刘慧婵. 遥感信息. 2016(04)
本文编号：3089184
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