基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平
发布时间：2022-01-15 11:26
城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSPOLS和NPPVIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜...
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(09)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
安徽省地理位置和行政区划
DMSP-OLS数据的时间分辨率为年，而NPP-VIIRS时间分辨率为月，因此采用平均值法将NPP-VIIRS月数据转换为年平均数据。计算公式如下：式中：为年平均灯光指数；ANLIi为第i个月的灯光指数；m为月数且m=12。
首先按照式(1)计算得到2006—2013年的DMSP-OLS年平均夜间灯光指数，按照式（1）和式（（2）计算得到2012—2015年的NPP-VIIRS年平均夜间灯光指数。然后以NPP-VIIRS灯光指数为自变量，以DMSP-OLS灯光指数为因变量，对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合，建立2种灯光数据的对应关系。拟合得到三次多项式y=0.018x3-0.677x2+9.183x+2.750(F=3.252，显著性检验P<0.001,R2=0.957）。拟合模型如图3所示。利用建立的拟合模型，将2012—2015年的NPP-VI-IRS灯光指数转化为DMSP-OLS灯光指数。3.2 基于统计数据的城镇化水平
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的江西省城市化研究[J]. 杨洋,官云兰,汤耶磊,杜科林. 江西科学. 2017(04)
[2]东北地区城市可持续城市化潜力评估（英文）[J]. 刘世薇,张平宇,王哲野,刘文新,谭俊涛. Journal of Geographical Sciences. 2016(05)
[3]层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰. 数学的实践与认识. 2012(07)
[4]利用DM SP/OLS稳定夜间灯光数据提取城镇用地信息的分层阈值法研究[J]. 杨洋,何春阳,赵媛媛,李通,乔云伟. 中国图象图形学报. 2011(04)
[5]中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析[J]. 陈明星,陆大道,张华. 地理学报. 2009(04)
[6]层次分析法确定权重的研究[J]. 常建娥,蒋太立. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2007(01)
[7]20世纪90年代中国城市时空变化特征——基于灯光指数CNLI方法的探讨[J]. 卓莉,史培军,陈晋,一之瀬俊明. 地理学报. 2003(06)
[8]基于DMSP/OLS数据的中国城市化过程研究——反映区域城市化水平的灯光指数的构建[J]. 陈晋,卓莉,史培军,一之濑俊明. 遥感学报. 2003(03)
[9]城镇化水平的五种测算方法分析[J]. 姜爱林. 中央财经大学学报. 2002(08)
硕士论文
[1]基于夜间灯光数据的中国贫困空间识别研究[D]. 胡艳兴.西北师范大学 2016
[2]城市化进程的评价方法研究[D]. 魏雯雯.四川师范大学 2011
本文编号：3590534
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(09)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
安徽省地理位置和行政区划
DMSP-OLS数据的时间分辨率为年，而NPP-VIIRS时间分辨率为月，因此采用平均值法将NPP-VIIRS月数据转换为年平均数据。计算公式如下：式中：为年平均灯光指数；ANLIi为第i个月的灯光指数；m为月数且m=12。
首先按照式(1)计算得到2006—2013年的DMSP-OLS年平均夜间灯光指数，按照式（1）和式（（2）计算得到2012—2015年的NPP-VIIRS年平均夜间灯光指数。然后以NPP-VIIRS灯光指数为自变量，以DMSP-OLS灯光指数为因变量，对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合，建立2种灯光数据的对应关系。拟合得到三次多项式y=0.018x3-0.677x2+9.183x+2.750(F=3.252，显著性检验P<0.001,R2=0.957）。拟合模型如图3所示。利用建立的拟合模型，将2012—2015年的NPP-VI-IRS灯光指数转化为DMSP-OLS灯光指数。3.2 基于统计数据的城镇化水平
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的江西省城市化研究[J]. 杨洋,官云兰,汤耶磊,杜科林. 江西科学. 2017(04)
[2]东北地区城市可持续城市化潜力评估（英文）[J]. 刘世薇,张平宇,王哲野,刘文新,谭俊涛. Journal of Geographical Sciences. 2016(05)
[3]层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰. 数学的实践与认识. 2012(07)
[4]利用DM SP/OLS稳定夜间灯光数据提取城镇用地信息的分层阈值法研究[J]. 杨洋,何春阳,赵媛媛,李通,乔云伟. 中国图象图形学报. 2011(04)
[5]中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析[J]. 陈明星,陆大道,张华. 地理学报. 2009(04)
[6]层次分析法确定权重的研究[J]. 常建娥,蒋太立. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2007(01)
[7]20世纪90年代中国城市时空变化特征——基于灯光指数CNLI方法的探讨[J]. 卓莉,史培军,陈晋,一之瀬俊明. 地理学报. 2003(06)
[8]基于DMSP/OLS数据的中国城市化过程研究——反映区域城市化水平的灯光指数的构建[J]. 陈晋,卓莉,史培军,一之濑俊明. 遥感学报. 2003(03)
[9]城镇化水平的五种测算方法分析[J]. 姜爱林. 中央财经大学学报. 2002(08)
硕士论文
[1]基于夜间灯光数据的中国贫困空间识别研究[D]. 胡艳兴.西北师范大学 2016
[2]城市化进程的评价方法研究[D]. 魏雯雯.四川师范大学 2011
本文编号：3590534
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