夜間燈光數(shù)據(jù)在城市測(cè)繪信息研究中的應(yīng)用

摘要：DMSP/OLS數(shù)據(jù)以其獨(dú)特的光電放大特性與對(duì)夜間燈光的獲取能力，為人類(lèi)城市活動(dòng)監(jiān)測(cè)的良好數(shù)據(jù)源。綜合DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)在城鎮(zhèn)信息提取、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子空間化監(jiān)測(cè)，城市體系空間變化等方面的應(yīng)用，其中重點(diǎn)介紹了利用燈光數(shù)據(jù)提取城鎮(zhèn)信息以及對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的空間化模型的研究現(xiàn)狀。

關(guān)鍵詞：夜間燈光；GDP空間化；變化分析

1、引言

美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃是美國(guó)國(guó)防部極軌衛(wèi)星項(xiàng)目。該衛(wèi)星運(yùn)行在高度約830 km的太陽(yáng)同步軌道，周期約101 min每天繞地球飛行14圈，可得到4次全球覆蓋圖。DMSP/OLS傳感器采集的是夜間燈光輻射信號(hào)，不同于傳統(tǒng)衛(wèi)星傳感器獲取的太陽(yáng)輻射反射信號(hào)，能探測(cè)到小規(guī)模居民地發(fā)出的低強(qiáng)度燈光，區(qū)別于黑暗的背景。因此。DMSP/OLS被用于人類(lèi)活動(dòng)的監(jiān)測(cè)研究。

2、城鎮(zhèn)信息提取

通過(guò)夜間燈光來(lái)進(jìn)行城鎮(zhèn)信息的提取是目前在眾多關(guān)于城市變化研究中常用的數(shù)據(jù)源及手段。并結(jié)合相關(guān)文章研究?jī)?nèi)容，將夜間的燈光應(yīng)用在城鎮(zhèn)的建成區(qū)提取中的主要方法包括以下幾類(lèi)：

2.1 經(jīng)驗(yàn)研究法

依據(jù)DMSP/OLS燈光數(shù)據(jù)的特性，研究者憑借已有的科研成果，相關(guān)地區(qū)的對(duì)比和自身的活動(dòng)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷。城鎮(zhèn)與非城鎮(zhèn)發(fā)展的根本不同，使得建成區(qū)與非建成區(qū)的差異存在著相似性，反映在夜間燈光信息上就是不同城鎮(zhèn)的最佳提取閾值局限在一個(gè)范圍內(nèi)。同一地區(qū)不同時(shí)期，城鎮(zhèn)建設(shè)上的繼承性使在某一時(shí)期的研究中獲得的最佳閾值可供前后時(shí)期參考。研究者繼而為目標(biāo)城鎮(zhèn)的夜間燈光圖像給出一個(gè)合理有效的閾值。

2.2 區(qū)域周長(zhǎng)突變分析法

使用此方法時(shí)，研究者對(duì)夜間燈光圖像從一個(gè)較低灰度值開(kāi)始逐漸提升閾值并計(jì)算亮斑區(qū)域的周長(zhǎng)，當(dāng)閾值仍在分割城鎮(zhèn)的建成區(qū)與非建成區(qū)時(shí)，亮斑區(qū)域的周長(zhǎng)將逐漸減小；而當(dāng)閾值從分割建成區(qū)與非建成區(qū)轉(zhuǎn)而分割城鎮(zhèn)的建成區(qū)內(nèi)部時(shí)，亮斑區(qū)域周長(zhǎng)變化的趨勢(shì)將發(fā)生改變。因?yàn)槌擎?zhèn)的建成區(qū)通常有著較為規(guī)整的邊界，所以當(dāng)夜間燈光圖像從建成區(qū)邊界收縮時(shí)產(chǎn)生的輪廓破裂會(huì)使亮斑區(qū)域周長(zhǎng)不再沿之前的趨勢(shì)變化，而是表現(xiàn)為周長(zhǎng)突然增大。研究者分析亮斑區(qū)域周長(zhǎng)變化數(shù)據(jù)時(shí)，找到突變點(diǎn)加以分析即可獲得一個(gè)分割閾值。

2.3 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)校正法

官方對(duì)城鎮(zhèn)建成區(qū)面積統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)一般能做到準(zhǔn)確精細(xì)。研究者可以使用這些數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，計(jì)算不同閾值下夜間燈光數(shù)據(jù)反映的城鎮(zhèn)建成區(qū)面積，并與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行校對(duì)，直至得出最佳閾值。實(shí)際研究中通常采用二分法進(jìn)行具體的計(jì)算。

2.4 像元鄰域分析法：

此方法是通過(guò)鄰域計(jì)算得出夜間燈光數(shù)據(jù)的起伏度變化，識(shí)別出起伏度變化較大處即城鎮(zhèn)的建成區(qū)與非建成區(qū)的交界帶，從而提取出城鎮(zhèn)建成區(qū)。提出者將夜間燈光數(shù)據(jù)中的“明”、“暗”與DEM高程數(shù)據(jù)中的“高”、“低”的概念相似，得出兩者的相似性，并想到將鄰域分析法使用到夜間燈光數(shù)據(jù)處理中，旨在開(kāi)發(fā)一種準(zhǔn)確且方便的夜間數(shù)據(jù)分析方法。最終的效果良好。

3、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子空間化

夜間燈光圖像直接在空間上體現(xiàn)了夜間人類(lèi)活動(dòng)的分布與強(qiáng)度。因此，夜間燈光數(shù)據(jù)是進(jìn)行了較大尺度城鎮(zhèn)范圍的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化研究的良好工具。

目前，主要應(yīng)用在兩個(gè)方面，基于人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的區(qū)域人口空間化和基于GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平空間化。由于可以與夜間燈光數(shù)據(jù)結(jié)合使用的其它數(shù)據(jù)類(lèi)型眾多，性質(zhì)各不相同，能在不同程度上反映一個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的不同。因此，夜間燈光數(shù)據(jù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子空間化中的使用通常由研究者根據(jù)課題的要點(diǎn)、側(cè)重點(diǎn)等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的選擇，制定處理方法，建立研究所要的模型。

3.1、區(qū)域人口空間化

研究者使用城鎮(zhèn)建成區(qū)掩膜提取夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)，并與人口統(tǒng)計(jì)數(shù)進(jìn)行回歸分析，得出兩者的函數(shù)關(guān)系。然后計(jì)算出區(qū)域人口數(shù)，再以實(shí)際數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)進(jìn)行校正，最終得到空間化人口數(shù)據(jù)。

但是，由于人口分布除了與夜間燈光的強(qiáng)度和面積屬性有關(guān)外，與用地類(lèi)型的屬性等其他因子也有強(qiáng)相關(guān)的聯(lián)系，所以，有關(guān)學(xué)者提出了利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)與LUCC數(shù)據(jù)疊加分析得出一套夜間燈光輻射數(shù)據(jù)，再結(jié)合人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立地區(qū)人口模型，以提高人口空間化的準(zhǔn)確性。

3.2、區(qū)域GDP空間化

將較大城鎮(zhèn)的GDP數(shù)據(jù)展布在夜間燈光圖像上，獲得GDP空間模型。再以目標(biāo)城鎮(zhèn)下屬區(qū)域的GDP數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，進(jìn)行校正，分析誤差。

經(jīng)濟(jì)因子的空間化時(shí)，不同的產(chǎn)業(yè)對(duì)夜間燈光的的相關(guān)屬性依賴(lài)程度差異很大，簡(jiǎn)單的將GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行展布，同樣會(huì)存在較大誤差，所以在此通過(guò)計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的夜間燈光指數(shù)，分別與其中各地區(qū)的第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)進(jìn)行相關(guān)性分析，獲得目標(biāo)區(qū)域的GDP空間模型，計(jì)算夜間燈光圖像中各像元對(duì)應(yīng)的GDP數(shù)據(jù)，以此提高GDP空間化模型的適用性。

4、展望與不足

雖然關(guān)于社科經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間化很好的從宏觀角度反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的分布結(jié)構(gòu)，正是通過(guò)燈光數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)相關(guān)性來(lái)實(shí)現(xiàn)的，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)空間化數(shù)據(jù)以其精度條件無(wú)疑可以作為空間變化分析的成果依據(jù)，但從微觀角度來(lái)看， GDP數(shù)據(jù)的反衍會(huì)出現(xiàn)失真。此外，在時(shí)間節(jié)點(diǎn)的處理上，本文使用DMSO/OLS的年平均燈光數(shù)據(jù)，使得時(shí)間序列上的分辨率較低，因此在變化分析時(shí)，城市變化模式的分析精度也有所下降。因此，在以后的研究中，可改用月平均夜間燈光數(shù)據(jù)，并通過(guò)結(jié)合更多的其他數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)空間化模型進(jìn)行豐富，使得夜間遙感影像與社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的模型得精度得到改善，進(jìn)而使得在分析中數(shù)據(jù)的空間與時(shí)間分辨率都得到提升。

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