吉林一號高分辨率夜光遙感影像在城市監測中的應用

文 | 張國亮 朱瑞飛 杜一博 曲春梅 李貝貝

1.長光衛星技術有限公司 2.吉林省衛星遙感應用技術重點實驗室3.吉林省遙感信息技術應用創新基地

一、引言

1.夜光遙感發展趨勢

當夜間的天空無云時，遙感衛星能夠捕捉到城鎮燈光、漁船燈光、火點等可見光輻射源，這些夜間無云條件下獲取的地球可見光的影像即夜光遙感影像。夜光遙感起源于20世紀70年代，美國軍事氣象衛星計劃（DMSP）的線性掃描業務系統（OLS）是全球第一顆具備夜光成像能力的衛星傳感器，但其設計初衷并不是為了拍攝夜間燈光，而是為了捕捉夜間云層反射的微弱月光，從而獲取夜間云層分布信息[1]。經過近半個世紀的發展，已經有包括DMSP、Suomi-NPP、SAC-C/D、EROS-B、吉林一號、珞珈一號等對地觀測衛星可以獲取地球夜間燈光影像，如今夜光遙感數據源日趨豐富（見表1）。

表1 國內外常見夜光遙感數據源

從空間分辨率上看，目前國內外可公開獲取的夜光遙感數據已覆蓋低、中、高多個尺度。從獲取的光譜信息角度看，夜光遙感數據已從未定標的灰度圖像發展到了經過輻射定標的彩色遙感影像。各項指標的進步為夜光遙感應用提供了更多的可能性，也使得夜光遙感技術的發展前景變得越來越明朗。

2.吉林一號夜光遙感數據

目前，在夜間城市遙感監測中DMSP/OLS、Suomi-NPP/VIIRS和珞珈一號等傳統低、中分辨率夜光遙感數據主要應用于大區域人類活動及效應研究、社會經濟參數估算、城市化監測與評估等領域[2]。吉林一號夜光遙感影像與傳統低、中分辨率夜光影像相比，在空間分辨率、譜段數目、重訪周期和成像模式等方面均存在明顯差異，其重點應用領域是城市微小光源識別和城市小范圍精細化定量遙感建模，如光源分類、城市發展情況及人類活動監測、住房空置率監測和耗電量監測等[3]。表2為吉林一號在軌微光成像衛星主要技術指標[4]。

表2 吉林一號在軌微光成像衛星主要技術指標

續表2

二、城市夜光遙感監測

1.城市發展情況及人類活動監測

成都市是國家歷史文化名城，是中國著名旅游城市。物產豐盈、氣候溫潤、人口發達，這些基礎奠定了成都市豐富多彩的夜生活，完全符合了它“不夜城”的稱號。本研究利用吉林一號視頻07星對成都市夜景進行拍攝，影像覆蓋成都市錦江區、青羊區、金牛區、武侯區和成華區5個行政分區，總面積約500km2，影像獲取時間為2018年4月2日（見圖1）。

圖1 成都市燈光統計樣本選取分布圖

本研究首先進行影像輻射定標、幾何校正和影像鑲嵌等預處理工作。在此基礎上，利用10種不同用地類型，近1000個矢量圖斑提取城市燈光亮度信息，并對燈光亮度信息進行統計。燈光統計數據為影像3個譜段加權后每平方米燈光輻射亮度值，輻射亮度單位為 W/(m2·sr·μm)。最后依據燈光亮度統計數據分析城市發展情況和人類活動情況（見圖2-3）。

圖2 成都市各行政區域夜間燈光亮度統計圖

圖3 成都市各類用地夜間燈光亮度統計圖

成都市中心城區夜光遙感影像燈光亮度統計結果表明：①成都市夜間最為繁華的區域為城市西南部，夜間人類活動最為活躍的區域位于錦江區和武侯區商圈；②成都市商業區、住宅區、工業區等場景，每一類場景所呈現的平均燈光輻射亮度均與其功能屬性密切相關；③商業區平均燈光輻射亮度最高，約等于住宅區燈光輻射亮度的3.5倍，約等于草地燈光輻射亮度的7倍。

2.城市住房空置率監測

長春市是吉林省省會，位于我國東北地區中部。全市總面積20593.5km2，市區面積4789 km2，建城區面積506 km2。研究區位于長春市中心城區（見圖4），總面積約300 km2。研究數據可分為衛星遙感數據、地理空間數據和外業調查數據3類，具體包括吉林一號視頻07星夜光影像、吉林一號光學A星日間多光譜影像、OSM數據、住房空置率外業調查數據（見表3）。

圖4 研究區位置及遙感數據

表3 遙感數據及相關參數

衛星拍攝角度、成像時刻以及夜間天氣等因素的影響會導致研究區多期影像之間存在較大的燈光明暗差異，但某一時間段內成像時間接近的多期夜間燈光影像均可以反映住房空置率信息。為了降低上述偶然和必然因素對遙感建模精度的影響，本研究利用多期夜光影像合成的方法對區域燈光進行增強，通過夜間燈光影像增強前后效果對比可以看出，增強后的夜光影像具有更加豐富的夜間燈光信息（見圖5）。

圖5 夜間燈光影像增強效果

多元線性回歸模型能夠充分發揮吉林一號高分辨率彩色夜光遙感影像的優勢。與傳統夜光遙感住房空置率計算模型相比，多元線性回歸模型選取夜光影像的藍、綠、紅3個譜段燈光強度作為自變量，模型輸入因子的增加將使模型具有更高的可靠性和計算精度[5]。基于彩色夜光遙感影像的住房空置率計算流程如圖6所示。

圖6 多元線性回歸分析方法住房空置率計算流程圖

為了獲得理想的展示效果，將長春市主城區住房空置率劃分為4個等級，并進行空間分布制圖：空置率小于等于5%為不足區，空置率大于5%小于等于15%為合理區，空置率大于15%小于等于30%為預警區，空置率大于30%為危險區。

長春市主城區住房空置率空間分布圖表明：住房空置不足區和住房空置合理區住宅集中分布在市中心老城區，住房空置預警區和住房空置危險區住宅大部分位于城市三環以外新城區（見圖7）。長春市主城區住房空置率統計結果顯示：住房空置不足區占比6.8%，空置合理區占比46.2%，空置預警區占比28.8%，空置危險區占比18.2%。由住房空置率空間分布結果和統計結果可知，長春市中心城區住宅面積與人口匹配相對合理，城市南部和北部發展較快，商品房保有余量。

圖7 長春市主城區住房空置率空間分布圖

3.城市耗電量監測

電力消耗量是衡量地區經濟和電力發展情況的重要指標，隨著中國經濟的不斷增長，生產及日常生活對電的需求不斷增加，如何對電力進行合理分配和調控顯得愈發重要。因此，準確獲取電力消耗量對優化電力資源、科學配置電力調控計劃具有重要意義。

考慮耗電量計算模型在不同區域的適用性，本研究選取全國多個城市夜光遙感影像用于耗電量模型構建。首先利用統計局公布的城市月耗電量與傳統低分辨率夜光遙感影像制作耗電量真值影像，并利用研究區吉林一號高分辨率夜光遙感影像與耗電量真值影像進行線性回歸分析，最終建立高分辨率夜光遙感耗電量計算模型。經驗證，吉林一號高分辨率夜光影像燈光輻射亮度值與耗電量真值之間的決定系數R2高于0.81，相對誤差約為14.3%。本研究選取云量覆蓋面積小于10%條件下的5幅吉林一號視頻07星夜光影像對長春市中心城區耗電量進行計算，耗電量空間分布、統計如圖8、圖9所示。

圖8 長春市中心城區2018年耗電量分布圖

圖9 長春市中心城區2018年各月份耗電量統計圖

耗電量監測結果表明：長春市中心城區2018年4月、8月、9月、10月和12月的耗電量呈現高低交錯的趨勢。耗電量最高的月份是2018年10月，其耗電量值為10.7億千瓦時；耗電量最低的月份是2018年4月，其耗電量值為6.22億千瓦時。從耗電量監測結果可以看出，燈光在一定程度上可以反映區域耗電量情況，但監測結果還不夠精確。眾所周知，除燈光對電力的消耗以外，城市用電類型多種多樣，不同時段用電情況也存在較大差異。未來如果能夠獲取到更加詳細的城市耗電量統計數據，模型精度將會得到提高。

三、結束語

如何更好地利用夜光遙感影像資源已成為各界學者關注的熱點，本文以吉林一號夜光遙感影像為數據基礎，通過開展城市發展情況及人類活動監測、城市住房空置率監測和城市耗電量監測等應用示范，總結歸納吉林一號夜光遙感影像及其應用特點如下：①吉林一號星座包含多顆具備夜光成像能力的衛星，影像獲取快速靈活，支持編程拍攝，支持多角度成像;②吉林一號高分辨率夜光影像具有藍、綠、紅3個譜段，能夠反映地面光源的真實色彩和強度，可用于城市場景分類和精細化定量遙感建模。

除了本文列舉的幾個城市夜光遙感應用示范以外，吉林一號高分辨率夜光遙感影像還可在夜間目標識別、照明技術研究、光污染研究、海洋漁業監測、災害監測及戰爭沖突監測等多個領域中得到應用。未來，隨著夜光遙感技術的不斷進步和社會發展基礎數據的不斷豐富，人類將可以利用夜光遙感技術探索更多的自然規律和社會規律。