基于ArcGIS 對DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)的校正方法

盧吉瑞 趙 陽* 呂紹倫 陳萬基

（1、伊犁師范大學(xué)資源與生態(tài)研究所，新疆 伊寧 835000 2、伊犁師范大學(xué)生物與地理科學(xué)學(xué)院，新疆 伊寧 835000）

DMSP（Defense Meteorological Sat ellite Program，DMSP）是由美國空軍空間和導(dǎo)彈系統(tǒng)中心運行的國防部計劃。DMSP 是設(shè)計、建造、發(fā)射和維護(hù)監(jiān)測氣象、海洋和日地物理環(huán)境的衛(wèi)星，距離地球表面830 公里的高度，其搭載的業(yè)務(wù)型線掃描傳感器OLS（Operational Linescan System,OLS）可記錄地球表面的可見光和近紅外輻射，收集地表3000 公里寬幅的圖像，像素在高分辨率（精細(xì)模式）下為0.55 公里，在低分辨率（平滑模式）下為2.7 公里，且每天提供全球覆蓋影像兩次。

在社會經(jīng)濟發(fā)展的過程中，由于長時間序列DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)具有時效性、經(jīng)濟性和較高的區(qū)域年際對比性[1]，近些年廣泛用于人口密度估算、經(jīng)濟活動評價以及城市擴張演變等[2]，逐步成為眾多學(xué)者對各領(lǐng)域研究的重要依據(jù)。卓莉等基于DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)的強度，將燈光區(qū)分為內(nèi)部與外部兩部分，并模擬了燈光區(qū)內(nèi)部與外部的人口密度，進(jìn)而得到，DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)在人口密度估算和其他社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的研究中具有巨大的潛力[3]。葛心韻對燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后結(jié)合研究區(qū)GDP 數(shù)據(jù)構(gòu)建多種回歸模型，表明時效性較強的DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)在GDP的預(yù)測中較傳統(tǒng)的GDP 數(shù)據(jù)獲取方式具有效率高，空間性強等優(yōu)勢[4]。藍(lán)斐蕪等利用閾值分割法對DMSP/OLS 等數(shù)據(jù)提取了廣西桂林、柳州和南寧三個主要城市的建成區(qū)。結(jié)果顯示，夜間燈光數(shù)據(jù)對提取建成區(qū)具有一定的可信度，其總體精度達(dá)到了83%以上[5]。由于OLS 傳感器在航行過程中增益記錄和交叉定標(biāo)的缺失，導(dǎo)致城市中心出現(xiàn)灰度值在63 時達(dá)到過飽和狀態(tài)，不在上升，許文鑫等利用京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大城市群為研究對象，基于燈光強度與植被指數(shù)呈現(xiàn)反向發(fā)展的趨勢等思想構(gòu)建了一種使用復(fù)合指數(shù)模型校正夜間燈光數(shù)據(jù)的過過飽和區(qū)域[6]。

由于DMSP/OLS 數(shù)據(jù)本身存在的缺陷。數(shù)據(jù)存在由多個傳感器采集完成，且燈光亮度過飽和值被限定為63等問題，導(dǎo)致同一年份數(shù)據(jù)存在差異，相鄰的不同年份不具有連續(xù)性和對比性。對此，本文將基于ArcGIS 平臺，以中國區(qū)域為例，提出一套較為完整的DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)的校正方法。

1 影像數(shù)據(jù)介紹與分析

1.1 數(shù)據(jù)介紹

DMSP/OLS 數(shù)據(jù)來自美國國家海洋與大氣管理局（https://www.ngdc.noaa.gov），數(shù)據(jù)為年度合成柵格數(shù)據(jù)，坐標(biāo)系為WGS 1984 坐標(biāo)系，收集地表寬幅為3000 公里的影像。數(shù)據(jù)在1992-2003 年間共采用6 個傳感器，分別為F10(1992-1994)、F12（1994-1999）、F14（1997-2003）、F15（2000-2007）、F16（2004-2009）、F18（2010-2013）。其DN 值范圍為0-63，單個像元所代表的數(shù)字為對應(yīng)地表燈光亮度的平均值，數(shù)值越大，相應(yīng)地表燈光亮度越高，無燈光區(qū)域亮度值為0。文章將采用整套共34 期數(shù)據(jù)作為主要研究對象。

中國行政邊界數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/data），數(shù)據(jù)采用地理坐標(biāo)系為GCS_Krasovsky_1940，可通過Arcmap10.8 軟件變換坐標(biāo)系得到與燈光數(shù)據(jù)相同的地理參考坐標(biāo)系進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析。

1.2 數(shù)據(jù)分析

研究中共采用1992-2013 年間6 個傳感器F10(1992-1994)、F12 （1994-1999）、F14 （1997-2003）、F15（2000-2007）、F16（2004-2009）、F18（2010-2013）共34期進(jìn)行研究，主要針對數(shù)據(jù)過飽和、不連續(xù)和存在波動性等問題進(jìn)行分析，見圖1-2。

圖1 校正前亮值像元數(shù)量

原數(shù)據(jù)需要換位適合于研究區(qū)的投影坐標(biāo)系，且單個柵格面積不規(guī)整，在后期研究計算中存在一定障礙。

數(shù)據(jù)灰度值范圍為0-63，造成影像像元灰度值在達(dá)到63 以后處于過飽和狀態(tài)，不再上升，尤其對城市中心區(qū)域發(fā)展的表現(xiàn)中其缺陷比較明顯。

同一年份不同傳感器所獲得的數(shù)據(jù)存在差異，理論上地表的燈光在同一時間是相同的，傳感器獲得的信息也應(yīng)當(dāng)一致，但從數(shù)據(jù)顯示燈光亮值數(shù)量及灰度值總和都有不同程度的差異。如1994 年F10 傳感器獲得的像元亮值數(shù)量為841911，像元灰度值總和為6561835，F(xiàn)12傳感器獲得的像元亮值數(shù)量為744982，像元灰度值總和為7865519。像元亮值數(shù)量差異為11.51%灰度值總和差異為16.57%，從數(shù)據(jù)顯示存在較大差異。

不同年份同一傳感器獲得的數(shù)據(jù)存在波動性，依據(jù)中國的發(fā)展趨勢，后一年燈光亮值數(shù)量和總灰度值大于前一年，但在F121996、F121999、F152003 期等都較前一期數(shù)據(jù)存在異常的發(fā)展趨勢。如F152003 期數(shù)據(jù)較F152002 期數(shù)據(jù)，F(xiàn)152002 期數(shù)據(jù)像元亮值數(shù)量為1277332，像元灰度值總和為12386438，F(xiàn)152003 期數(shù)據(jù)像元亮值數(shù)量為1225855，像元灰度值總和為9568120，后一年較前一年像元亮值數(shù)量降低4.03%，像元灰度值總和降低22.75%。

同傳感器連續(xù)年份對應(yīng)的像元灰度值總和逐漸上升，而亮值像元數(shù)量持續(xù)減少。在發(fā)展過程中兩者應(yīng)當(dāng)都呈現(xiàn)增幅狀態(tài)。如2011-2013 年亮值像元數(shù)量從2011年的1564391 持續(xù)下降到2013 年的1405048，而亮值像元灰度值總和從20158751 增多到22734118。亮值像元數(shù)量總體下降10.19%，亮值像元灰度值總和總體增加11.33%。其發(fā)展趨勢不同于我國的整體發(fā)展趨勢，需要進(jìn)一步校正。

圖2 校正前像元DN 值總和

2 影像數(shù)據(jù)校正方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 提取中國區(qū)域夜間燈光數(shù)據(jù)

由于在中國科學(xué)院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心下載到的中國行政邊界數(shù)據(jù)與DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)地理坐標(biāo)系不一致，需在掩膜裁剪之前在Arcmap 軟件平臺數(shù)據(jù)管理工具（Data Management Tools）中投影和變換的投影將空間數(shù)據(jù)的一種坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為另一中坐標(biāo)系，使中國行政邊界數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為與燈光數(shù)據(jù)一致的WGS_84 坐標(biāo)系。利用空間分析工具（Spatial Analyst Tools），提取分析，按掩膜提取功能以中國行政邊界數(shù)據(jù)為掩膜對象，提取出1992-2013 年34 期中國區(qū)域的夜間燈光影像柵格數(shù)據(jù)。

2.1.2 重采樣

為防止投影形變對計算單個像元面積所帶來的影響，用投影柵格工具將掩膜裁剪后的柵格數(shù)據(jù)投影坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為蘭伯特等面積投影坐標(biāo)系，柵格數(shù)據(jù)單個像元重采樣為1km2[7]。

2.2 數(shù)據(jù)校正方法

2.2.1 過飽和校正

通過對1992-2012 年中國城市經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)分析，鶴崗市在20 年中發(fā)展較為緩慢[2]，一直處于穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)[8]。其次對鶴崗市1992 年和2012 年燈光數(shù)據(jù)做出相關(guān)性分析如圖3，可得到相關(guān)系數(shù)R2可達(dá)0.729，進(jìn)一步證明了鶴崗市發(fā)展?fàn)顩r，將鶴崗市作為作為不變目標(biāo)區(qū)域[9]，選取F162006 影像數(shù)據(jù)參考影像[6]，對鶴崗市1992-2013 年燈光數(shù)據(jù)建立二次回歸模型計算，如表1。

表1 二次回歸計算結(jié)果

圖3 鶴崗市1992 年和2012 年燈光數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

（式中DNY為校正后像元灰度值；DNX為校正前像元灰度值；a、b、c 為回歸系數(shù)。）

基于Arcmap 軟件平臺空間分析工具（Spatial Analyst Tools），地圖代數(shù)，柵格計算器工具利用二次回歸模型計算過飽和校正后像元灰度值。

2.2.2 傳感器校正

將各年份數(shù)據(jù)中單個像元灰度值數(shù)量最多的像元全部賦值為0。在1992-2013 年21 年間共有34 期燈光數(shù)據(jù)，搭載的6 個傳感器（F10、F12、F14、F15、F16、F18）收集的數(shù)據(jù)存在同一年份兩個傳感器數(shù)據(jù)疊加，且不相同，如1994、1997、1998、1999 等。可利用柵格計算器構(gòu)造計算模型，如式2，如果同一年份不同傳感器收集的數(shù)據(jù)中的同一像元的灰度值其中一者為0，其像元灰度值為0，否則選取兩者同一像元灰度值的平均值。不但解決了同一年份多傳感器數(shù)據(jù)問題，而且使各年份具有了穩(wěn)定性和連續(xù)性[10]。

（式中DN（n，i）為第n 年i 像元校正后的灰度值；DN（n，i）a，DN（n，i）b為不同傳感器第n 年i 像元校正前的灰度值。）

2.2.3 年際間校正

通過前兩者對DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)的校正，過飽和校正通過確定參考年份和鶴崗市為不變區(qū)域進(jìn)行二次回歸模型分析重新計算，使數(shù)據(jù)最高灰度值不再限制為63；由于不同傳感器本身存在的差異，以及在收集影像的過程中外界影響所帶來的干擾等，同一年份不同傳感器所收集的合成影像具有一定的差異，傳感器校正對同一年份不同傳感器收集的數(shù)據(jù)取值和求平均值的方法，解決了1992-2013 年數(shù)據(jù)的連續(xù)性。但是年份間燈光灰度值總和還是存在波動性。根據(jù)我國多年的發(fā)展?fàn)顩r，城市一直處于不斷擴張的態(tài)勢，說明我國城市化發(fā)展呈現(xiàn)連續(xù)增幅狀態(tài)。前一年的燈光亮值不會在后一年中消失，所以同一像元在后一年依然保持前一年存在的燈光亮斑，且同一像元前一年的灰度值不能大于后一年的灰度值[2]，因此，長時間序列的DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)中，隨著年份的增大，燈光數(shù)據(jù)存在亮斑的像元數(shù)量會持續(xù)增多，年份燈光數(shù)據(jù)像元總灰度值也會逐漸增大。以上顯示，存在波動的主要原因在于同像元后一年灰度值低于前一年，或后一年亮值像元在前一年基礎(chǔ)上消失。前兩者的校正均未能解決年份間燈光數(shù)據(jù)像元亮值數(shù)量和燈光灰度值總和的波動性。因此，需要年際間校正對燈光數(shù)據(jù)的波動性進(jìn)行校正，校正過程主要為：同一像元后一年灰度值等于0，則前一年其灰度值為0；相同像元，后一年灰度值大于0，且前一年灰度值大于當(dāng)年灰度值時，其灰度值為前一年灰度值；其他像元為原灰度值，表達(dá)式為式（3）

（式中n 為1992、1993、1994、……、2013 年，（n-1）、n、(n+1) 為年際間校正連續(xù)三年的數(shù)據(jù)，i 為年份燈光數(shù)據(jù)像元值某像元值。）

3 數(shù)據(jù)校正結(jié)果評定

理想的校正結(jié)果（圖4-5）主要從兩方面表現(xiàn)：

圖4 校正后像元亮值數(shù)量

3.1 從燈光數(shù)據(jù)亮值數(shù)量來看，亮值數(shù)量隨著年份的增大而逐漸增多，整體呈現(xiàn)增幅態(tài)勢，且增勢平滑，說明我國城市化發(fā)展較為明顯。

3.2 像元灰度值總和在經(jīng)過過飽和校正后整體數(shù)值會有一定程度的增大，軌跡也符合我國發(fā)展趨勢，呈現(xiàn)增幅狀態(tài)，證明校正結(jié)果良好。

圖5 校正后像元灰度值總和

4 結(jié)論

長時間序列DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)由多個傳感器收集所得，數(shù)據(jù)間存在不可避免的差異，且在影像中存在大量異常值和非穩(wěn)定像元帶來的灰度值的異常波動，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可比性受到了嚴(yán)重影響。基于Arcmap 軟件平臺對1992-2013 年共34 期DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)提出了一套較為完整的校正方法，對其進(jìn)行了重采樣、過飽和校正、傳感器校正和年際間校正，去除了影像中的異常值，解決了影像的波動性，校正后的像元亮值數(shù)量及像元灰度值總和都呈現(xiàn)增幅態(tài)勢，具有時效性、連續(xù)性、穩(wěn)定性和可比性，在DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)研究城市擴張、人口估算和GDP 估算等應(yīng)用中將更具有準(zhǔn)確性。