【摘 要】
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夜间灯光遥感数据记录了地球表面的夜间人造光源,和经济状况密切相关。相比于传统数据,夜光数据不受人为因素影响,能够更加客观的反应地表真实情况,可作为衡量人类社会经济活动的一项重要参考,已被越来越多的应用于人类活动、城市发展等变化监测及分析中。在目前的夜光数据中,DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据被使用最为广泛,但在时间序列上都有各自缺陷。DMSP-OLS数据停留在1992-2013年,NPP-
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夜间灯光遥感数据记录了地球表面的夜间人造光源,和经济状况密切相关。相比于传统数据,夜光数据不受人为因素影响,能够更加客观的反应地表真实情况,可作为衡量人类社会经济活动的一项重要参考,已被越来越多的应用于人类活动、城市发展等变化监测及分析中。在目前的夜光数据中,DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据被使用最为广泛,但在时间序列上都有各自缺陷。DMSP-OLS数据停留在1992-2013年,NPP-VIIRS数据则于2012年4月才开始提供。同时,获取两种夜光数据的卫星传感器在空间和辐射分辨率上的差异增加了数据使用的难度。DMSP-OLS数据没有经过星上定标校正,影像之间没有连续性,NPP-VIIRS数据没有过滤杂散光等原因造成的异常值等问题,都有待进一步改进。鉴于夜间灯光数据的广泛应用以及现存数据的部分问题,基于1992-2013年DMSP-OLS与2013-2021年NPP-VIIRS夜间灯光数据,优化了数据校正及一致性构建中的处理流程,研制了1992-2021年长时间序列年际夜间灯光影像数据集,并通过经济参量数据验证了新数据集的可靠性。在数据处理方面,基于DMSP-OLS数据间的校正方法,选定参考影像和伪不变区域,对1992-2013年多颗卫星获取的34幅影像进行内部校准等处理,保证数据的唯一性和连续性。同时,针对现有研究中对于NPP-VIIRS异常值的处理方法进行了合理优化,选取基于空间位置关系及辐射亮度值（Digital Number,DN）属性的离群值检测方法,综合不同大小的滑动窗口识别异常值,并利用Google Earth影像进行详细分析,提高了异常值识别的准确性,也增强了数据处理的可靠性。考虑到DMSP-OLS与NPP-VIIRS尺度不一以及DN值上对应关系不明晰的问题,计算2013年DMSP-OLS与NPP-VIIRS影像各个像元的变异系数,提取共同稳定像元作为建模数据,随后求取DMSP-OLS影像64组稳定像元DN值位置对应NPP-VIIRS像元的均值。通过建立影像DN值间的映射关系,解决了数据匹配中非线性关系对影像拟合造成的干扰。选取Bi Dose Resp模型进行数据拟合求取系数,得到的拟合优度R~2达到0.98,满足夜间灯光数据集（Nighttime Light,NTL）的转换需要,并应用此模型对2013-2021年NPP-VIIRS影像进行转换,构建了长时间序列夜间灯光数据集。对于生成的NTL数据集进行统计,提取各年夜间灯光总量、平均夜间灯光亮强度以及综合灯光指数三种灯光指标。同时利用国内生产总值（Gross Domestic Product,GDP）、电力消耗总量（Electric Power Consumption,EPC）等经济参量数据进行验证分析,得到了较好的拟合优度,验证了构建的NTL数据集的准确性。研制的夜光遥感数据集对人类活动和城市变化监测分析有一定的参考意义。
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