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一、夜间灯光数据在地理教学中的应用
1.GDP空间化的操作步骤
首先是数据的准备，在互联网相应网站和广西统计年鉴中得到2013年DMSP夜间灯光数据、广西的县级和市级行政区界线、面的shp格式数据以及2013年广西91个县市区的GDP数据。利用Arcgis软件平台的区域分析功能得到每个县市区的夜间灯光亮度值，将数据导入到excel表格和对应的91个县市区GDP进行一元线性回归，得到回归方程的系数，再利用Arcgis的栅格计算器乘法功能得到广西的1km*1km分辨率的GDP空间化图像。如果追求更准确的数据可以利用增强型植被指数（EVI）对DMSP夜间灯光数据进行饱和校正，然后再进行提取数据和GDP进行线性拟合，最后再通过系数调整校正得到更准确的GDP图像。
2.GDP在空间上的分布的教学展示
根据上述步骤，就可以得到广西GDP空间化的结果。根据广西GDP空间化结果图，可以在课堂上引导学生观察哪个市的GDP最多，市辖区的GDP和县级的GDP有什么差异，广西的GDP在空间上的分布有什么规律？在地理教学中，特别是传统人文地理教学中，GDP空间的分布、大小排名只是借助文字或者表格给学生展示，缺少地理空间上的识别教学，通过夜间灯光数据的GDP空间化成果，可以培养学生识图能力和加深对GDP空间分布的理解，以廣西为例，在以夜间灯光数据为基础制作的广西GDP空间化图像中，引导学生观察制作的广西GDP空间化专题地图的图例、行政界线和行政区名称，依据GDP空间化图像中栅格的多寡来判断GDP的排名依次如下：从市级行政区域而言，南宁市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州>百色市>钦州市>贵港市>北海市>崇左市>来宾市>河池市>防城港市>贺州市；从县市级行政区域而言，南宁市辖区>横县>武鸣县>宾阳县>隆安县>上林县>马山县。这比简单的看表格中GDP数字更加直观，更加容易理解。
3.地形对GDP的分布影响的教学展示
在GDP排名中，南宁市GDP第一，柳州市次之，桂林市排在第三，西北部的百色和河池的GDP最少。这样的分布是受什么影响呢？在Arcgis平台上将高程和广西GDP空间化结果图叠加，得到广西高程与GDP空间化叠加图，可以很明显的看出地形对GDP的影响。之前的GDP大小排名只能做到“识图”，也就是认识地图，通过叠加图则能做到更深一步的“析图”——解析和分析地图。同样以广西为例，引导学生识别高程、GDP空间化图例、行政界线和行政名称，可以发现：从省级行政范围而言：南宁市的GDP主要集中于海拔200m以下的南宁盆地，柳州市、桂林市、玉林市、梧州市、北海市等东南部城市GDP都分布于海拔200m以下的平坦地区，西北部山区的河池市、宜州市市区和百色市市区GDP都分布于海拔200m以下的平坦谷地，而河池市和百色市的县级GDP几乎都分布于平均海拔200-1000m的喀斯特山区。在教导学生“识图”之后，就要引导学生思考为什么GDP都分布于海拔较为平坦的区域，这就是一个“析图”的过程，通过不同地貌区域的GDP对比，可引导学生得到以下结论：相比平原地区，喀斯特山区典型的峰林、峰丛洼地地貌导致百色和河池市大部分地区耕地较少，平坦地方较少，对交通路线的建设，工农业的发展都受到极大的限制，这就是西北部山区的百色和河池GDP排名落后的重要原因之一；从县级区域，南宁市内的GDP排名是南宁市辖区GDP>横县GDP>武鸣县GDP>宾阳县GDP>隆安县GDP>上林县GDP>马山县GDP，从叠加图上可以发现，这和各个县市级行政区域的平均海拔200m以下的土地面积有极大关联。从图上明显看出，平坦区域土地面积大小排名如下：南宁市辖区所在的南宁盆地>武鸣县盆地>宾阳县平原>上林县丘陵>马山县喀斯特山区，同样可以得到平原或者盆地地区的GDP>丘陵或者山区GDP。这些因素的分析，教师可以在课堂上结合广西高程与GDP空间化叠加图对学生进行提问、抢答或者扩展其他教学活动。
4.交通对GDP的分布影响的教学展示
除了可以展示地形对GDP分布的影响，还可以展示交通对GDP的影响分布。通过Arcgis将交通路线，主要是公路和铁路叠加到广西高程与GDP空间化图像上，就得到高程、GDP空间化结果与交通路线叠加图。从叠加图上看，市辖区交通线路数量>县级行政区交通线路数量，交通线路越多，交通越发达，这和之前展示的市辖区GDP>县级GDP的趋势是一样的，说明了交通对GDP的分布呈现正相关关系；从地级市范围而言，交通路线排名如下：南宁市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州市，这和GDP的排名分布也是一致的，可见交通对GDP的巨大推动作用；从更大的区域而言，西北山区（河池市和百色市），虽然有公路和铁路经过，但是受到喀斯特峰林、峰丛等地貌的影响，大型交通路线对当地的县级行政单元资源、人口的辐射作用和经济带动作用相对较弱，东南部较平坦，海拔较低，地形开阔，有利于交通路线的辐射，有更多土地发展工农业。最后得出结论：东南部经济发达和西北部山区的相对落后，这些都是地形、交通路线等多种因素的综合作用。地理教师可以参照以上这样的案例讲解在课堂上培养学生的综合思考的思维模式。
二、结论
经过上文分析，可以得到以下结论：夜间灯光数据数据量小，信息量大，处理比较简单，适合中学地理教师发掘利用来进行地理教学，特别是人文地理方面的教学。除了利用夜间灯光数据进行简单的GDP空间化以外，夜间灯光数据还可以进行城市建设用地的提取、人口的空间化等地理要素的分析和处理，再结合高程、交通路线等数据的叠加可以激发学生对地理教学的兴趣，同时加深学生对地理这一门课相关内容的理解。随着地理教师教学水平以及电脑信息技术的不断进步，不久的将来可以引入更多有助于教学的遥感数据，使地理教学更上一层楼。
1.GDP空间化的操作步骤
首先是数据的准备，在互联网相应网站和广西统计年鉴中得到2013年DMSP夜间灯光数据、广西的县级和市级行政区界线、面的shp格式数据以及2013年广西91个县市区的GDP数据。利用Arcgis软件平台的区域分析功能得到每个县市区的夜间灯光亮度值，将数据导入到excel表格和对应的91个县市区GDP进行一元线性回归，得到回归方程的系数，再利用Arcgis的栅格计算器乘法功能得到广西的1km*1km分辨率的GDP空间化图像。如果追求更准确的数据可以利用增强型植被指数（EVI）对DMSP夜间灯光数据进行饱和校正，然后再进行提取数据和GDP进行线性拟合，最后再通过系数调整校正得到更准确的GDP图像。
2.GDP在空间上的分布的教学展示
根据上述步骤，就可以得到广西GDP空间化的结果。根据广西GDP空间化结果图，可以在课堂上引导学生观察哪个市的GDP最多，市辖区的GDP和县级的GDP有什么差异，广西的GDP在空间上的分布有什么规律？在地理教学中，特别是传统人文地理教学中，GDP空间的分布、大小排名只是借助文字或者表格给学生展示，缺少地理空间上的识别教学，通过夜间灯光数据的GDP空间化成果，可以培养学生识图能力和加深对GDP空间分布的理解，以廣西为例，在以夜间灯光数据为基础制作的广西GDP空间化图像中，引导学生观察制作的广西GDP空间化专题地图的图例、行政界线和行政区名称，依据GDP空间化图像中栅格的多寡来判断GDP的排名依次如下：从市级行政区域而言，南宁市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州>百色市>钦州市>贵港市>北海市>崇左市>来宾市>河池市>防城港市>贺州市；从县市级行政区域而言，南宁市辖区>横县>武鸣县>宾阳县>隆安县>上林县>马山县。这比简单的看表格中GDP数字更加直观，更加容易理解。
3.地形对GDP的分布影响的教学展示
在GDP排名中，南宁市GDP第一，柳州市次之，桂林市排在第三，西北部的百色和河池的GDP最少。这样的分布是受什么影响呢？在Arcgis平台上将高程和广西GDP空间化结果图叠加，得到广西高程与GDP空间化叠加图，可以很明显的看出地形对GDP的影响。之前的GDP大小排名只能做到“识图”，也就是认识地图，通过叠加图则能做到更深一步的“析图”——解析和分析地图。同样以广西为例，引导学生识别高程、GDP空间化图例、行政界线和行政名称，可以发现：从省级行政范围而言：南宁市的GDP主要集中于海拔200m以下的南宁盆地，柳州市、桂林市、玉林市、梧州市、北海市等东南部城市GDP都分布于海拔200m以下的平坦地区，西北部山区的河池市、宜州市市区和百色市市区GDP都分布于海拔200m以下的平坦谷地，而河池市和百色市的县级GDP几乎都分布于平均海拔200-1000m的喀斯特山区。在教导学生“识图”之后，就要引导学生思考为什么GDP都分布于海拔较为平坦的区域，这就是一个“析图”的过程，通过不同地貌区域的GDP对比，可引导学生得到以下结论：相比平原地区，喀斯特山区典型的峰林、峰丛洼地地貌导致百色和河池市大部分地区耕地较少，平坦地方较少，对交通路线的建设，工农业的发展都受到极大的限制，这就是西北部山区的百色和河池GDP排名落后的重要原因之一；从县级区域，南宁市内的GDP排名是南宁市辖区GDP>横县GDP>武鸣县GDP>宾阳县GDP>隆安县GDP>上林县GDP>马山县GDP，从叠加图上可以发现，这和各个县市级行政区域的平均海拔200m以下的土地面积有极大关联。从图上明显看出，平坦区域土地面积大小排名如下：南宁市辖区所在的南宁盆地>武鸣县盆地>宾阳县平原>上林县丘陵>马山县喀斯特山区，同样可以得到平原或者盆地地区的GDP>丘陵或者山区GDP。这些因素的分析，教师可以在课堂上结合广西高程与GDP空间化叠加图对学生进行提问、抢答或者扩展其他教学活动。
4.交通对GDP的分布影响的教学展示
除了可以展示地形对GDP分布的影响，还可以展示交通对GDP的影响分布。通过Arcgis将交通路线，主要是公路和铁路叠加到广西高程与GDP空间化图像上，就得到高程、GDP空间化结果与交通路线叠加图。从叠加图上看，市辖区交通线路数量>县级行政区交通线路数量，交通线路越多，交通越发达，这和之前展示的市辖区GDP>县级GDP的趋势是一样的，说明了交通对GDP的分布呈现正相关关系；从地级市范围而言，交通路线排名如下：南宁市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州市，这和GDP的排名分布也是一致的，可见交通对GDP的巨大推动作用；从更大的区域而言，西北山区（河池市和百色市），虽然有公路和铁路经过，但是受到喀斯特峰林、峰丛等地貌的影响，大型交通路线对当地的县级行政单元资源、人口的辐射作用和经济带动作用相对较弱，东南部较平坦，海拔较低，地形开阔，有利于交通路线的辐射，有更多土地发展工农业。最后得出结论：东南部经济发达和西北部山区的相对落后，这些都是地形、交通路线等多种因素的综合作用。地理教师可以参照以上这样的案例讲解在课堂上培养学生的综合思考的思维模式。
二、结论
经过上文分析，可以得到以下结论：夜间灯光数据数据量小，信息量大，处理比较简单，适合中学地理教师发掘利用来进行地理教学，特别是人文地理方面的教学。除了利用夜间灯光数据进行简单的GDP空间化以外，夜间灯光数据还可以进行城市建设用地的提取、人口的空间化等地理要素的分析和处理，再结合高程、交通路线等数据的叠加可以激发学生对地理教学的兴趣，同时加深学生对地理这一门课相关内容的理解。随着地理教师教学水平以及电脑信息技术的不断进步，不久的将来可以引入更多有助于教学的遥感数据，使地理教学更上一层楼。