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1、一、作品简介3作品背景3目的3灯光饱和现象3去饱和方法介绍3去饱和算法4数据来源5二、作品流程5三、之处6一、作品简介作品背景以往的区域经济单一且费时费力,随着 RS 技术与 GIS 技术的不断发展,使可以利用对区域夜晚灯光数据的定量化分析来作为区域经济发展情况的参考,用以辅助经济。目前在此领域,有人曾做过中国省域的 GDP 统计,但是由于种种局限,导致无法详细阐述灯光与经济情况的关系而仅仅做了GDP 与灯光强度的分析。本项目正是基于此研究的基础上,利用可行性分析。的 GIS 与 RS 的技术优势,对区域经济与灯光数据之间的关系进行目的本项目的主要目的是为了对灯光数据与区域经济之间的关系作出判

2、断,并对利用 GIS 与RS灯光数据对区域经济评价的可行性进行分析。灯光饱和现象在进行夜晚灯光数据分析的过程中,DN 值是进行建模分析的关键指标,但由于 OLS 传感器本身的缺陷,夜间灯光数据在灯光强度较高的城市中心会出现灯光饱和现象,即 DN 值增大到一定程度不再随着地面灯光强度的增加而继续增大的现象,这就是灯光饱和现象。在实际 应 用中, DMSP所用的 OLS 传感器的 可 见光 - 近红 外波段 可10-1010-8wcm-2sr-1um-1 范围内辐射,数据的 DN 值区间为0,63,当地表可见光-近红外辐射高于 10-8wcm-2sr-1um-1 时,DN 值保持为 63,不随辐射

3、强度的增加而增加,因此当存在 DN 值为 63 的点时,就需要考虑其是否存在灯光饱和现象。去饱和方法介绍灯光饱和问题不仅降低了夜间灯光数据在城市中心区的 DN 值,而且掩盖了饱和区实际存在的灯光强度差异,进而不可避免地影响到基于灯光强度的、经济等指标估算模型的精度,因此如何消除、缓解饱和问题现象成为近年来夜间灯光数据研究的热点之一。学者们先后提出了辐射定标和非辐射定标两大类方法来改进饱和问题31-35。其中,辐射定标方法在理论上比较完善,结果精度较高,但由于 OLS 可见光波段没有星上定标系统,定标算法比较复杂,需要大量的数据作为支撑,目前只有 NGDC 开发了一些特定时段的辐射定标数据产品。

4、为了弥补这一,Letu 等人33提出了一种非辐射定标方法,即基于统计回归来恢复行政单元尺度的灯光强度,其之处在于难以体现饱和区灯光强度的差异;随后,Letu34等改进了这一,利用 1999 年稳定灯光数据与 1996-1997 年辐射定标灯光数据的非饱和部分,通过线性回归的方法对 1999 年夜间灯光数据进行了纠正,最终恢复了饱和区像元尺度的灯光强度。但是,该方法假设饱和像元的实际 DN 值在 1996-1999几乎等)或许不发生变化,这一假设在水平较高、发展平稳的地方(如、英国、适用,但对进展较快的国家(如中国、等)而言,难以得到保证。此外,中关于稳定灯光数据的提取方法稍显复杂,不太容易推广

5、。考虑到植被与人类活动具有负相关的趋势(即城心区人类非农活动强度高,植被覆盖一般相应较少;而在乡村,人类非农活动强度较低,植被覆盖较多)36-39,Zhang35等人提出了基于 NDVI 修正灯光饱和的城市灯光指标 VANUI(Vegeion Adjusted NTLUrban Index)。VANUI 虽未实现绝对定标,但易于计算,在历史悠久、发展速度较为平缓、发展模式较为稳定的城市区域(如旧金山、纽约、敦、东京等),可以较好地凸显城市中心区灯光强度的空间差异,为缓解灯光强度的饱和提供了一个较好的研究思路。但这一方法也存在一些,例如将 VANUI 应用于进程较快的城市(如的和班加罗尔等)时饱

6、和区内灯光强度的空间差异表现不够明显。造成这一结果的原因可能在于这些城市的潜在饱和区内,植被覆盖的差异不显著,因此简单地用 1-NDVI 这一系数进行调整,难以缓解 OLS 传感器灯光强度的饱和、凸显夜间灯光强度值的空间差异。基于上述分析,考虑到 EVI 指数可减弱土壤背景、大气对植被指数的影响,并且可在一定程度上克服 NDVI 易饱和的的优势40,相对 NDVI 而言具有较多去饱和算法变化趋势,将 NTL 归一化后,NTLnorm-EVLnorm 为归一化后的灯光强度值)的差值也呈现出从中心区向郊外逐步递减的趋势,即在潜在饱和区差值较大,在郊区及乡村方向上逐渐变小,并且从正值变为负值。基于这

7、一变化特征,并考虑到 NTLnorm 与 EVI 相等时一般不存在饱和现象(灯光饱和现象多出现在中心城区,此时 NTLnorm 为最大值 1,而中心城区 EVI 值不可能为 1,因而 NTLnorm 与 EVI 相等的情况最有可能出现在城乡过渡带),因此以 NTLnorm 与 EVI 相等时作为基准,设置此时 NTL 的调整系数为 1。而 NTLnorm 大于 EVI 时,越靠近城市中心,发生饱和的概率越大,饱和的程度也越大,为了在一定程度上恢复 OLS 传感器对高强度灯光的响应,达到减缓饱和,增强 NTL 在潜在饱和区内的空间差异的目的,设此时 NTL 的调整系数大于 1;而当 NTLnor

8、m 小于 EVI 时,为了增强郊区和乡村与中心城区灯光强度的差异,设 NTL 的调整系数小于 1。基于这一思路,构建式(1)所示的缓解饱和的灯光指数:(4)式中:K 为调整系数。理论上,在灯光饱和区域(NTLnorm 等于 1),当 EVI 等于 0时 D 值为 1,此时 K 为无穷大,显然与实际不符。为了避免出现这类异常值,在分析过程中将 EVI 小于 0.01 的像元(主要为水体及水体边缘的混合像元)通过掩模的方式排除。因此 D 的值域范围为-1, 0.99。通过单调分析可知,K 值在区间(-,1)(1, +)单调递增,而 D 的取值范围属于增区间的子区间,因此,K 值将随着 D 值的增加

9、而增加。当 D 取值为0, 0.99时,一般位于城市中心区域,而且越靠近市中心,D 值越大,与之相对应,调整系数 K 也越来越大,而且大于 1;当进入潜在饱和区时(将灯光值达到最大的区域称为潜在饱和区),NTL 取值为 1,因此,EANTLI 等于(2/EVI-1),即 EANTLI 的差异反应在 EVI的变化中,这在一定程度上缓解了灯光强度的饱和;在郊区或者乡村地区,D 的范围为-1, 0,而且越远离市中心,D 越小,与之相应,K 值也越来越小,且小于 1。当 D 等于-1 时,K 取值为 0,此时 EVI 等于 1,对应像元为高植被覆盖区,鲜有夜间人类活动,而 NTL 取值为 0。通过上述

10、分析可以发现,EANTLI 可以在一定程度上恢复潜在饱和区内的灯光强度,从而缓解城市中心区域灯光强度的饱和,增强灯光强度的空间差异。数据来源模 型 所 需 DMSP数 据可 以 在 NASA官 网 上到 ,为下;所需的 EVI 植被指数数据可以在地理数据云载到为 http/,选择 MODEV1M 中国 250M EVI 月)。产品(TERRA星)即可(注 2011 年数据无法二、作品流程1、准备 2011 年、2012 年、2013 年中国地区 DMSP 夜晚灯光影像2、省级行政边界数据 进行分割,保留华东六省一市(包括山东省、江苏省、省、浙江省、江西省、福建省和市)3、利用分割好的华东地区行

11、政边界数据分别对 2011 年、2012 年、2013 年中国地区 DMSP夜晚灯光影像 进行裁剪4、对属性表编辑 导入相应年份的 GDP 数据 再进行整合5、利用散点图分析夜晚灯光强度与 GDP 的关系,分析内容包括:省级 GDP 总量与省级行政区灯光强度总量散点图省级 GDP 总量与省级行政区灯光强度平均值散点图面积 GDP 总量与省级行政区灯光强度平均值散点图6、 建立 2013 年面积 GDP 总量与省级行政区灯光强度平均值的联系,并运用 2012 年、2013 年面积GDP 总量与省级行政区灯光强度平均值的数据验证模型的准确性和稳定性、之处1、数据量较小,由于时间关系,只选取了华东地区四年的 DMSP 数据,仅仅做了三

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