使用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜灯数据集探索城镇化水平时空演化

1.数据预处理

11. 两个 NTL 数据集的集成

       在数据融合之前，对1992-2013年的DMSP/OLS NTL数据和2013-2018年的NPP/VIIRS NTL数据进行了预处理：

(1) NPP/VIIRS月度数据为2013年、2014年、2017年和2018年年均数据（2015年和2016年为年度数据）。

(2)对两种NTL数据进行图像重投影、重采样和裁剪。

(3)为了解决DMSP/OLS数据像素饱和、数据像素缺乏可比性的问题，对DMSP/OLS NTL数据进行相互校正融合。选择不变目标区为黑龙江省鸡西市进行互像校正，1992-2013年经济社会发展相对稳定。每年对不同卫星获取的NTL数据进行年度融合，以解决不同卫星产生的NTL图像不同的问题。

(4) 与DMSP/OLS数据相比，NPP/VIIRS传感器能够以更高的时间和空间分辨率检测较弱的光线，但没有去除耀斑等零星的微弱光线，会造成较高的图像噪声。为减少噪声的影响，本文以2016年合成数据的稳定亮元区为不变区，对2012-2016年数据进行稳定性修正。

(5) 两个NTL数据的时间序列校正。时间序列修正的基本假设符合中国经济快速发展的现实，即上一年NTL数据的像素DN值不应大于下一年。

1.2数据融合处理

       由于DMSP/OLS数据覆盖1992-2013年，NPP/VIIRS数据覆盖2012年以后的时间，需要将两者合并。选取2012年和2013年的县级DMSP/OLS数据和NPP/VIIRS数据进行回归拟合。选择二次回归模型，拟合公式如式（1）所示。0.8354的 R 2表明两个数据集之间存在很强的相关性。

        式中： X 是2012年和2013年的DMSP/OLS数据； F( x ) 代表 2012 年和 2013 年的 NPP/VIIRS 综合数据。

    采用式(1)对2014-2018年NPP/VIIRS复合数据进行DMSP/OLS尺度-连续性校正，计算综合NTL数据集，得到中国1992-2018年像素尺度的总DN值。

        在ArcGIS软件环境下，在BTH地区用矢量地图蒙版对影像进行裁剪，得到相应年份的TNL影像数据。为避免区域干扰，选择平均TNL值用于后续城市化水平的估计。

 1.3统计数据的预处理

       对于人口、行业和地区统计数据，进行了以下计算：

x1=城市人口/区域总人口

x2=第二产业/GDP+第三产业/GDP