中國區(qū)域NPP-VIIRS年度夜間燈光數(shù)據(jù)的合成方法與對比驗證

胡為安, 劉傳立, 詹淇雯

(1.江西理工大學 土木與測繪工程學院, 江西 贛州 341000； 2.廣東工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學院，廣州 510510)

0 引 言

當夜間天空無云時, 遙感衛(wèi)星傳感器能夠捕捉到城市燈光、漁船燈光、火點等可見光輻射源, 這些為夜間無云條件下獲取的地球可見光的影像即為夜間燈光數(shù)據(jù)。目前使用最為廣泛的夜間燈光數(shù)據(jù)是美國國防氣象衛(wèi)星(defense meteorological satellite program, DMSP)搭載的可見紅外成像線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)(operational linescan system, OLS)數(shù)據(jù)和美國新一代國家極軌衛(wèi)星(Suomi national polar-orbiting partnership, Suomi-NPP)搭載的可見光近紅外成像輻射(visible infrared imaging suite, VIIRS)傳感器數(shù)據(jù)[1]。DMSP的設(shè)計初衷是為了獲取月光照射下的云層信息, 由于OLS傳感器具有較強的光電放大能力使其可探測到夜間地表微弱的近紅外輻射[2], 敏銳地捕捉到地表極光、火光以及夜間城市燈光等輻射光源, 對人類社會活動有較好的表征, 從此拉開了基于夜間燈光數(shù)據(jù)科研工作的序幕。2011年美國航天局成功發(fā)射了Suomi NPP衛(wèi)星, 其搭載的VIIRS傳感器相比與OLS傳感器而言, 具有更高的時間和空間分辨率, 輻射探測范圍更廣, 相比于傳統(tǒng)DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)更具發(fā)展?jié)摿3]。

DMSP-OLS穩(wěn)定年度夜間燈光數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括由6個不同衛(wèi)星傳感器獲取的1992—2013年共34期年度影像, OLS傳感器的設(shè)計缺陷導致影像之間存在不連續(xù)、未經(jīng)星上輻射校正[4]和像元DN值過飽和等問題。由于DMSP-OLS穩(wěn)定年度夜間燈光數(shù)據(jù)發(fā)布較早, 目前校正方法有像元DN值頻率分布法[5]、不變目標法[6-7]、輔助參數(shù)法[8]等, 影像校正研究已相對成熟。

反觀NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù), 其作為未來研究新的數(shù)據(jù)源, 分為年度平均數(shù)據(jù)和月度平均數(shù)據(jù)兩種。目前發(fā)布經(jīng)過校正的年度夜間燈光數(shù)據(jù)只有2015和2016年兩期, 未校正的月度數(shù)據(jù)從2012年4月起每月一期。針對NPP-VIIRS年度夜間燈光數(shù)據(jù)缺乏和月度數(shù)據(jù)校正的問題, 一些學者提出過相應(yīng)的解決方法： Shi等[9]、柴子為等[10]提出利用DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)剔除NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)中噪聲的方法, 由于DMSP-OLS數(shù)據(jù)存在燈光飽和效應(yīng)且僅適用于2012和2013年, 并不適用于長時間序列NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)的校正； 陳慕琳等[11]針對NPP-VIIRS部分月度數(shù)據(jù)中高緯度地區(qū)燈光缺失的情況, 對比了4種插補方法的適宜性, 研究對象只適用于反映社會經(jīng)濟因素的穩(wěn)定光源； 周翼等[12]采用12個月的月份數(shù)據(jù)合成年度數(shù)據(jù), 忽略了部分月度數(shù)據(jù)中高緯度地區(qū)燈光缺失的不足； 李明峰等[13]提出了NPP-VIIRS多時相影像的校正方法, 缺乏對年度數(shù)據(jù)合成方法的研究。為了彌補NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)在年際研究中的不足, 本文提出一種基于部分月度(不包括5—7月)夜間燈光影像數(shù)據(jù)合成年度夜間燈光影像數(shù)據(jù)的方法, 通過將其他類型的NPP-VIIRS數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)進行定性和定量對比分析, 驗證了合成年度夜間燈光方法的可靠性和科學性。

1 數(shù)據(jù)來源與分析

1.1 數(shù)據(jù)來源

NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA/NGDC)。NPP-VIIRS有云掩膜處理數(shù)據(jù)(vcmcfg)和云掩膜散光校正數(shù)據(jù)(vcmslcfg)兩種數(shù)據(jù)格式。由于2013年缺少vcmslcfg類型數(shù)據(jù), 本文選擇時序性相對完整的vcmcfg類型數(shù)據(jù)進行研究, 該數(shù)據(jù)可通過網(wǎng)址https: //eogdata.mines.edu/download_dnb_composites.html獲得。將NOAA/NGDC網(wǎng)站提供的2015和2016年兩期年度夜間燈光數(shù)據(jù)設(shè)為標準年度數(shù)據(jù)?！盎鹗?Flint)”夜間燈光數(shù)據(jù)通過中國科學院提供的網(wǎng)址https: //pan.baidu.com/s/17UqS7P66_6AMdr-a4sfUXA獲得。

省、市級行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)信息中心的1∶4×106的數(shù)據(jù)庫(審圖號: GS(2016)2556號), 社會經(jīng)濟參量等數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

1.2 數(shù)據(jù)分析

DNB(day night band)是NPP-VIIRS用于探測夜間燈光強度的重要波段, 波長范圍為0.5～0.9 μm, 空間分辨率約為0.5 km, 輻射分辨率為14 bit且經(jīng)過在軌輻射定標操作, 這就意味著DNB傳感器不但可以探測到穩(wěn)定的城鎮(zhèn)燈光, 同時可以捕獲火光、漁船和油氣井等短暫光源及冰雪高反射導致的異常燈光, 降低了燈光數(shù)據(jù)的質(zhì)量。 此外, 由于DNB數(shù)據(jù)產(chǎn)品未進行去光處理, 導致NPP-VIIRS月度夜間燈光數(shù)據(jù)中存在負值和大量背景噪聲, 這些影響因素仍在一定程度上限制了該數(shù)據(jù)的應(yīng)用。 因此, 利用月度數(shù)據(jù)合成年度數(shù)據(jù)的過程中, 仍需對負值、背景噪聲、不穩(wěn)定光源和連續(xù)性問題進行處理。

2 NPP-VIIRS年度數(shù)據(jù)的合成

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

NPP-VIIRS月度夜間燈光數(shù)據(jù)地理坐標系為GCS_WGS_1984, 影像網(wǎng)格會隨著緯度的變化而發(fā)生變形, 需要對下載的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。首先將影像數(shù)據(jù)投影至符合中國地形的Albers等面積投影坐標系, 并將像元大小重采樣至0.5 km×0.5 km, 利用中國行政區(qū)劃數(shù)據(jù)掩膜裁剪出中國區(qū)域的夜間燈光影像數(shù)據(jù)。由于裁剪出的影像存在極少數(shù)的異常值(DN值大于原始月度數(shù)據(jù)的最大值), 利用原始月度數(shù)據(jù)中的最大值將異常值進行替換。

2.2 年度均值圖像合成

由于受到雜散光污染的影響, 中國夏季中高緯度地區(qū)的燈光數(shù)據(jù)嚴重失真(全部像元值為0), 該情況集中體現(xiàn)在5—7月的數(shù)據(jù)中, 因此利用月度數(shù)據(jù)合成年度數(shù)據(jù)時將5—7月的燈光數(shù)據(jù)進行剔除, 利用2012—2018年的其他9個月的燈光數(shù)據(jù)合成年度燈光數(shù)據(jù)

(1)

其中,DNi表示某月的燈光亮度值,DNj表示某年的平均燈光亮度值。

2.3 負值消除

通過將合成年度燈光數(shù)據(jù)導入ArcGIS軟件可知, NPP-VIIRS月度燈光數(shù)據(jù)中存在負值的情況在合成的年度燈光數(shù)據(jù)中并未得到解決。但是, 理論上燈光輻射值應(yīng)該大于等于0, 本文按照式(2)， 利用網(wǎng)站提供的2015年的標準年度數(shù)據(jù)替換2015年合成年度數(shù)據(jù)中的負值, 然后以2015年合成年度數(shù)據(jù)為基準數(shù)據(jù), 2012—2014年按照各年數(shù)據(jù)中的負值由后一年的均值圖像中的非負值替換, 2016—2018年按照各年數(shù)據(jù)中的負值由前一年的均值圖像中的非負值替換, 最后得到不包含負值的2012—2018年的合成年度燈光數(shù)據(jù)。

(2)

式中:DNi表示2015年合成年度夜間燈光像元值,DN2015表示NOAA/NGDC網(wǎng)站提供的2015年標準年度數(shù)據(jù)的夜間燈光像元值。

2.4 不穩(wěn)定光源與背景噪聲消除

DNB波段對于波段范圍內(nèi)的微弱光源具有非常高的敏感性, 探測城鎮(zhèn)燈光的同時也能捕獲漁船燈光、人為火點和氣體燃燒等不穩(wěn)定光源。這些不穩(wěn)定光源不可能同時存在于連續(xù)兩年的夜間燈光數(shù)據(jù)的同一位置, 可以認為上一年(下一年)的燈光在下一年(上一年)中沒有出現(xiàn), 即可認定其為不穩(wěn)定光源。此外, 合成的年度夜間燈光數(shù)據(jù)中仍然存在大量背景噪聲, 需要對不穩(wěn)定光源和背景噪聲進行剔除。

NOAA/NGDC網(wǎng)站發(fā)布了已經(jīng)去除不穩(wěn)定光源和背景噪聲的2015和2016年兩期年度夜間燈光數(shù)據(jù), 因此其他各年均值影像中的不穩(wěn)定光源和背景噪聲可以利用該兩年數(shù)據(jù)對其進行去除。先將兩期年度夜間燈光數(shù)據(jù)的二值圖像相乘得到合成二值圖像,DN>0的部分設(shè)置為1,DN≤0的部分設(shè)置為0,DN=1的部分認定為穩(wěn)定光源和無背景噪聲區(qū)域。將合成二值圖像與2015和2016年均值影像相乘去除不穩(wěn)定光源和背景噪聲, 從而獲得穩(wěn)定可靠的2015和2016年均值影像。分別提取其他各年均值影像的二值圖像, 以合成二值圖像為基準數(shù)據(jù), 2012—2015年年度數(shù)據(jù)按照式(3)獲取穩(wěn)定可靠光源區(qū)域, 2016—2018年年度數(shù)據(jù)按照式(4)獲取穩(wěn)定可靠光源區(qū)域, 將穩(wěn)定可靠光源區(qū)域與對應(yīng)年份均值影像相乘, 得到去除不穩(wěn)定光源和背景噪聲的2012—2018年長時間序列影像。

(3)

(4)

式中:DN表示待校正年份均值影像中的穩(wěn)定可靠光源；DNk表示待校正年份影像的穩(wěn)定可靠光源;DNk+1表示校正年份后一年二值影像的穩(wěn)定可靠光源；DNk-1表示校正年份前一年二值影像的穩(wěn)定可靠光源。

2.5 極高值消除與連續(xù)校正

由于地表存在發(fā)射率較高的表面, 使得月度夜間燈光影像數(shù)據(jù)中部分燈光亮度值發(fā)生異常, 這些異常值一般都較高, 遠遠高于實際情況, 因此需要消除影像中的極高值。利用MATLAB編程對合成的年度夜間燈光數(shù)據(jù)中的亮度值進行提取, 去除非連續(xù)的極高值, 經(jīng)統(tǒng)計分析得出2012—2018年各年中國區(qū)域的最大燈光亮度值分別為157.41、172.16、195.39、220.92、243.86、269.88和293.27。若將燈光亮度值大于該年最大燈光亮度值視為極高值, 應(yīng)對其進行消除。對各年合成年度均值影像的燈光亮度值進行提取, 發(fā)現(xiàn)極高值只是數(shù)值較高, 但數(shù)量較少。為了消除合成年度均值影像中的極高值, 本文采用均值濾波法[14]和降值法進行效果對比研究。用均值濾波解算出極高值周圍24個像元的平均值, 再用平均值替換極高值; 消除極高值的目的是為了降低其對整體燈光的影響, 可通過對極高值進行降值處理來削弱這種影響, 本文用中國區(qū)域最大亮度值將該年中所有的極高值進行替換, 達到降值的目的。研究表明均值濾波法和降值法對消除極高值的效果差異不大。

以上僅消除了合成年度均值影像中的極高值, 但是對于長時間序列的夜間燈光影像數(shù)據(jù)仍存在連續(xù)性的問題, 需要進一步校正。按照下一年的燈光亮度值不低于上一年的原則, 以2018年年度均值夜間燈光數(shù)據(jù)為基準數(shù)據(jù), 對其他年份數(shù)據(jù)進行逐年校正, 從而得到2012—2018年長時間序列穩(wěn)定可靠的年度夜間燈光數(shù)據(jù)

(5)

式中：DN表示經(jīng)過校正后的年度燈光亮度值;DNx表示待校正的年度燈光亮度值;DNx+1表示后一年經(jīng)過校正的年度燈光亮度值。

3 合成結(jié)果對比分析

為了驗證合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)方法的可靠性與科學性, 分別進行了定性和定量對比分析。定性對比分析采用目視解譯法比較合成年度數(shù)據(jù)校正前與校正后相比同年度間像元DN值的變化, 檢驗校正后的燈光數(shù)據(jù)是否解決了校正前存在的問題。定量對比分析利用合成的年度夜間燈光數(shù)據(jù)、NOAA/NGDC網(wǎng)站提供的2015和2016年年度夜間燈光數(shù)據(jù)、中國科學院用NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)合成的年度數(shù)據(jù)“火石”和月度夜間燈光數(shù)據(jù)在省級[15]和市級[16]兩方面的社會經(jīng)濟參量擬合[17]能力進行對比, 從像元DN值變化和社會經(jīng)濟參量擬合能力兩方面來對比驗證合成方法的可靠性與科學性。

3.1 像元DN值對比

由于未經(jīng)校正而直接合成年度均值夜間燈光數(shù)據(jù)沒有解決月度夜間燈光數(shù)據(jù)中存在的問題, 從校正后的長時間序列的NPP-VIIRS數(shù)據(jù)集中選擇2012和2018年的合成年度數(shù)據(jù)與校正前的合成年度數(shù)據(jù)進行對比分析, 如圖1所示。夜間燈光數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟參量存在較好的線性相關(guān)性早已得到證實, 說明燈光可以反映城市的發(fā)展水平, 2012—2018年間廣東省是全國GDP貢獻最大的省份, 因此本文以廣東省作為典型區(qū)域, 選取2013、2015和2017年的影像數(shù)據(jù)直觀地對比校正前后夜間燈光影像局部的變化, 如圖2所示。

圖1 中國區(qū)域校正前后對比(底圖審圖號： GS(2016)2556號， 自然資源部監(jiān)制)Fig.1 Comparison before and after correction in China

圖2 廣東省校正前后對比Fig.2 Comparison before and after correction in Guangdong

可以看出, 校正前的年度燈光數(shù)據(jù)中存在負值、大量背景噪聲和不穩(wěn)定光源, 影像中存在年際之間不連續(xù)的情況, 與實際情況不符。經(jīng)過校正后的合成年度燈光數(shù)據(jù)在一定程度上消除了負值、背景噪聲和不穩(wěn)定光源, 最大DN值也較為合理, 說明合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)更符合實際情況。

3.2 經(jīng)濟參量擬合能力對比

本文從省級和市級兩方面比較其他類型NPP-VIIRS數(shù)據(jù)與合成年度數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟參量擬合能力來驗證合成年度數(shù)據(jù)方法的可靠性和科學性。中國科學院利用NPP-VIIRS月度數(shù)據(jù)合成了名為“火石(Flint)”的年度數(shù)據(jù), 該數(shù)據(jù)具有更高的準確性、穩(wěn)定性和易用性。鑒于此, 本文選擇NOAA/NGDC網(wǎng)站發(fā)布的兩期標準年度數(shù)據(jù)、“火石”年度夜光數(shù)據(jù)和12月份的月度數(shù)據(jù)與合成年度數(shù)據(jù)進行比較。

根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》, 提取2012—2018年中國31個省級行政區(qū)(不包括香港、澳門、臺灣地區(qū))的GDP和電力消費量與2015—2016年中國336個市級行政區(qū)的GDP和年末常住人口, 利用提取的社會經(jīng)濟參量與省級和市級尺度的TDN進行線性回歸分析。

圖3a、b分別是省級尺度下4類數(shù)據(jù)與GDP和電力消費的回歸決定系數(shù)R2的對比結(jié)果。可知: 2012—2018年長時間序列的合成年度夜光數(shù)據(jù)的決定系數(shù)R2均大于0.81, 比標準數(shù)據(jù)略高, 明顯高于“火石”年度夜光數(shù)據(jù)的決定系數(shù)R2范圍0.10～0.50和12月原始月度夜光數(shù)據(jù)的決定系數(shù)R2范圍0～0.60。

圖3 4類數(shù)據(jù)省級尺度下的線性回歸決定系數(shù)對比Fig.3 Comparison of 4 kinds of data of linear regression determination coefficients at the provincial scale

圖4、5分別是2015—2016年市級尺度下4類社會經(jīng)濟參量數(shù)據(jù)與GDP的線性回歸結(jié)果。 可知, 2015—2016年合成年度夜光數(shù)據(jù)質(zhì)量不亞于標準數(shù)據(jù), 與GDP的線性回歸決定系數(shù)R2高達0.843 4～0.849 8, 遠遠高于“火石”年度夜光數(shù)據(jù)的0.657 0～0.658 9和12月份原始月度夜光數(shù)據(jù)的0.469 7～0.555 0。

圖4 2015年4類數(shù)據(jù)與市級GDP的線性回歸結(jié)果Fig.4 Linear regression results of 4 types of data and municipal GDP in 2015

圖6、7分別是2015—2016年市級尺度下4類數(shù)據(jù)與常住人口的線性回歸結(jié)果可知, 2015—2016

圖5 2016年4類數(shù)據(jù)與市級GDP的線性回歸結(jié)果Fig.5 Linear regression results of 4 types of data and municipal GDP in 2016

圖6 2015年4類數(shù)據(jù)與市級常住人口的線性回歸結(jié)果Fig.6 Linear regression results of 4 types of data and municipal resident population in 2015

圖7 2016年4類數(shù)據(jù)與市級常住人口的線性回歸結(jié)果Fig.7 Linear regression results of 4 types of data and municipal resident population in 2016

年合成夜光數(shù)據(jù)與常住人口之間的線性回歸決定系數(shù)在0.567 3～0.588 7, 同樣高于“火石”年度夜光數(shù)據(jù)的0.437 5～0.455 1和12月原始月度夜光數(shù)據(jù)的0.307 4～0.351 6。

從省、市級兩方面的社會經(jīng)濟參量擬合能力上看, 合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)質(zhì)量不亞于NOAA/NGDC網(wǎng)站提供的年度夜間燈光數(shù)據(jù), 且遠遠優(yōu)于“火石”年度夜間燈光數(shù)據(jù)和12月原始月度夜間燈光數(shù)據(jù)。通過對“火石”年度夜間燈光數(shù)據(jù)和月度夜間燈光數(shù)據(jù)進行分析, 表明該兩種數(shù)據(jù)不能直接用于年度社會經(jīng)濟參量研究?！盎鹗蹦甓纫构鈹?shù)據(jù)中人為設(shè)定的最大DN值為2 000, 遠遠超過實際情況, 意味著數(shù)據(jù)中存在較多極高值, 直接影響了數(shù)據(jù)質(zhì)量; 而月度原始夜間燈光數(shù)據(jù)具有存在負值、背景噪聲和極高值等缺點。因此, 通過與NOAA/NGDC提供的標準年度數(shù)據(jù)、“火石”年度夜光數(shù)據(jù)和12月原始月度夜光數(shù)據(jù)在省級和市級尺度上的社會經(jīng)濟參量擬合能力進行對比, 表明了合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)方法的可靠性和科學性。

4 結(jié)束語

NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)比DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)更具發(fā)展?jié)摿? 如今已被國內(nèi)外學者廣泛應(yīng)用于各類科研之中, 如社會經(jīng)濟參數(shù)估算[10, 18]、生態(tài)環(huán)境和健康效應(yīng)[19-21]、城市化監(jiān)測[22]等。除上述研究之外, NPP-VIIRS夜間燈光在漁業(yè)研究、重大事件評估[23]、流行病研究、油氣田監(jiān)測和森林火災(zāi)等研究領(lǐng)域均發(fā)揮著重要的作用。DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)發(fā)布較早, 且提供了1992—2013年長時間序列穩(wěn)定的年度數(shù)據(jù)。第二代夜間燈光數(shù)據(jù)NPP-VIIRS提供了2012年4月—2019年8月的月度數(shù)據(jù), 穩(wěn)定的年度夜間燈光數(shù)據(jù)只提供了2015—2016年兩期。針對于NPP-VIIRS年度數(shù)據(jù)缺失的不足, 大多數(shù)相關(guān)研究均采用12個月的月度夜間燈光數(shù)據(jù)進行簡單的合成年度數(shù)據(jù)或直接利用某月的月度數(shù)據(jù)直接代替年度數(shù)據(jù), 忽略了某些月度數(shù)據(jù)(5—7月)中高緯度地區(qū)燈光數(shù)據(jù)缺失的情況。鑒于此, 本文提出采用部分月度夜間燈光數(shù)據(jù)(不包括5—7月)合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)的方法。

本文利用其他3類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)與合成年度夜間燈光在省級和市級尺度上進行社會經(jīng)濟參量擬合能力對比, 線性回歸決定系數(shù)R2與標準年度數(shù)據(jù)相當, 但遠遠高于中國科學院發(fā)布的“火石”年度夜間燈光數(shù)據(jù)和12個月份的原始月度夜間燈光數(shù)據(jù), 證明了合成年度夜間燈光數(shù)據(jù)的可靠性和科學性, 一定程度上彌補了NPP-VIIRS年度數(shù)據(jù)較少的不足, 可將其應(yīng)用于長時間序列的年際變化研究。