多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望.pdf

书书书第 卷 第期 年月遥 感 信 息 ，收稿日期：修订日期：基金项目：福建省自然科学基金面上项目（）；宁夏回族自治区重点研发计划项目（）；龙岩市产学研联合创新项目（）；厦门理工学院高层次人才科研启动项目（）。作者简介：郑渊茂（），男，副教授，主要研究方向为夜光遥感数据处理及应用。犈 犿 犪 犻 犾：多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望郑渊茂，杨可欣，范孟琳，陈炳凝，何原荣（厦门理工学院 环境科学与工程学院，福建 厦门 ；厦门理工学院 数字福建自然灾害监测大数据研究所，福建 厦门 ）摘要：夜光遥感作为遥感应用研究的一个重要分支，能够直观地反映人类的夜间活动，具有数据易获取、覆盖范围广以及时效快等优势，在多尺度、长时间序列的城市研究方面具有广阔的应用前景。目前，基于夜光遥感数据的应用研究成果较为丰富，不少学者开展了夜光遥感数据预处理及应用潜力分析。然而，由于夜光遥感传感器存在局限性，当前多源夜光遥感数据仍存在数据间不可对比和不连续性等问题，为此许多学者开展了夜光遥感数据校正研究。近年来学者发文量不断增长，数量从几篇增加到几百篇。基于此，文章对近年来多源夜光遥感数据相互校正的研究成果进行详细梳理，从 数据的校正、与 数据的相互校正、夜光遥感数据的去饱和现象以及去溢出效应共个方面，对多源夜光遥感数据的校正研究进行了述评和前景展望。关键词：；夜光遥感；相互校正犱 狅 犻：中图分类号：文献标志码：文章编号：（）犚 犲 狏 犻 犲 狑犪 狀 犱犘 狉 狅 狊 狆 犲 犮 狋 狅 犳犕 狌 狋 狌 犪 犾犆 狅 狉 狉 犲 犮 狋 犻 狅 狀犳 狅 狉犕 狌 犾 狋 犻 狊 狅 狌 狉 犮 犲犖 犻 犵 犺 狋 狋 犻 犿 犲犔 犻 犵 犺 狋犚 犲 犿 狅 狋 犲犛 犲 狀 狊 犻 狀 犵犇 犪 狋 犪 ，（犛 犮 犺 狅 狅 犾 狅 犳犈 狀 狏 犻 狉 狅 狀 犿 犲 狀 狋 犪 犾犛 犮 犻 犲 狀 犮 犲犪 狀 犱犈 狀 犵 犻 狀 犲 犲 狉 犻 狀 犵，犡 犻 犪 犿 犲 狀犝 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔狅 犳犜 犲 犮 犺 狀 狅 犾 狅 犵 狔，犡 犻 犪 犿 犲 狀，犉 狌 犼 犻 犪 狀 ，犆 犺 犻 狀 犪；犅 犻 犵犇 犪 狋 犪犐 狀 狊 狋 犻 狋 狌 狋 犲狅 犳犇 犻 犵 犻 狋 犪 犾犖 犪 狋 狌 狉 犪 犾犇 犻 狊 犪 狊 狋 犲 狉犕 狅 狀 犻 狋 狅 狉 犻 狀 犵犻 狀犉 狌 犼 犻 犪 狀，犡 犻 犪 犿 犲 狀犝 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔狅 犳犜 犲 犮 犺 狀 狅 犾 狅 犵 狔，犡 犻 犪 犿 犲 狀，犉 狌 犼 犻 犪 狀 ，犆 犺 犻 狀 犪）犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋：，犓 犲 狔 狑 狅 狉 犱 狊：；遥 感 信 息 年期引言国防气象卫星计划作战线扫描系统 和 国家极地轨道合作伙伴可见红外成像辐射计套件 的卫星夜光遥感数据可明显区分有光源的城镇与无灯光背景区域，克服了采用传统遥感影像在提取城市内部不同地物类别存在的像元混合问题，为监测人类活动提供了新型数据源，在 城 市 化 研 究 等 各 领 域 具 有 着 较 大 应 用 价 值。在夜间通过光电倍增管（，）探测到地球表面微弱的光，可将火灾等短暂事件与村庄、城镇和城市产生的稳定夜光区分开。传感器接收的信息主要来自夜间的云层、火灾分布情况等，即它的光电放大能力很强，因此研究学者们通过 传感器对火光以及夜间灯光等进行探测。稳定夜光遥感数据记录了地球表面的夜间人造光，提供了从 年较长时间的观测信息，并为人类活动提供了独特的观测结果。使夜光遥感进入新时期，由于具有更高的灵敏度，其夜光影像比 影像具有更高的空间分辨率。夜光遥感数据具有较长时间跨度且成本低，已被广泛应用于大规模城市化研究 以及社会经济指标估算 。然而，由于 影像缺乏机载校准，使得各时期的影像数据出现不连续问题，降低了可比性，且其空间分辨率较低，像元 值最大为，会出现饱和现象，使其应用研究受到局限。该卫星影像在 年终止后，被 白天夜间波段（，）夜光遥感取代 。新一代 数据改进了 数据的部分关键技术指标，包括像素足迹大幅减少，具有更低检测限制、更宽动态监测范围、更精细量化和飞行校准，使 数据存在的问题得到改善。但 具有较高的灵敏性，一些沙漠、冰雪、湖面等的反射光经常会被错误捕捉，以致数据出现背景噪声、异常值和溢出等问题，因此需对采集的夜光数据进行预处理。的传感器一般设置于高增益环境中，导致许多城市中心区域出现数据饱和问题。由于 和 二者夜光遥感数据的传感器、空间分辨率不一致，且像元值和对数据的处理方法有显著差异，在很大程度上限制了夜光遥感的发展，因此需对二者传感器数据进行校正与拟合，来缓解数据的非正常波动，从而获得长时序稳定夜光数据集 。目前，有学者针对 和 夜光数据存在的上述问题提出了多种不同思路的校正方法 ，也有学者提出采用基于植被指数构建城市亮度指数的方法来解决夜光数据的饱和等问题 。过去一段时间（年），夜光遥感数据校正领域的文献每年的发文量和引文量总体呈上升趋势，表明夜光遥感数据校正问题越来越得到相关领域学者的重视，具体信息如图所示，这也是本文开展夜光遥感数据校正问题总结与述评的目的之一。图 年夜光遥感校正领域的发文量和引文量另外，中国自主发射的专业夜光遥感卫星珞珈一号和吉林一号为研究夜光遥感应用技术提供了更多的平台。但由于传感器的限制，数据也存在不连续和不可对比性等问题。近年来，学者们对夜光遥感数据进行一系列校正，得到了一致性和连续性的夜光遥感数据集，这为研究人类社会经济活动等问题提供了更大的帮助。随着中国经济的发展、各大城市工业和产业布局的转型，许多资源型、工业型发展的城市与位于大城市边缘的城市有了经济局部收缩等新问题。一些研究学者们通过一套完整和长时序的夜光遥感数据集来对城市的扩张和收缩问题进行研究。因此，解决夜光遥感数据存在的上述各种局限，提出新方法具有必要性。基于此，本文对 数据间、与 之间的相互校正方法 以及夜光遥感数据去饱和现象、去溢出效应的研究进行系统的总结与展望，以期为夜光遥感研究工作提供参考借鉴。多源夜光数据相互校正研究 犇犕 犛 犘犗 犔 犛夜光遥感数据相互校正研究 获取的夜光遥感影像能客观反映人类开发和建设活动的强度，在城市夜光遥感发展中得到了广泛的应用。然而 数据缺少星上的辐射校正，存在像元饱和问题，且各个传感器所获取的数据间缺少可比性和连续性，无法直接采用原始影像进行信息提取，因此需要对长时间序列 夜光遥感影像进行校正处理。在早期，等 采用不变目标区域之间的相关性建立二次校正方程，对全球区域夜光引用格式：郑渊茂，杨可欣，范孟琳，等多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望遥感信息，（）：影像进行校正处理，解决了全球夜光影像的不可比和不连续问题，该方法对全球范围的夜光数据校正比较适用，但不适用于某一国家层面的夜光数据校正。等 在此基础上提出了适用于中国的夜光影像的校正方法，利用校正后影像对城镇用地进行时空动态研究。等 采用基于不变目标区域的校正方法，对全球区域的影像进行校正，取得比较理想的效果，然而此方法并未解决影像间不连续的问题。在此基础上，曹子阳等 进行优化改善，采用不变目标区域法校正中国区域的夜光影像，解决了影像间不连续问题。后来许多学者对传统的基于不变目标区域的相互校正方法进行了优化改进，如 等 提出通过像元 值对应关系中山脊线上的数值相关性来建立校准模型，以解决全球稳定夜光影像数据集的时间趋势不一致问题；等 提出一种分步校正方法以获取更稳定的夜光影像。针对夜光影像中像元的不稳定性以及 值的不正常变化，邹进贵等 提出一套完整的解决方案，通过 建立校准模型，来校正中国城市区域的夜光影像。此外，张梦琪等 参照 卫星获取的夜光遥感影像对传感器进行校正，有效缓解了夜光影像各年间不可对比性以及不同传感器之间存在差异性的问题。近年，曹子阳等 采用二阶回归模型方法进行夜光遥感数据的校正，最后得到稳定的夜光影像数据集。夜光遥感数据的各类相互校正研究方法有效改善了夜光遥感影像的不连续、时间不一致和不稳定等问题。然而，目前多数校正研究方法得到的结果仍存在精度较低等问题。因此，继续研究结果更为准确的相互校正方法具有必要性。综上所述，进行 夜光遥感数据相互校正研究方法总结，如表所示。表犇犕 犛 犘犗 犔 犛夜光遥感数据相互校正研究方法总结校正方法研究内容二次项法采用不变目标区域之间的相关性建立二次校正方程对 年的 稳定灯光影像进行相互校准，利用校准后影像评估全球范围内天燃气燃烧量 通过 建立校准模型校正中国城市区域的夜光影像，效果良好 参照 卫星获取的夜光遥感影像对传感器进行校正，效果良好 采用适用于中国区域的相互校正方法，基于校正后影像进行城镇用地的时空动态研究 山脊线抽样回归法采用像元 值对应关系中山脊线上的数值相关性来建立校准模型，以解决全球稳定夜光影像数据集的时间趋势不一致问题 二阶回归模型法提出一种分步校正方法，获取在时间趋势上更加一致的稳定夜光影像数据集 采用分类校正方法，获取稳定夜光影像数据集 幂函数法采用基于不变目标区域的校正方法，对全球区域的数据进行校正，效果良好 采用不变目标区域校正法校正中国区域的影像，效果良好 犇犕 犛 犘犗 犔 犛与犖 犘 犘犞 犐 犐 犚 犛夜光遥感数据相互校正研究常用 夜 光 遥 感 数 据 有 和 两种，广泛用于监测人类活动和城市化进程。目前，学者们主要采用单类型夜光数据源进行相关研究，主要是由于这两种类型夜光遥感数据集在空间和辐射特性方面存在显著差异，且其时间覆盖范围重叠有限，导致其在融合时难以进行时间一致性分析。其中，数据是从不同卫星获取的时间跨度为 年长时序数据，值达到 时会出现饱和情况，需进行连续校正及饱和校正 。数据具有更广泛的辐射监测范围和更高的空间分辨率，可在更精细时空尺度识别人类住宅区和人群活动，并表现出更优性能。但 数据与 数据的传感器不同，主要体现在以下几方面：原始 数据和 数据的空间分辨率分别为 和 ，因此 数据可提供更多精细化地理空间细节；两类数据的谱响应不同；二者传感器的扩散函数点不同；两颗卫星夜间的立交时间不同，为晚上：，为凌晨：；与 数据相比，数据具有更宽的辐射范围，因此 具有更强的微光检测能力，避免出现类似 数据的饱和现象。因此，学者们难以直接开展两类数据之间的比较。综上，两类数据各具有优势但不适用长时序研究，因此这两类数据遥 感 信 息 年期亟需开展校正融合研究，形成具有可比性和连续性的夜光数据。研究学者们一般采用两种方法解决上述问题：采用已辐射定标的数据进行绝对校正，得到真实的各年度亮度值；基于不变目标区域逐年校正影像，得到相同标准的夜光数据。一般选择中国黑龙江省、意大利西西里岛 、日本 、美国洛杉矶 等地区作为不变目标区域，建立年际间的转换关系，获得相对连续的夜光数据。研究两类夜光遥感数据时，必须兼顾二者之间的相互校正，包括 数据间、与 数据的校正融合。等 以南极穹顶中心为定标点，采用 数据对单日 数据进行校准。然而，该方法没有对 和 日常数据进行复合。而 数据进行传感器间相互校正时，大都选择鸡西市为参考区，使得结果缺少严谨性。有些研究学者对数据类型与校正模型选择不同模式，如 等 通过幂函数对月数据进行相互校正，首先计算 夜光数据像元值，然后将其对应在 夜光数据上，取得平均值，再通过高斯低通滤波器将 转换为 ，对 夜光数据的每个 值计算相应的 值，从而建立函数转换关系，进行夜光影像数据校正。等 在每个候选夜光产品的像元 值与参考影像数据之间执行一组二次多项式回归函数，通过比较建立最优回归函数进行校正，校正结果较好。李雪萍等 采用对数回归模型对中国和中巴经济走廊地区的 与 夜光影像数据进行回归拟合，但只选取了一期夜光影像作为参考进行饱和校正，忽视了 年间夜光亮度值会发生变化这一问题，导致校正结果精度大大降低。关靖云等 采用 模型，对 与 夜光数据时间和空间上重叠的影像进行校正拟合，获取了 年间一致、连续的夜光影像数据。等 研究出了一种新方法，该方法基于自编码器，进行跨传感器的夜光遥感数据校正，生产出首套空间分辨率为 的全球“类 ”夜光遥感数据集。此外，对于 与 夜光遥感数据间的相互校正，学者们从各个方面进行了研究探讨。首先，夏浪等 与赵笑然等 对 数据进行对数转换，然后利用 （）和 函数，计算出两类数据间的转换关系并实现校正融合。等 采用两个行政区夜光总亮度构建两卫星数据之间函数关系，以 此 相 互 校 正。肖 袁 俊 等 采 用 年 数据的像元值与相应时间、空间位置上 数据的平均值形成连接，使 年 的夜光数据转换为 尺度下的夜光数据，最终完成 年夜光遥感数据的连续校正。长时间序列的夜光遥感数据对于从区域到全球范围监测人类活动和环境变化具有重要意义。鉴于全球城市化进程日益加快，迫切需要从区域到全球范围内观测城市发展和社会经济活动的时空特征，这有助于研究政府部门政策、人类活动变化、城市变化和相应生态环境后果之间的相互作用。因此，学者们认为生成一套从 年到现在的长时序、连续性的夜光遥感数据集是极其必要的。综上所述，进行 与 夜光遥感数据相互校正的研究方法总结，如表所示。表犇犕 犛 犘犗 犔 犛与犖 犘 犘犞 犐 犐 犚 犛夜光遥感数据相互校正研究方法总结校正方法研究内容替代定标法采用月球辐照度模型和辐射定标的 数据，在月光下利用替代定标对 等夜光数据进行定标，效果良好 幂函数法通过幂函数建立函数转换关系，成功对夜光数据进行校正 二次项法通过二次项回归函数对夜光数据进行校正，校正效果良好 对数回归模型法采用对数回归模型对夜光数据进行校正，但研究者只选取了一期影像，使得校正结果精确度降低 函数模型法采用 函数模型对夜光数据进行校正，得到长时序的夜光遥感影像 采用 函数和 函数，计算出 与 数据间的函数转换关系，实现校正 基于自编码器法基于自编码器对数据进行跨传感器的校正，产出首套“类 ”夜光数据集 像元数值模拟法采用像元数值模拟法进行校正，过程简便，使数据完整性得到保证 引用格式：郑渊茂，杨可欣，范孟琳，等多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望遥感信息，（）：夜光遥感数据去饱和现象研究稳定夜光影像 值是 量化，这直接决定了 值范围是，导致城市中心区 值在达到 之后停止增长，达到饱和状态 。由于不同卫星或同一颗卫星不同年份的夜光遥感数据不能直接比较，导致存在一定的局限性。夜光遥感数据存在的部分饱和现象不能准确地反映出城市夜光强度，也无法真实反映人类社会和经济活动，从而影响研究的准确性。若夜光遥感数据的饱和效应不显著，在大规模地区开展宏观研究中饱和影响较弱，而在城市中心区域影响较强，忽略这些问题会导致研究结果的不准确。夜光遥感数据的饱和问题降低了城市中心 值，导致饱和区域夜光强度的准确性下降，必然会对人口和经济等指标的估计精度产生一定影响，因此，如何消除或缓解饱和问题是近几年来夜光遥感数据研究的一个重要方向。研究学者围绕这个问题提出类解决办法。第类是辐射定标方法，第类是非辐射定标方法 ，第类是结合其他辅助数据方法，比如植被指数数据等。其中，辐射定标方法相 对成 熟 稳定，精确 度 较高，缺 点 是 缺少星上定标系统，定标算法计算较为复杂，需大批量数据作支撑，当前仅 对一些特定的时段开发了辐射定标产品。等 针对这些不足提出了非辐射定标法。该方法通过一种统计回归模型，在行政区域范围上恢复其灯光强度，它的缺点是很难反映出饱和区域内灯光亮度的差异性。此外，等 提出一种方法，在不用固定增益设置的情况下开展夜光强度的观测，并通过合并稳定夜光数据中不受饱和影响的区域，扩展 数据的动态监测范围，有效缓解夜光数据的饱和问题。等 提出在交替的 小时周期内以种重叠的固定增益设置（低、中、高）收集夜光遥感数据，以降低城市中心区域的夜光遥感数据的饱和问题。考虑到城市结构特征、路网数据和 （）数据之间存在正相关关系，等 提出以此作为辅助参数来校正稳定夜光影像的饱和像元。为了避免辅助数据的影响，曹子阳等 提出一种稳定夜光影像数据的分类校正方法，采用无像元饱和问题的影像数据，对中国不同时期各区域的夜光影像进行饱和校正，有效解决了 稳定夜光影像之间不可对比性和饱和现象问题。等 通过校正后的 年全球夜光影像，结合 、能源消耗及 排放数据进行回归分析，得到良好的校正效果。由于植被与人类的活动呈现负相关关系，即通常处于城市中心区的居民活动强度大，导致植被较少；相反在乡村居民活动强度弱，植被覆盖率相对较高 ，等 根据这一相关性提出植被调整后夜光城市指数（）。虽然 这一指数没有绝对定标，但其计算过程较简单，在一些发展较为平缓、稳定的区域采用该指数能有效地表征城市中心的夜光强度，突出城市中心的异质性，为解决夜光饱和问题提供了很好的思路。但是该方法也有其缺陷，比如在城市化进程较快的城市（如印度的钦奈和班加罗尔等）中采用 指标，会导致饱和区域内夜光在空间分布上的差异不够突出。出现这一现象的原因是城市化进程较快的城市其饱和区的植被覆盖相差较少，采用 来调整，不能有效缓解饱和。等 通过稳定夜光影像与各植被指标的负相关性提出增强植被指数调整后夜光指数 （），用以解决 数据的饱和问题，并结合我国中部、东部和西部地区的电力消耗情况进行相关分析，结果表明该方法具有较好的应用前景，且突出展现更多城市内部的细节特征。上述各种方法，主要是为了解决稳定夜光影像间不可对比性以及饱和问题，然而目前这些方法难以同时解决两种问题。近年来，吴健生等 提出基于 的方法，通 过 建 立 足 迹指 数（，），对相互校准后的影像进行饱和校正。尽管以上方法可以改善影像间的不可比性，并减弱影像饱和度，但此方法过于依赖 数据，对 数据准确性及可比性是大考验。倪愿等 通过将夜光遥感数据与 数据相结合，构建 和水体指数 （），提出去饱和指数 ，缓解夜光遥感饱和效应和 存在的问题。等 结合 与 数 据，提出 高 光 谱成 像 指数 ，使 数据的过饱和问题显著改善。此外，由于 具有降低土壤与大气对植被的影响这一优势，可以相对减轻 的易饱和性。因此，学者通过 来减轻夜光饱和问题，目的在不增加运算复杂性的前提下，更好地解决夜光强度饱和问题、区分饱和区域地物、估算城市用电量。另外，等 基于对数变换的 夜光数据、和 ，提出一种由植被水体辅助的城市指数 ，有效改善夜光遥感数据的饱和现象和溢出效应，提高了城市建成区的提取精度。随后，等 遥 感 信 息 年期提出增强的夜光城市指数 ，有效缓解 夜光遥感数据集在水体区和植被区的饱和现象。一些学者采用不变区域方法对夜光遥感数据同时进行年际校正和饱和校正，默认假定不变区域的数据不会随着时间的推移而改变，并假定夜光遥感数据饱和与非饱和区间的亮度与相对应的无饱和亮度值具有同样的函数关系。这种假设是不合逻辑的，在饱和校正时，饱和与非饱和部分需分开处理。对于长时段序列的夜光遥感数据，常用的基于不变区域方法的饱和校正过程如下：首先假定某些区域的夜光真实值是稳定不变的；另选取某一年份为参考，且此年份的夜光测量结果与实际夜光值相同；以此为基础，将剩余年份数据作为自变量，参考年份数据为因子开展回归分析，建立各夜光影像数据的饱和校正模型。综上所述，夜光遥感数据去饱和现象的研究方法总结如表所示。对于夜光饱和现象，学者们主要通过种方法进行校正。方法是对传感器进行适当调整，以去除饱和现象，即减弱传感器对夜光的感知能力，从而达到去饱和现象，缺点是使用此法所需成本较高，并且数据的获取年份有限制。方法是假定 值与低于此 值的像元间具有某种映射关系，采用这一关系来估计饱和像元的空间、时间分布情况，但该法缺乏像元尺度的校正数据，且不同地区的函数关系不同，仅适合在城市尺度上应用。方法是对未饱和数据与相应无饱和数据进行研究分析，建立两影像间的函数模型，通过函数模型进行饱和校正，但由于该方法默认未饱和与饱和数据间的变化没有差别，因此在研究城市化较快区域或时间跨度较大问题时是不合理的，另外该方法还默认两部分的亮度值和相对应的无饱和亮度值具有不变函数关系，这些默认假设均会影响饱和校正的精准性。方法是通过一些辅助数据开展去饱和研究，可突显出人类各种社会活动，主要缺点是这些数据会受气候和环境等因素的影响。表夜光遥感数据去饱和研究方法总结饱和校正方法研究内容三次回归方程法利用不存在饱和像元的影像进行饱和校正，结果比较理想 线性回归法在不用固定增益设置的情况下进行夜光强度的观测，并通过合并稳定夜光数据中不受饱和影响的区域，扩展 数据的动态监测范围，有效缓解饱和问题 在交替的 小时周期内以种重叠的固定增益设置（低、中、高）收集夜光数据，以降低城市中心区域的饱和问题 矢量数据调整法城市结构特征、路网数据以及 数据之间存在正相关关系，以此作为辅助参数解决过饱和问题 幂函数法采用无像元饱和问题的影像，对中国不同时期各区域的夜光影像进行饱和校正，有效解决 夜光影像间不可比与饱和的问题 利用校正过的 年全球夜光影像，并结合 、能源消耗及 排放数据进行回归分析，得到的结果比较理想 指数 在一些发展较为平缓、稳定的地区使用该指数能有效地表征城市中心的夜光强度，改善 数据饱和问题 指数 用以解决 数据饱和问题，具有较好应用前景 指数通过建立 足迹指数 ，对相互校准后的影像进行饱和校正。但此方法过于依赖 数据 指数通过将夜光遥感数据与 数据相结合，构建了植被指数 和水体指数 ，提出了新指数 ，缓解夜光遥感饱和效应和 存在的问题 指数基于 和 数据，提出新指数 ，大大改善了 数据的过饱和问题 指数基于对数变换的 夜光数据、和 ，提出一种由植被水体辅助的城市指数，有效改善了夜光数据的饱和现象 指数 可有效缓解 夜光数据在水体区和植被区的饱和现象 夜光遥感数据去溢出效应研究 夜光遥感数据存在明显的溢出问题，夜光遥感数据也存在轻微溢出效应。溢出效应是指 检测到的照明区域大于光源的地理范围，导致对城市区域范围的高估。溢引用格式：郑渊茂，杨可欣，范孟琳，等多源夜光遥感数据相互校正的述评与展望遥感信息，（）：出效应给夜光遥感数据的应用带来了困难和挑战，因此如何解决城市中心区域的溢出问题成为目前国内外研究的重要研究方向。溢出效应可能原因包括 传感器的大足迹、大气中的光散射以及合成过程中地理位置误差的累积 。现有研究也发现，溢出效应与相邻发光区域的等效直径、光源强度、相邻水或雪表面以及薄云有关。为降 低 溢 出 效 应，等 提 出，指数可有效降低 夜光遥感数据在水体区和植被区的溢出效应。等 使用水掩膜来排除海岸线中水分百分比超过 的像素，进而减少城市区域的溢出问题。等 研究开发一种去溢出效应模型 （），通过采用区域夜光影像强度和溢出距离之间的关系校正溢出效应，并考虑年度大气条件、地形和海拔的影响。然而，该方法需辅助数据，在发展中国家的区域往往缺乏完善的辅助数据，难以进行去溢出效应研究。等 通过采用幂函数和高斯低通滤波器，从 影像模拟 复合物。该方法可以减少模拟 影像中的溢出效应。但由于 影像数据是从 年开始的，因此该方法无法校正之前的 数据。等 基于夜光影像通过对称高斯点扩散函数 （）溢出的假设，对 影像数据进行了去溢出研究。的尺寸可以通过夜光照明频率来校准，这种去溢出效应的新方法在改善 年度合成影像方面具有明显效果，然而其在处理年度合成影像数据方面受到限制，因为它需要一个辅助数据集来记录每个像素的夜光照明频率，这在多云地区（如热带国家）会产生误差。为此，等 基于空间响应函数，且在不使用任何辅助数据的情况下开发了一种自调整模型 来 校 正 夜 光 数 据 中 的 溢 出 效 应。通 过 与 数据、方法和 方法进行比较，对中国的 模型进行校正，并在 个不同人口规模的城市评估了 模型的有效性。这种简单的溢出效应模型有望用于 夜光数据的预处理中。此外，等 采用一种多分辨率分割和区域生长 分类方法，也可有效去除溢出效应。一些饱和校正方法也可以缓解溢出效应，如 采用夜光数据与 建立的回归模型对夜光数据的溢出区域进行校正。等 根据 数据校正溢出区域范围内的 数据，对城市中心区的夜光强度值进行计算。等 提 出 了 一 种 植 被 温 度 光 指 数 （），通过融合 数据、和地表温度来提取城市信息，有效降低了溢出效应。郑子豪等 通过对 和 等的比较和分析，提出了 （），有效缓解了城市核心区的溢出问题。虽然这两种方法均可有效地解决夜光遥感数据的溢出问题，但没有充分考虑到未溢出区域和溢出区域之间的异质性。周玉科 在研究城市中心与郊区之间不同溢出程度与异质性的基础上，构建了函数模型，解决夜光遥感数据的溢出问题，并对 年内北京的城市化发展状况进行模拟，从而分析了北京的城市化发展方向及空间结构。然而，由于这些校正方法的主要研究目的和对象不同，在解决夜光遥感数据的溢出效应方面的有效性和灵活性尚不是很明确，因此研究更加精准、有效的方法是极为必要的。综上所述，对夜光遥感数据去溢出效应研究方法的总结如表所示。表夜光遥感数据去溢出效应研究方法总结校正方法研究内容 指数采用 指数降低 夜光数据的水体区与植被区的溢出效应，效果显著 水掩膜法采用水掩膜方法来排除水分占比超过 的像素，可有效缓解溢出问题 模型法通过区域夜光强度与溢出距离之间的关系建立模型，降低溢出效应 幂函数法采用幂函数与高斯低通滤波器来校正溢出效应，但该方法无法校正 年之前的 影像 函数法通过对 溢出的假设，对 数据进行去溢出效应研究 空间响应函数法提出了一种自调整函数模型 来校正溢出效应 分类法采用多分辨率分割和 分类方法有效去除溢出效应 结束语 述评长时间序列夜光遥感数据集可为人类社会经济活动和大规模城市化监测提供新型的数据源，然而 夜光遥感数据存在不连续、像元过饱和和溢出效应等问题，夜光数据的噪声与溢出问题，以及 与 夜光数遥 感 信 息 年期据不具有对比性等问题，制约了夜光遥感数据的推广应用。其中，数据的相互校正是指不同卫星影像之间数据的校正，而去饱和及去溢出效应指的是去除每一颗卫星影像的饱和现象和溢出问题。本文系统性总结了多源夜光遥感数据的相互校正研究，包含 夜光遥感数据的相互校正研究、与 夜光遥感数据间的相互校正研究，以及夜光遥感数据去饱和现象、去溢出效应研究，主要内容如下。）夜光遥感数据相互校正的研究主要包括传感器之间的相互校正以及连续性校正、与 两类夜光遥感数据间的相互校正研究方法。其中前者是采用辐射定标数据进行绝对校正，后者是采用不变目标区域法进行逐年灯光的相对校正。然而目前各类相互校正方案仍存在校正结果精度低等不足，制约了夜光遥感数据在各领域的发展应用。）夜光遥感数据的去饱和研究方法，可通过调整卫星传感器来消除饱和状态的影响，以及通过分析未饱和与相对应无饱和数据，建立函数模型，校正饱和部分的数据；还可采用其他辅助数据进行饱和校正，比如 。夜光遥感数据饱和校正后的值范围扩大、空间异质性得到加强。采用长时序饱和校正的夜光遥感数据，能更好地反映人类社会经济活动的强度与城市空间分布特点。然而，这些去饱和方法会受数据获取年份、成本增加、辅助数据、气候和环境等因素的影响，具有不稳定性，需要进一步研究更加精准严谨的方法。）夜光遥感数据的去溢出效应研究方法包括学者们提出的 、等指数、建立去溢出效应模型和各种函数回归关系模型等，这些方法有效缓解了溢出效应，解决溢出效应后的夜光遥感数据为进一步深入研究城市的社会、经济和空间问题提供了强大的数据支撑。然而，解决溢出效应研究方法存在过于依赖辅助数据等不足，仍需进一步改进完善，以提高结果的准确性和高效性。综上所述，目前学者们针对夜光遥感数据存在的问题开展了一系列研究，期望在一定程度上弥补夜光遥感数据缺陷所带来的干扰。未来可获得更高空间分辨率和时间分辨率的夜光影像数据，进一步监测和评估地理资源环境及社会经济指标。同时，对于多源夜光数据的校正领域，研究学者们仍处于不断探索的过程，以期得到更好的校正方法，目前尚未形成标准和统一的校正方法。因此，研究实用性更高和可参照性更强的方法仍是未来研究学者们需要探索的重点。展望夜光遥感数据可快速准确地为城市化研究提供重要的数据支撑，在社会经济评估和城市化监测等方面具有广泛的应用，比如人口密度、经济活动、能源使用和二氧化碳排放评估等领域，以及城市建成区提取、城市群发展观测、城市和生态环境协调发展等城市化进程监测分析领域，夜光遥感影像均提供了重要的数据支撑。然而，夜光遥感数据也存在一些局限性，缺乏对不同地区光照条件下地面实际状况的对比分析，需开展相关研究，研发新的夜光遥感数据处理方法。今后的发展方向主要有以下几点。）研究新的校正模型来完善多源夜光遥感数据校正模型的局限性，目的是更好地解决夜光遥感数据在时间序列上的不一致性问题、影像间不连续和像元值过饱和等问题。）研究新方法来解决 夜光遥感数据的饱和性和溢出效应，以及 夜光遥感数据的噪声和溢出效应。）研发更高分辨率的夜光遥感数据，旨在对城市化监测等各领域开展更精细化的研究，以及加强高分辨率夜光遥感数据和中低分辨率遥感数据的一致性处理分析。）研发新型夜光遥感数据可用于监测城市内部的亮度概率分布、城市内部发展特征及城市建设监督，尤其是在城市建设中的大型工程项目监督等局部尺度监测。）夜光遥感数据将来可用于监测大规模的微生物和动物群体的迁徙行为以及生活栖息地演变规律等现象。参考文献 ，：，：郑渊茂，何原荣，王晓荣，等夜光遥感数据应用述评与展望遥感信息，（）：刘寒寒，叶菁，王雯雯基于 和 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