华东师范大学地科院余柏蒗教授团队:夜间灯光强度与植被指数特征三角空间及其应用

发布者:孙斐然发布时间:2023-12-31浏览次数:11

Bin Wu, Zhichao Song, Qiusheng Wu, Jianping Wu, & Bailang Yu*. (2023). A Vegetation Nighttime Condition Index Derived From The Triangular Feature Space between Nighttime Light Intensity and Vegetation Index. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61, 1-15, DOI: 10.1109/TGRS.2023.3305457


导读

夜间灯光遥感数据拥有表征经济社会活动的能力,已在提取城市范围、监测城市化进程、估算社会经济指标、能源消耗等自然科学和社会科学的应用中广泛使用。现有研究指出植被覆盖与夜间灯光强度(NTLI)呈负相关关系,且NTLI与植被指数的结合已在各类应用研究中取得了良好效果,但NTLI与植被指数之间潜在非线性的复杂关系尚不明晰。


本研究深入探讨了NTLI与归一化植被指数(NDVI)之间的复杂关系,基于NOAA Earth Observation Group发布的新版本夜间灯光年合成数据(Annual VNL V2)和MODIS MOD13A1数据产品定量化构建能更好地反映城市发展的三角形特征空间。在三角形特征空间的基础上,提出反映城市特征的植被-夜间灯光条件指数(VNCI),并通过城市区域提取和社会经济指标估算两项应用验证VNCI的应用潜力。


研究区域概况和数据

本研究以中国大陆(见图 1)为案例研究区域。中国大陆有 31 个省级行政区,包括 22 个省、4 个直辖市(北京、上海、天津和重庆)以及 5 个自治区。中国大陆的城市规模、人口数量和经济基础差异很大,适合研究 NTLI 与 NDVI 之间的关系。


图1 研究区域


方法

1)NTLI–NDVI特征三角空间

本研究通过构建国家、区域、省级、城市尺度上NTLI与NDVI的散点图,揭示NTLI与NDVI间的非线性关系,并从散点图中发现两者在不同尺度下存在相似的三角形的分布结构。参照LST-NDVI特征三角空间,本研究提出NTLI–NDVI特征三角空间的概念,阐释NTLI–NDVI特征三角空间的实际物理含义。

2)植被-夜间灯光条件指数(VNCI)

在NTLI–NDVI特征三角空间的基础上,本研究提出植被-夜间灯光条件指数(VNCI)以表征区域发展水平的差异,VNCI计算如公式1所示。在公式1中,即NDVI为i的某像元的NTLI,分别对应NDVI为i时对应像元的NTLI最小值和最大值。a和b是定义以线性函数表示的大开发边缘的参数。图2是VNCI定义与计算的示意图。


图2 VNCI定义与计算示意图

3)城市区域提取与社会经济指标估算

为验证VNCI在城市遥感应用中的潜力,本研究对比了NTLI、VNCI、VANUI、EANTLI基于标记阈值分水岭分割算法的城市区域提取结果和提取精度,并提出利用VNCI校正NTLI后进行GDP和EPC的估算。


结果与讨论

  1)NTLI-NDVI特征三角空间在不同年际和不同尺度下均稳定存在(图3),靠近直角三角形斜边的像素所对应的区域集聚在城市核心位置,是局部区域内的高水平发展区域(图4,红色像元),而底边像素所对应的区域往往具有发展水平较低(图4,蓝色像元),且基本位于城市边缘。


图3 2013-2021 年中国大陆 NPP-VIIRS NTLI 与 NDVI 关系的散点图


图4 NTLI-NDVI 三角形特征空间的三条边及其在北京的相应位置


  2)VNCI和NTLI均表现出高值像元在城市中心集聚的现象,且呈现多中心连片由中心向外递减的趋势。但是NTLI高值区仅出现在城市中心,数值的局部变化幅度较低,而VNCI在同一城市内部的不同区域存在显著差异,可以捕捉到精细的空间细节,拥有展现郊区核心区域和道路网络的能力。相较于VANUI、EANTLI等指数,VNCI能更好地凸显城市内部的空间分异,具有较好地消除植被影响的潜力。

图5 不同指数的比较:(a) NPP-VIIRS NTLI;(b) VANUI;(c) EANTLI;(d)  VNCI


  3)VNCI图像提取的城市区域比MGUP产品识别的城市区域具有更高的一致性(图6)。得益于VNCI能够捕捉到更多的城市细节,并且在城市内部表现出相较VANUI和EANTLI其他指数更明显的空间差异,与原始NTLI数据和其他两个指数相比,VNCI提取的城市区域更完整,提取结果全局精度为85.01%,高于NPP-VIIRS NTL, VANUI, EANTLI的81.99%, 82.34%, 82.64%。GDP估算结果表明(图7),2021年度省级区域夜间灯光强度总和(TNL)与GDP间的为0.892,而经VNCI校正后的TNL与GDP间的为0.9135,说明VNCI校正的NTLI有效地消除了植被覆盖的影响,在社会经济指标的估算中拥有更优异的表现。


图6 使用不同指数提取的城市地区

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图7 估算GDP的线性关系散点图


作者简介


  

  通讯作者:余柏蒗,博士,教授,博士生导师,青年长江学者(2018年度),华东师范大学紫江优秀青年学者,地理科学学院、地理信息科学教育部重点实验室教授。主要从事夜间灯光遥感、城市空间信息遥感分析、城市三维形态遥感等研究工作。主持了国家自然科学基金等多项国家级和省部级科研项目,担任中国地理信息产业协会理论与方法委员会副主任委员、教育与科普工作委员会委员,中国地理学会遥感地理、信息地理专委会委员,中国测绘学会摄影测量与遥感专业委员会委员,国际数字地球学会中国国家委员会激光雷达专业委员会委员,遥感学报、IEEE JSTARS、Remote Sensing期刊副主编,Journal of Spatial Science等期刊编委;IEEE高级会员;入选爱思唯尔2022年度“中国高被引学者”;获上海市科技进步一等奖、上海市青年五四奖章、高校GIS创新人物等奖励。

E-mail:blyu@geo.ecnu.edu.cn





第一作者:吴宾,中山大学测绘科学与技术学院副教授,研究方向为城市遥感。近年来主持国家自然科学基金、广东省面上、上海市科委以及中国博士后特别资助等项目多项,在RSE、IEEE TGRS、IJGIS等遥感和地理信息顶级权威刊物上发表SCI论文40余篇,第一和通讯作者SCI/SSCI论文20余篇,3篇第一作者论文入选ESI前1%高被引论文。担任多个SCI期刊编委、专题咨询委员以及客座编辑,先后获得第二届中国激光雷达青年科学家提名奖、Journal of Remote Sensing高关注论文奖、中山大学校级本科教育教学奖等,入选了上海市首批“超级博士后”激励计划和上海市“青年科技英才”扬帆计划人才项目。

  E-mail:wubin65@mail.sysu.edu.cn


研究团队简介

  华东师范大学地理科学学院城市遥感与GIS开发研究团队共30余人,主要从事夜间灯光遥感、激光雷达遥感、城市遥感、全球变化、GIS开发等研究工作。聚焦于城市化进程监测中的重要科学问题,研究团队发展了一系列全天时、立体化、多尺度、长时序的城市多维多尺度信息分析以及环境变化监测的新概念、新方法和新平台。