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Arcgis平台处理夜间灯光数据的操作流程。

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简介：
夜间灯光数据处理的步骤如下： 首先，需要采集夜间灯光环境中的各项数据，包括亮度、颜色温度以及光照强度等关键指标。随后，这些原始数据会经过初步的筛选和清洗，以去除异常值和错误信息，确保数据的准确性和可靠性。接着，对清洗后的数据进行进一步的分析和处理，可能涉及到滤波、降噪等技术手段，以减少噪声的影响。在此基础上，可以采用各种统计方法或机器学习算法来提取有价值的信息。最后，对处理结果进行总结和呈现，例如生成图表、报告或数据库等形式，以便于后续的决策和应用。

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  • ArcGIS中夜间灯光数据的操作与处理.pdf
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    本PDF文档深入介绍了如何在ArcGIS软件环境中操作和处理夜间灯光数据，包括数据获取、预处理及分析方法。适合地理信息科学领域的研究人员和技术人员参考学习。 对于夜间灯光数据的TIF格式文件，可以使用某个省份的矢量SHP数据进行掩膜提取。在完成提取后，将灯光数据转换，并将其链接到相应的属性表中去。
     
  • ArcGIS中夜间灯光数据的操作与处理.zip
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    本资源为《ArcGIS中夜间灯光数据的操作与处理》提供详细的教程和实践案例，涵盖如何在ArcGIS软件中导入、分析及应用夜间灯光数据，适用于地理信息系统学习者。 夜间灯光数据的Arcgis操作处理.zip
     
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    本PDF文档详细介绍了如何在ArcGIS软件环境中操作和处理夜间灯光数据，涵盖数据获取、预处理及分析应用等步骤。适合地理信息科学及相关领域研究人员参考学习。 夜间灯光数据处理步骤包括以下几个关键环节： 1. 数据获取：从NASA或其他相关机构的官方网站下载最新的夜间灯光影像数据。 2. 数据预处理：对原始图像进行校正，去除云层、大气散射等影响因素，并调整亮度和对比度以优化显示效果。 3. 图像分割与分类：利用计算机视觉技术将整个地球表面划分为多个区域并根据夜光强度对其进行分类。这一步骤有助于识别不同地区的人口密度及经济发展水平差异。 4. 空间分析：结合地理信息系统（GIS）工具进行空间统计和模式识别，以揭示夜间灯光分布与社会经济活动之间的关系。 5. 结果可视化：将处理后的数据制作成地图或图表形式，以便于直观展示研究结果。
     
  • 夜间火石灯光数据.txt
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    《夜间火石灯光数据》记录了作者在夜晚利用微弱的火石光进行观察与思考的过程，探讨了数据背后的隐秘故事和人类情感。 中科院版地球夜光数据集（代号“火石”）包含2012年至2017年每年一张全球地表平均夜光数值图，以及一张描述从2012至2014年间到2015至2017年间变化的五年期检测图。正式版本的数据集分辨率为500米（86400x33600像素），而beta1版本则是缩小三倍后的分辨率，即每像素为1500米（28800x11200像素）。 火石数据集中有两种格式：一种是有地理坐标的GeoTiff格式，并且内置无损压缩；另一种是JPEG压缩的较小体积文件。前者适用于GIS制图工作，后者则便于查看和使用。“火石”是由中国科学院中国遥感卫星地面站陈甫团队基于NOAA发布的NPP卫星VIIRS传感器夜光月度产品进一步加工而成。相较于原有的产品，“火石”提供更高的准确性、稳定性以及更好的用户体验，并且可以用于持续跟踪地球表面的人类活动情况。
     
  • 在ArcGIS中进行夜间灯光数据校正的具体操作步骤（非常详细）.docx
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    本文档详述了使用ArcGIS软件对夜间灯光数据进行精确校正的方法与流程。涵盖从数据准备到最终结果输出的所有具体步骤，适用于地理信息科学领域的研究者和实践人员。 夜间灯光数据校正的具体步骤非常详细，一学就会！
     
  • 已包含预处理的1992-2020年夜间灯光数据集.zip
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    本资料包提供1992年至2020年的全球夜间灯光数据集，已经过预处理并可供直接分析使用。 1992年至2013年的DMSP/OLS夜间灯光影像经过相互校正、连续性校正等一系列处理后，形成了可用的长时间序列数据集。同样地，从2012年到2020年的NPP/VIIRS夜间灯光影像在完成年度合成、去噪和连续性校正等步骤之后，也得到了高质量的数据集。通过对DMSP/OLS与NPP/VIIRS两套影像的拟合处理，最终生成了覆盖更长时间跨度的夜间灯光数据序列。这些经过精细加工后的夜间灯光影像可以直接应用于城市建成区提取、GDP空间化分析以及各类社会经济指标和人口分布的空间量化研究中。
     
  • 2017年中国夜间灯光数据
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    2017年中国夜间灯光数据提供了全国范围内详尽的夜景照明情况分析，通过卫星获取并处理的数据展示了各地区经济活动和人口分布状况。 中国2017年的夜间灯光数据已经过校准，可以直接使用。这些数据可用于经济、人文等多个行业的分析，并且可以在ArcGIS软件中直接加载和使用。
     
  • 1992-2018年夜间灯光数据.zip
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    该数据集包含从1992年至2018年间全球夜间灯光的年度影像，可用于研究人类活动、城市发展及能源消耗等领域的变化趋势。 夜间灯光数据1992-2018年.zip
     
  • DMSP-OLS夜间灯光数据（含链接）
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    DMSP-OLS夜间灯光数据提供全球夜间的灯光影像，反映了人类活动分布。[点击此处下载数据](数据链接) DMSP-OLS数据产品采用30弧秒网格格式，覆盖经度从-180到180度以及纬度从-65到75度的范围。该数据对背景噪声进行了识别，并将其替换为零值。数据值的范围是1至63之间。无云观测值区域如果为零，则用255表示。
     
  • 夜间灯光数据灰度值提取
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    简介：本文探讨了从夜间灯光图像中有效提取灰度值的方法，旨在提高城市夜景分析和照明效率评估的准确性。 ### 夜光灯数据灰度值提取技术解析 #### 一、引言 夜光灯数据灰度值提取是遥感图像处理领域的一项常见应用，通过预处理夜光灯图像，可以获取城市的夜间灯光分布等有价值的信息。本段落将详细介绍如何利用“二值化”方法进行夜光灯数据的灰度值提取，并解释其中的关键步骤和技术要点。 #### 二、二值化的概念与原理 **二值化**是一种技术手段，用于将图像转换为仅包含两种颜色（通常是黑白）的状态。这种方法有助于简化后续分析任务并提高处理效率，在夜光灯数据中应用时主要目的是突出照明区域，并去除背景噪声。 #### 三、夜光灯数据灰度值提取的具体步骤 1. **加载图片至ArcMap** 将夜光灯图像导入到ArcMap软件，仅需加载单波段即可满足需求。 2. **设置符号系统** 右键点击已添加的图层，在属性中选择“符号系统”，进入“分类”模式，并设定类别数为2。这样可以将像素分为前景与背景两类以实现二值化效果。 3. **创建矢量文件** 创建新的shp线和面文件，加载至ArcMap内并激活ArcScan工具以便进一步操作。 4. **编辑图层** 确保已添加的两个图层处于编辑状态。这是使用ArcScan的前提条件。 5. **执行矢量化操作** 在ArcScan中选择“生成要素”选项，并将矢量化方法设为“轮廓”，完成设置后点击开始提取夜光灯数据中的白色部分。 6. **理解前景与背景的关系** 在进行矢量化前，需注意前景和背景的选择。如果前景在背景之上，则会提取前者；反之则相反。“切换颜色”按钮允许用户在这两者间互换选择。 #### 四、实际应用案例 假设我们有一张夜光灯数据的PNG图片作为原始输入。 1. **原始波段图** 原始图像包含大量信息，但直接分析较为困难。 2. **提取后的结果** 经过处理后可以清晰地识别出代表城市照明区域或人口密集区的部分。这为研究城市规划、人口分布等方面提供了重要依据。 #### 五、结论 利用二值化方法进行夜光灯数据的灰度值提取，能够简化图像处理流程并有效突出关键信息，从而支持后续分析工作的顺利开展。每一步操作都需谨慎执行以保证最终结果准确可靠。随着技术进步，未来将会有更多高效精确的方法被开发出来提升相关领域的处理能力与效率。