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2000-2020年连续校正的夜间灯光数据集:直接可用并配有详细参考文献及ArcGIS提取指南

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简介:
该数据集提供2000年至2020年间全球夜间灯光的连续观测记录,附带详尽参考文献和ArcGIS操作指南,便于用户直接应用与分析。 夜间灯光数据集(2000-2020年)经过连续校正后可以直接使用,并附有详细的参考文献及ArcGIS提取方法的指导。地级市级别的夜间灯光数据已被整理为Excel格式,而对于省级或县级的数据,则会提供校正后的TIF文件格式,包括网盘下载链接和详细的ArcGIS提取步骤说明。为了帮助初学者更好地理解安装过程,还提供了完整的ArcGIS安装包及详细的操作指南,并承诺进行售后服务直到用户完全掌握为止。 夜间灯光遥感数据在城市化进程监测等领域得到了广泛应用。然而由于DMSP-OLS与NPP-VIIRS这两种常用的数据源之间存在不可比性的问题,限制了时间序列的连续性和完整性。为了解决这一问题,华东师范大学的研究团队提出了一种基于自编码器技术来实现跨传感器夜间灯光数据校正的方法,并据此生成了一份2000年至2018年间全球范围内500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集(即所谓的类似VIIRS夜光数据)。通过在不同范围和尺度上进行精度验证,证明了新发布的夜间灯光数据集具有与NPP-VIIRS相当的质量,并且能够准确地反映出城市的扩张和发展情况。

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客服
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  • 2000-2020ArcGIS
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    该数据集提供2000年至2020年间全球夜间灯光的连续观测记录,附带详尽参考文献和ArcGIS操作指南,便于用户直接应用与分析。 夜间灯光数据集(2000-2020年)经过连续校正后可以直接使用,并附有详细的参考文献及ArcGIS提取方法的指导。地级市级别的夜间灯光数据已被整理为Excel格式,而对于省级或县级的数据,则会提供校正后的TIF文件格式,包括网盘下载链接和详细的ArcGIS提取步骤说明。为了帮助初学者更好地理解安装过程,还提供了完整的ArcGIS安装包及详细的操作指南,并承诺进行售后服务直到用户完全掌握为止。 夜间灯光遥感数据在城市化进程监测等领域得到了广泛应用。然而由于DMSP-OLS与NPP-VIIRS这两种常用的数据源之间存在不可比性的问题,限制了时间序列的连续性和完整性。为了解决这一问题,华东师范大学的研究团队提出了一种基于自编码器技术来实现跨传感器夜间灯光数据校正的方法,并据此生成了一份2000年至2018年间全球范围内500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集(即所谓的类似VIIRS夜光数据)。通过在不同范围和尺度上进行精度验证,证明了新发布的夜间灯光数据集具有与NPP-VIIRS相当的质量,并且能够准确地反映出城市的扩张和发展情况。
  • 2000-2020基于跨传感器全球类NPP-VIIRS.txt
    优质
    该文本文件包含了从2000年至2020年间,通过跨传感器校正技术生成的全球夜间灯光数据集,旨在模拟NPP-VIIRS卫星的观测结果。 2000年至2020年间经过跨传感器校正的类NPP-VIIRS夜间灯光数据具有与NPP-VIIRS相仿的数据质量,并有效缓解了原始DMSP-OLS数据中的过饱和及溢出问题,能够清晰地展现城市内部细节信息。这些数据真实反映了不同尺度下的人口和灯光亮度随时间的变化情况。
  • 1992-2022.zip
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    本资料包包含自1992年至2022年的全球校正后夜间灯光数据集,适用于研究经济发展、城市扩张及人类活动分布等议题。 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,得到了一个可用的长时间序列数据集。同样地,2012至2022年间的NPP/VIIRS夜间灯光影像也完成了年度合成、去噪和连续性校正等步骤,形成了另一套高质量的数据集合。通过对这两组数据进行拟合分析,我们成功构建了一个涵盖更长时期的夜间灯光图像序列。这些长时间序列的夜间灯光数据可以直接应用于城市建成区提取、GDP空间化分析以及各种社会经济指标和人口分布的空间化研究中。
  • 2000至2013全国
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    本数据集涵盖从2000年至2013年间全球夜间灯光分布情况,以年度为单位记录,能反映世界各国及地区经济发展、城市化进程等变化趋势。 2000年至2013年的DMSP全国夜间灯光数据已经剪裁完成但尚未进行预处理。如果需要下载这些数据,则需自行进行预处理。
  • ArcGIS中进行具体操作步骤(非常).docx
    优质
    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!
  • 灰度值
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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。
  • 1992-2020合成DMSP(
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    合成DMSP是1992年至2020年间每年全球夜光遥感数据集,记录了地球表面的人类活动和经济发展动态变化。 版本号:D70012.0 本工作室前期根据VIIRS_DNB_VNLV数据集提取并进行了初步处理,得到了中国区域的VIIRS年度数据集(时间跨度为2012-2020年,版本号:D70011.1)。随后,结合DMSP_OLS V4 数据集,并参考相关文献计算了全国范围内的“合成DMSP”长时间序列年度数据集(时间跨度为1992-2020年),版本号为D70012.0。 简单来说,VIIRS数据的精度远高于DMSP数据。但为了获得更长的时间跨度,必须将这两套数据进行融合。融合的基本思路是将VIIRS数据降维拟合成类似DMSP的数据形式,即把VIIRS数据从0-600的数值范围压缩至0-63区间,并且降低空间分辨率。因此,在研究时间跨度不很长的情况下,我们优先推荐使用VIIRS数据集。 由于计算说明内容较多,请下载PDF文件查看(免费)。
  • 1993-2020中国各省(含DMSP和VIIRS资料)
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    本数据集包含1993年至2020年间中国各省份经过校准处理后的夜间灯光影像,整合了国防气象卫星计划(DMSP)与可见光红外辐射计套件(VIIRS)的观测资料,为研究城市化进程、经济发展及能源消耗提供了宝贵资源。 数据涵盖1993年至2012年的校正后DMSP省份夜间灯光数据以及2012至2020年的校正后VIRRS省份夜间灯光数据。
  • 2000-2020中国地级市(含DMSP与VIRRS资料)
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    本数据集包含2000至2020年间中国所有地级市的夜间灯光强度信息,基于DMSP和VIIRS卫星观测,反映了过去二十年中国的城市化进程及经济发展动态。 数据包括2001年至2012年的校正后的DMSP地级市夜间灯光数据以及2012年至2020年的校正后的VIRRS地级市夜间灯光数据。