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利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS、珞珈一号等夜间灯光数据，对GDP进行空间化处理，生成视频.mp4。

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简介：
利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS、珞珈一号等夜间灯光数据生成的气象视频，包含对拟合方程的确定、反演以及图表输出等步骤。该方法不仅能够应用于国内的GDP空间化分析，同样适用于二氧化碳、人口等其他经济社会指标的空间化研究。采用此方法时，只需将视频中的GDP数据替换为所需要的其他数据即可；此外，需要注意的是，这些替代数据的空间化前可能需要进行预处理工作，具体处理流程需由使用者自行完成。

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  • 基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据的GDP空间化视频
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    本视频运用DMSP/OLS及NPP/VIIRS夜间灯光数据，结合地理信息系统技术，实现全球GDP的空间可视化呈现与分析。 基于DMSP/OLS、NPP/VIIRS以及夜间灯光数据的GDP空间化分析包括了灯光指数计算、拟合方程确定、渔网操作、反演及结果展示五个步骤。该方法同样适用于二氧化碳浓度或人口等经济社会指标的空间分布研究，只需将视频中的GDP数据替换为相应的二氧化碳排放量或人口统计数据即可。
  • DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据下载及校正教程视频.zip
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    本教程视频提供详细的步骤指南，教授如何下载和校正DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据。适合遥感数据分析初学者。 这段文字描述了DMSP-OLS夜间灯光数据的下载、相互校正及连续性校正过程，并提到了NPP-VIIRS夜间灯光数据的去负值处理、异常值剔除以及连续性校正方法。
  • 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。
  • 利用DMSP/OLS夜间灯光数据进行GDP与能源碳排放的空间化及批量计算灯光指数的教程.zip
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    本资料提供使用DMSP/OLS夜间灯光数据来空间化GDP和能源碳排放量的方法，以及批量计算灯光指数的详细教程。适合研究人员和学生学习参考。 该方法基于DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光数据进行GDP的空间化分析，并通过计算灯光指数、确定拟合方程、渔网反演及结果展示等步骤实现。此方法同样适用于二氧化碳和人口等经济社会指标的空间化研究，只需将视频中的GDP数据替换为相应的目标变量即可。此外，还包含批量值提取和灯光指数计算等内容的详细讲解，可供学习使用。具体涉及平均灯光指数、总灯光指数以及综合灯光指数的计算过程也进行了详细介绍。
  • DMSP-OLS夜间灯光数据应用研究回顾
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    本文综述了DMSP-OLS夜间灯光数据在地理、环境和社会科学研究中的应用进展，分析其优势与局限，并展望未来研究方向。 DMSP-OLS夜间灯光数据应用研究综述
  • 中国NPP VIIRS夜间灯光数据（2012-2021每月）网盘下载.txt
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    本文件提供2012年至2021年中国地区的月度夜间灯光数据，来源于美国国家极轨业务环境卫星系统(NPP)的可见光和红外辐射仪套件(VIIRS)，可供免费下载。 名称：中国NPP/VIIRS夜间灯光数据（2012-2021逐月） 区域范围：全国 时间范围：2012年1月至2021年7月 格式：tgz 逐月数据大小：将近104GB 内容：全国夜间灯光数据，按月份提供。 预览文件示例： SVDNB_npp_20210701-20210731_75N060E_vcmcfg_v10_c202108071200.tgz SVDNB_npp_20210701-20210731_75N060E_vcmslcfg_v10_c202108071200.tgz 相关文档： 中国区域NPP_VIIRS年度夜间灯光数据的合成方法与对比验证.pdf NPP_VIIRS年度夜间灯光数据的合成方法与验证.pdf
  • 1992-2020年夜间灯光数据的合成DMSP（年度数据）
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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）。