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中国省市县夜间照明数据集(1992-2022年)

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简介:
1、本资源的详细内容可查阅于:博客地址为 2、该代码具有显著的特点,包括:采用最新技术,经过人工精心整理,可放心使用;数据来源于权威来源,其准确性远高于其他控制变量数据的收集结果,特别适合用于学术论文的实证研究,并可有效避免数据造假风险。 3、本资源适用于各类学习者,例如大学生、本科生以及研究生等初学者,操作起来非常简单易上手! 4、课程关联领域涵盖经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学和商业管理等多个学科。 本数据集提供两种文件格式,即Excel格式和Shapefile格式。 该数据集包含了涵盖全国范围内各省、各市、各县的夜间灯光观测数据,形成了一个极为详尽的数据库。 这一全面的信息资源,旨在为研究者和分析师提供一个宝贵的工具,用于深入了解区域夜间照明状况以及相关的影响因素。 该数据集涵盖了从1992年到2022年的时间段。 数据指标包括均值、总和、最小值、最大值以及标准差,这些参数共同用于全面评估数据的特征和分布情况。

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客服
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  • 1992-2022灯光(Excel+SHP格式).zip
    优质
    该资料包提供了中国从1992年至2022年各省市县的夜间灯光数据,以Excel和SHP格式存储,便于进行经济活动与城市发展分析。 1992-2022年各省市县夜间灯光数据(excel+shp格式) 时间:1992-2022年 来源:DMSP-OLS、NPP-VIIRS 指标:均值、总和、最小值、最大值、标准差 范围:34个省级行政区(包括港澳台)、371个地级市及超过2800个区县 夜间灯光数据是一种重要的遥感数据,来源于卫星观测。它提供了地球表面夜间灯光亮度的信息,能够反映人类活动的强度和分布情况,并为城市规划、人口分布研究、环境监测以及经济发展等多个领域提供重要信息支持。
  • 19922022灯光汇总(含Excel和shp格式).zip
    优质
    该资料包包含自1992年至2022年间省、市、县各级别夜间灯光数据,以Excel及Shapefile两种格式提供,便于用户进行地理空间分析与时间序列研究。 夜间灯光数据是一种通过卫星传感器获取地球夜晚的灯光、火光等信息的遥感数据类型,能够很好地反映人类活动的情况。这些数据在城市规划、环境监测以及经济发展等多个领域中得到了广泛应用。 目前市场上有多种可供使用的夜间灯光产品,其中DMSP-OLS和NPP-VIIRS是最常用的两种数据源。然而,由于这两套数据之间存在不可比性问题,导致它们无法同时使用并限制了夜晚灯光时间序列的长度。为解决这一难题,一些研究者已经着手尝试将这两种不同来源的数据进行整合处理以获取更长的时间序列。 夜间灯光数据作为一种重要的遥感信息资源,在城市规划、环境监测以及经济发展等多个领域提供了关键的信息支持。在省、市和县三个不同的行政级别上,通过分析该类数据可以了解城市发展状况、人口分布情况及经济活动等多方面的细节,并为政府决策与城市规划提供宝贵的参考依据。 本段落件包括了excel格式和shp格式的数据内容。 相关统计指标涵盖了:均值、总和、最小值、最大值以及标准差。
  • 灯光1992-2020).zip
    优质
    该数据集包含自1992年至2020年期间中国各省份、自治区、直辖市及地级市的人工照明活动情况,通过卫星夜光影像量化分析经济发展动态。 中国省市县灯光数据1992-2020.zip
  • 灯光1992-2020).zip
    优质
    本资料集包含了从1992年至2020年期间,中国各省份、自治区、直辖市及地级市的人工光源辐射强度统计数据,以ZIP格式文件提供。 夜间灯光指数数据来源于DMSP/OLS的1992-2020年全球遥感影像,包含三种非辐射定标的夜间灯光影像:无云观测频数影像、平均灯光影像以及稳定灯光影像。 其中,稳定灯光影像是标定了年度平均夜间光强度的栅格图像。该图包含了城市和乡镇中的持续光源以及其他持久性照明设施,并且排除了月光照耀及火灾等临时性噪声的影响。每个像素值代表的是相应的平均夜间的光亮度范围在0至63之间。 这类数据被广泛认为是衡量人类活动的一种有效方式,在宏观层面上的城市研究中具备重要的应用价值和广阔的发展前景。
  • 1992-2022校正后灯光.zip
    优质
    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。
  • 1992-2018灯光.zip
    优质
    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
  • 1992-2018灯光(校正后DN均值)】
    优质
    本数据集包含了自1992年至2018年间中国各城市的夜间灯光强度信息,经过去噪和标准化处理得到数字数均值,反映了近三十年来中国的城市发展与变迁。 Excel文件包含了校正后的DN值数据。从1992年到2013年使用的是DMSP传感器的数据,而从2013年至2018年则转为使用VIIRS(NPP-VIIRS)传感器的数据,后者由NASA在2013年开始投入使用,并且其分辨率和质量均高于DMSP传感器。在这之前只有DMSP数据可用。这些数据是我自己下载并整理的,涵盖了全国所有地级市的信息。
  • 2013-2019各区灯光(VIIRS)
    优质
    该数据集包含2013年至2019年间中国各地区县的夜间灯光影像,基于NASA的VIIRS(DMSP-OLS)夜间灯光数据进行县域空间化处理,可用于研究经济发展、能源使用及城市化进程。 VIIRS夜间灯光数据从2013年至2019年涵盖省份、地级市及县区的名称,并包括年度与月份的信息以及DN值(数字均值),该数值通过总栅格数除以计算所得DN总值得出。需要注意的是,NOAA官网未提供2018年6月和2019年1月的全球夜间灯光图数据。这些数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)。
  • 级JSON
    优质
    本资源包含全国各省市县的详细地理信息,以JSON格式提供,便于开发者和研究人员进行数据分析与地图应用开发。 中国省市县三级的JSON数据(部分)如下所示: [ { code: 110000, sheng: 11, di: 00, xian: 00, name: 北京市, level: 1 }, { code: 110100, sheng: 11, di: 01, xian: 00, name: 市辖区, level: 2 }, { code: 110101, sheng: 11, di: 01, xian: 01, name: 东城区, level: 3 }, { code: 110102, sheng: 11, di: 01, xian: 02, name: 西城区, level: 3 }, { code: 110105, sheng: 11, di: 01, xian: 05, name: 朝阳区, level: 3 }, { code: 110106, sheng: 11, di: 01, xian: 06, name: 丰台区, level: 3 }, { code: 110107, sheng: 11, di: 01, xian: 07, name: 石景山区, level: 3 }, { code: 110108, sheng: 11, di: 01, xian: 08, name: 海淀区, level: 3 } ]