文 献 综 述

1. 研究背景

社会经济参数对于政府决策、科学研究具有重要价值，随着全球变化过程研究的深化，人口、经济等人文数据对于人与环境交互作用研究的重要性被广泛认知^［１］。人口再生产是人口地理学最重要的领域之一，指的是一个地区的人口，因为由不同年代的人构成，随着人口的死亡与新生而不断更新的过程^［2］。人口再生产过程对人口的估算带来巨大挑战，尤其随着城市日益成为人类生活的聚集中心，日益庞大的城市人口规模使得对城市人口的估算成为世界性的难题。而GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一。无论是城市人口还是GDP数据的估算，都需要耗费大量的时间，并且在面对中国这种人口大国时，因为时间跨度大，不能及时反映当下的数据情况。因此，为城市提供一个便捷和精确的人口估算是一项必不可少的工作。

自20 世纪60 年代以来，遥感图像逐渐被应用于城市人口估算，这一地理学的方法革命使城市人口的实时估算成为可能。至今，根据统计变量的不同可以将人口遥感估算的思路分为以下几种: 城市面积估算法、土地利用类型估算法、居住单元估算法和影像像元估算法^［3］。 已有的大部分的人口遥感估算都需经过精确的地物判读、解译，工作量较大，且估算精度受图像质量、空间分辨率因素影响很大。近20 年来，国内外学者在利用DMSP /OLS 数据进行城市化研究中，发现夜间灯光覆盖面积、灯光强度与区域人口数量存在一定的函数关系，为人口估算提供了一个无需解译、计算过程自动化程度更高的新方法。1997 年，Sutton^［4］利用1994#8212;1995 年稳定灯光产品，将美国人口密度栅格图像与DMSP /OLS 数据图像进行比较，研究了在州、县不同尺度下，2 种图像数据的相关性。卓莉等^［5］利用DMSP /OLS 数据，使用人口密度格网化的方法，将中国城市分为4 种类型，提出用灯光强度模拟灯光区内人口密度，用人口#8212;距离衰减规律和电场叠加理论模拟灯光区外的人口密度。这些研究直接证明灯光强度、覆盖面积与人口间的内在关系，其他类似研究通过灯光数据与碳排放量、电能消耗量等数据的关系，也间接证明灯光与人口间的密切联系。1980 年，Welch^［6］根据美国DMSP /OLS 数据图像，建立人口、城市面积以及电力能消耗量之间的关系模型。1997 年，Elvidge 等^［7］以美国、巴西和哥伦比亚等21 个国家作为研究区，利用无云观测DMSP /OLS 数据分析了区域灯光灰度值与当地人口数量、GDP、电力能源消耗量之间的相关性。从国内外的已有研究看，基于DMSP /OLS 数据的人口估算所采用的数学模型，研究区域的空间尺度各不相同。而基于DMSP /OLS 数据针对江苏省的人口和GDP估算研究尚属空白。

2. 研究意义

美国国防气象卫星（Defense Meteorological Satellite Program, DMSP）搭载的业务型线扫描传感器（Operational Linescan System, OLS）最初主要为气象监测而设计，用于探测月光照射下的云，后来由于其独特的光电放大能力使其能在夜间探测到地表微弱的近红外辐射^[8]， 能够探测到城市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光,并使之明显区别于黑暗的乡村背景^［9］。夜间灯光数据具有空间信息和强度变化信息，较适合于大尺度范围的检测研究，利用灯光数据的灯光面积信息和强度变化信息，可以估算出较大范围的人口和ＧＤＰ数据。本文的研究重点是探索夜间灯光数据与人口和GDP数据之间的相关关系，从而扩展夜间灯光数据在人口、经济方面的应用。

3. 国内外研究现状

3.1. DMSP/OLS夜间灯光数据在人口和GDP数据中的应用

鉴于夜间灯光数值与人口密度关系密切, 且中国大陆20 世纪90 年代的夜间灯光的斑块基本上是连续增加的, 在前一个时期DMSP/OLS 图像上出现的灯光斑块在后一个时期是不会消失的^［10］, 因此可以利用多时相的数据之间的关系估算未知年份的人口值, 为认识和了解城市发展提供参考。由于中国东西发展不平衡，城乡经济差距较大，不同区域之间的经济发展的较大的差异引起建模的精度不高。对于GDP数据已有的研究中存在的分区方法，大都是在省级行政边界的基础按各种人文经济地理要素指标划分^{［11,12,13］}。

本文采用的DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据来源于美国国家地球物理数据中心(http ://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/global compositesv2.html), 该数据是消除云及火光等偶然噪声影响后对全年可见光和NVIR 通道灰度值进行直接平均化处理得到的, 数据灰度值范围1 ～ 63 , 饱和灯光灰度值是63。