夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法文献综述

长期以来，以人口、经济为主的人文数据主要以行政单元为主，自然地理数据则是以自然单元为主，两者空间分析单元不一致。导致难以进行人与自然交互作用分析，全球变化研究进展也受到了阻碍。因此，迫切需要建立一个高分辨率的基础地理单元，将人文数据与自然数据转化到一个方便操作、分析的数据平台。人文数据空间化可以很好地解决这个问题。本文着重定量分析夜间灯光遥感数据和社会经济数据之间的空间相关性。按照江苏省行政边界分区建模，分析全国县级的地区生产总值、第一产业、第二产业、第三产业分别与夜间灯光指数的空间相关关系，最终建立全国的１km GDP密度图，完整地反映江苏社会经济分布详况，以及宏观分布特征。

1.国外研究现状：

近年来，国外专家对社会经济空间化开展了研究。E l v i d g e等人通过对美国、巴西等21个国家的数据分析，研究美国国防气象卫星计划（DMSP）线性扫描业务系统（OLS）获得的夜间灯光面积与 GDP等之间的关系，建立了它们之间的log－log模型，R2均达到0.85以上，结果证明可以通过夜间灯光数据较好地估算GDP等多项社会经济数据。2001年，E l v i d g e等人进一步收集了占全球人口99％的200多个经济发展水平各不相同的国家的数据，采用1994－1995年间6个月的DMSP／OLS影像，以（灯光面积、GDP）等点对为基础分别绘制散点图，观察散点分布特征，结果显示灯光面积与GDP等指标之间密切相关，且存在较强的线性关系。G h o s h等通过分析夜间灯光影像数据和美国的纠正后官方经济数据之间的空间关系建立了回归模型，利用该模型成功估计出美国、墨西哥各州的实际经济情况，发现该方法可用于官方发布的经济情况的核对工作。

2.国内研究现状：

国内的相关研究也取得了各方面的突破。刘红辉等在我国经济社会的区域差异的综合分析基础上，通过分产业GDP与土地利用类型的空间关联性，分区建立1995年县级GDP和土地利用格局的空间关联度模型库，实现在1KM格网的社会经济数据的空间定量模拟。易玲等利用人口密度和单位面积的GDP值之间明显的比例关系，设计出按照人口对GDP进行地理分配的空间化模型，与基于土地利用数据建立的模型进行了综合比较。另外，黄莹等根据分县控制、分产业建模的思路，对第一产业采用面积权重的方法，第二产业建立基于道路的反距离加权模型，第三产业建立多中心的距离衰减加幂指数模型，最后，综合三个产业对天山北坡和新疆绿洲地区进行了GDP的空间化模拟。

以上国内外研究现状表明，灯光影像信息与社会经济因子之间显著相关，灯光影像已成为估算社会经济、监测生态环境的良好数据源。目前的研究着重于GDP产值与灯光面积指数间的关系，如果在估算模型中加入灯光强度因子，将灯光强度与灯光面积指数结合起来，可提高其模型的估计精度。

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，可以反映较大范围的GDP的密度差异。本研究使用官方网站上下载的夜间灯光数据中的稳定灯光值部分，通过构建不同的灯光指数，利用相关分析和回归分析的方法，探索灯光指数与社会经济数据之间的空间相关关系。考虑到中国整个地区的GDP分布的复杂性，根据社会经济区域差异进行分区，探索江苏省的灯光指数与社会经济数据的相关性和回归的拟合度，建立GDP密度模型，利用遥感和GIS相结合的技术，最终得到江苏省GDP密度分布图。从而扩展了夜间灯光数据在社会经济孔建华方面的应用和遥感技术在资源环境领域的应用。

参考文献：

[1]基于遥感的全国GDP 1km格网的空间化表达[J]. 刘红辉,江东,杨小唤,罗春. 地球信息科学. 2005(02)