基于夜光遥感的滇缅地区经济发展时空特征研究

图1 研究区范围（审图号：GS京（2025）1936号）

Fig.1 Scope of the research area

云南省位于中国西南部，地处21°8'~29°15'N，97°31'~106°11'E之间，总面积为39.41万km²，省会城市为昆明。云南省地形为山地高原，地势西北高、东南低；属于亚热带高原季风型气候，降水分布地区差异较大，西部、西南部和东南部年降水量较大；中部和北部降水量较少。

缅甸地处9°58'~28°31'N，92°20'~101°11'E之间，北部和东北部与中国接壤，面积67.66万km²，2005年首都由仰光迁到内比都。缅甸地形主要包括山地、平原与高原，全国地势呈现北高南低；缅甸属于热带季风气候，全国大部分在北回归线以南，地处热带，小部分在北回归线以北，处于亚热带。

1.2 数据来源及预处理

本文研究时间范围为2013—2022年，数据主要为NPP/VIIRS全球夜光遥感数据，用于计算滇缅地区2013—2022年TNL、夜光增量与增速、重心模型、标准差椭圆和莫兰指数，为后续更直观对比年际变化，后续采用2013年、2015年、2018年、2020年和2022年共5个年份进行作图表达，数据来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn）；云南省行政区划数据来源于审图号为GS（2024）0650号标准地图，缅甸范围及行政区划矢量数据来源于GADM全球行政区划数据库（https://docs.gmt-china.org/latest/dataset/gadm/），用于对夜光遥感数据进行裁剪和计算等；缅甸2013—2022年各年GDP数据来源于世界银行（https://www.shihang.org/），云南省2013—2022年各年的GDP数据来源于《云南省统计年鉴》。

2 研究方法

2.1 夜间灯光统计

2.1.1 TNL

区域内夜间灯光的统计可以通过TNL来衡量，TNL的高低在一定程度上反映区域经济发展水平^[19]。计算公式为：

（1）TNL=$\sum _{i=1}^{n}$A_i×DN_i ，

式中：A_i为第i个灰度值对应斑块的面积，km²；DN_i为县域范围内夜间灯光影像第i个灰度值。

2.1.2 TNL增量、增速

在研究滇缅TNL的基础上，本文还进一步分析了夜光增值与夜光增速，分别计算2013—2022年TNL的增量和增速。计算公式为：

（2）L=TNL₂₀₂₂-TNL₂₀₁₃ ，

（3）R=$\frac{TN{L}_{2022}-TN{L}_{2013}}{TN{L}_{2013}}$，

式中：L和R分别为TNL增量和增速；TNL₂₀₁₃为2013年TNL；TNL₂₀₂₂为2022年TNL。

2.2 夜光总值与GDP相关性

本文使用皮尔逊相关系数研究滇缅地区的TNL与GDP 2个变量之间的线性关系。皮尔逊相关系数用于衡量2个连续型变量之间的线性关系强度和方向，变化范围介于[-1，1]之间。计算公式为：

（4）r=$\frac{\sum _{i=1}^{n}（{P}_{i}-\overline{P}）（{Q}_{i}-\overline{Q}）}{\sqrt{\sum _{i=1}^{n}（{P}_{i}-\overline{P}{）}^{2}}\sqrt{\sum _{i=1}^{n}（{Q}_{i}-\overline{Q}{）}^{2}}}$，

式中：r为皮尔逊相关系数；P_i和Q_i为变量；$\overline{P}$和$\overline{Q}$为变量均值；i为变量序号；n为变量个数。

2.3 重心模型

重心是指在区域经济分布空间内表示经济集中的一个点。通过计算平面中所有经济要素的平均值即可得到重心的坐标。本文通过夜光遥感数据研究滇缅地区经济发展的核心。由于区域每年经济都会有或多或少的变化，而且各地区经济发展的情况也不尽相同，所以经济重心会产生迁移，移动轨迹可以评价经济发展的方向^[12]。计算公式为：

（5）$\left\{\begin{array}{l}{\overline{M}}_{n}=\frac{\sum _{i=1}^{n}{I}_{ni}{M}_{ni}}{\sum _{i=1}^{n}{I}_{ni}}\\ {\overline{N}}_{n}=\frac{\sum _{i=1}^{n}{I}_{ni}{M}_{ni}}{\sum _{i=1}^{n}{I}_{ni}}\end{array}\right.$，

式中：${\overline{M}}_{n}$和${\overline{N}}_{n}$分别为第n年经济重心的横坐标和纵坐标；I_ni为第n年第i个单元的亮度值；M_ni和N_ni分为第n年第i个单元的横坐标和纵坐标。

2.4 SDE模型

SDE常用来度量事物的空间方向特征。通过计算可得到一个带有长半轴、短半轴、平均中心、方位角、面积等特征参量的椭圆。本文基于滇缅地区的TNL，计算并对比研究区多年SDE，分析多种特征参量，进而推断经济属性的空间分布在时间上的变化趋势。计算公式为：

（6）$\left\{\begin{array}{l}SD{E}_{x}=\sqrt{\frac{\sum _{i=1}^{n}({X}_{i}{-\overline{X})}^{2}}{n}}\\ SD{E}_{y}=\sqrt{\frac{\sum _{i=1}^{n}({Y}_{i}{-\overline{Y})}^{2}}{n}}\end{array}\right.$，

（7）tanθ=$\frac{\sum _{i=1}^{n}{\overline{{X}_{i}}}^{2}-\sum _{i=1}^{n}{\overline{{Y}_{i}}}^{2}+\sqrt{{\left(\sum _{i=1}^{n}{\overline{{X}_{i}}}^{2}-\sum _{i=1}^{n}{\overline{{Y}_{i}}}^{2}\right)}^{2}+4{\left(\sum _{i=1}^{n}\overline{{X}_{i}}　\overline{{Y}_{i}}\right)}^{2}}}{2\sum _{i=1}^{n}\overline{{X}_{i}}　\overline{{Y}_{i}}}$，

（8）$\left\{\begin{array}{l}{\sigma }_{x}=\sqrt{\frac{\sum _{i=1}^{n}({\overline{X}}_{i}cos\theta -{\overline{Y}}_{i}{sin\theta )}^{2}}{n}}\\ {\sigma }_{y}=\sqrt{\frac{\sum _{i=1}^{n}({\overline{X}}_{i}sin\theta -{\overline{Y}}_{i}{cos\theta )}^{2}}{n}}\end{array}\right.$，

式中：SDE_x和SDE_y分别为SDE圆心的横、纵坐标；X_i和Y_i为每个要素的空间位置坐标；$\overline{X}$，$\overline{Y}$为空间经济要素的算术平均中心；n为空间经济要素的数量；θ为空间经济要素的方位角；σ_x和σ_y分别为X轴和Y轴的标准差。

2.5 莫兰指数

莫兰指数可以对单一要素的空间自相关性进行分析，判断地理要素的聚集情况和反映哪些区域存在空间聚集现象以及聚集类型。全局莫兰指数从整体上揭示TNL是否存在空间自相关的现象，无法揭示局部地区的聚集情况^[20]，因而本文使用局部莫兰指数来分析滇缅地区TNL的局部区域空间聚集情况。本文以滇缅地区的县级行政区为基本计算单位，计算TNL的全局莫兰指数和局部莫兰指数，从而揭示TNL的分布是否存在空间自相关。计算公式分别为：

（9）I=$\frac{n\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}{W}_{ij}（{T}_{i}-\overline{T}）（{T}_{j}-\overline{T}）}{\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{n}{W}_{ij}\sum _{i=1}^{n}（{T}_{i}-\overline{T}{）}^{2}}$，

（10）I_i=（T_i-$\overline{T}$）$\frac{n\sum _{i=1}^{n}{W}_{ij}（{T}_{i}-\overline{T}{）}^{2}}{\sum _{j=1}^{n}（{T}_{j}-\overline{T}{）}^{2}}$，

式中：I 为全局莫兰指数；I_i为局部莫兰指数；W_ij 为 i，j 要素的空间权重；T_i 和 T_j 分别为i，j要素的TNL；$\overline{T}$为所有要素TNL的平均值。

3 结果与分析

3.1 夜间灯光统计分析

2013—2022年滇缅地区TNL变化如图2所示。可以看出在此10 a间，云南省TNL呈稳定上升趋势，2015年后增长幅度更大；缅甸同处增长态势，2020年后稍减弱（见图2（a））。2013—2022年滇缅地区TNL增量、增速变化如图2（b）所示，10 a间缅甸的TNL增量约为15 085；云南省TNL增量约为31 248，大约为缅甸的2倍多，表明10 a间云南省的夜间活动量远高于缅甸，也映射出云南省的经济发展水平高于缅甸。就滇缅地区而言，10 a间TNL增量大约为46 583，表明滇缅地区的人类夜间活动更加频繁，经济水平在向好的方向发展。滇缅地区的增速为61.107%，其中缅甸增速为104.186%，云南省增速约为50.534%，表明缅甸夜间活动频率的增长速率高于云南省，说明在今后时间内，缅甸的社会发展有更大的提升空间。

图2

图2 2013—2022年研究区TNL变化

Fig.2 TNL of the study area from 2013 to 2022

出现上述现象的可能原因包括区域内部举措和区域间交流2方面。

首先是各自区域实行的一些措施。2011年，缅甸在国内全面推行一系列经济措施与改革，包括建设经济特区、推行经济新政策、体制改革、实行新发展模式、出台相关经济法律等，使得此后10 a间缅甸经济取得了一定的成效，促进了缅甸的经济发展。但2021年之后，由于缅甸国内政局变动，造成国内经济陷入混乱状态、再加上全球疫情席卷，这些都阻碍了经济发展^[21]，使得缅甸TNL稍有下降。而云南省作为我国边境线最长的省份之一，接壤缅甸、老挝、越南，成为我国连接南亚、东南亚的枢纽与核心地区，自我国实施西部大开发战略以来，区位优势加政策支持，大大促进了云南省对外经济快速发展。据统计年鉴，2022年，进出口贸易总额达到500.42亿美元，突破500亿美元大关，相较于2013年前增长了242.13亿美元，增长率达93.74%。除此之外，云南省拥有丰富的自然和文化资源，旅游业也十分发达。

其次是滇缅双方合作交流。自我国提出“一带一路”倡议以来，缅甸积极响应^[22]，滇缅经济贸易合作加速推进，双方经济都有明显的提升。包括中缅原油管道、中缅天然气管道、中缅“人字形”经济走廊等。天然气管道和原油管道分别于2013年和2017年投产运行。例如，中缅原油管道贯通后，形成新的海运线路，部分原油从中东、非洲主要原油出口国运至印度洋后，无须绕行马六甲海峡，经过皎漂港即可运输至我国内陆^[23]，同时也打开了我国通往印度洋的大门，降低了原油运输风险和成本。该项目的建成，为我国开辟了一条重要的陆上通道，给当地带来了工作机会与发展机遇，也解决了我国西南地区能源匮乏的问题。据统计，截至2022年7月25日，已安全输送了天然气356.7亿标方，原油5 135.99万t，拉动地方600余名劳动力就业。不仅给双方带来了切实的利益，也促进我国与缅甸的合作交往，促进我国“一带一路”倡议的顺利实施。

以上表明，政策支持、区域合作、经济改革、区位优势等等，都大大促进了滇缅地区的经济发展，这些原因也与后续经济重心的迁移、SDE面积增大等有关，后续不再赘述。

滇缅各地区TNL增量与增速如图3和图4所示，可以看出，昆明市夜光增量占据云南省榜首，其次是昭通市、曲靖市、红河市。昆明市作为滇中城市群中心，开发较快，周边各类资源都相对丰富，使得自身及周边经济发展在较高水平。夜光增速较快的城市为迪庆市、保山市、西双版纳傣族自治州，其次是临沧市和昭通市。保山市作为滇西城市群中心之一，充分发挥自身优势，再加上政策支持，近几年发展速率逐步提升；而西双版纳傣族自治州在其旅游业、地域环境的支持下也在逐步发展。

图3

图3 云南省TNL增量、增速（审图号：GS京（2025）1936号）

Fig.3 TNL growth rate and increment in Yunnan Province

图4

图4 缅甸TNL增速、增量（审图号：GS京（2025）1936号）

Fig.4 Myanmar TNL growth rate and increment

缅甸夜光增量中，曼德勒省、仰光省、掸邦、内比都位于前列，主要源于仰光、内比都先后作为缅甸首都，是经济、文化、交通等发展水平较高的城市，也带动了周边区域的经济发展，钦邦、克耶邦相对落后；增速最快的是若开邦，主要原因为若开邦靠近海岸，海洋业、渔业等十分发达，再加上中缅油气管道项目的合作，这也促使若开邦经济在以较高的速度发展；钦邦则增速较慢，钦邦位于缅甸的西北部，与孟加拉国和印度接壤，当地农业技术落后、民族战争频繁、经济落后，或是造成夜光增量、增速都较低的一部分原因。

3.2 夜间灯光与经济发展水平相关性分析

为分析夜间灯光数据与GDP数据是否有相关性，分别将预处理后的2013—2022年缅甸和云南省的TNL和GDP数据构成散点图，如图5所示，对比发现两者在时间序列下的总体变化趋势相似，即TNL和 GDP 存在显著相关性。

图5

图5 研究区TNL与GDP散点图

Fig.5 Scatter plot of TNL and GDP in the study area

计算皮尔逊相关系数验证其相关性。将 2013—2022年滇缅地区TNL与GDP 数据分别作为2个变量代入式（4），结果显示，缅甸的Pearson相关系数约为0.650，云南省约为0.957，值均大于0，根据相关性系数的理论，当相关性系数的绝对值大于0.5时，一般认为变量之间存在相关性，所以滇缅地区TNL与GDP数据间呈正相关关系；显著性（sig值）一般情况下以 0.05 为界，p <0.05 即认为两个变量之间有显著性相关性，缅甸和云南省sig值均为0，小于0.05。综上表明滇缅地区TNL与GDP数据间有显著相关性。因此可利用夜间灯光数据作为GDP的代理值，从而分析滇缅地区的经济时空变化特征。

3.3 经济发展方向特征分析

基于夜光数据计算滇缅地区2013—2022年的经济重心、标准差椭圆，结果如图6所示，参数如表1所示。从经济重心变化路径趋势来看，整体先向西南方向移动，之后向东北方向移动，椭圆中心与经济重心移动轨迹相似，经纬度坐标由2013年的100° 36'32.325″E，23° 33'35.154″N 移动至2022年的100° 26'8.861″E，23° 25'57.815″N，移动了约22.42 km；标准差椭圆的面积由2013年的374 138.09 km²增长为2022年的437 174.47 km²，大约增加了63 036 km²，增长率为16.8%，表明滇缅地区夜间灯光空间分布范围逐渐扩大，经济发展区域也在逐步扩大；从长短轴变化范围来看，长轴2013—2020年处于变长趋势，2022年略微缩短，短轴处于稳定增长的趋势；旋转角度大约在36.26°~37.92°之间，变化范围不大，说明滇缅地区近10 a的经济发展方向特征并无明显变化，分布趋势以为东北-西南方向为主。

图6

图6 2013—2022年研究区域SDE和经济重心

（审图号：GS京（2025）1936号）

Fig.6 SDE and economic focus from 2013 to 2022 in the study area

表1 研究区域SDE参数计算结果

Tab.1 Calculation results of SDE in the study area

年份	面积/km²	重心坐标		长轴/km	短轴/km	角度/（°）
年份	面积/km²	N	E	长轴/km	短轴/km	角度/（°）
2013年	374 138.09	23°33'35.154″	100°36'32.325″	596.66	199.64	37.92
2015年	401 092.63	23°16'16.580″	100°21'22.260″	624.60	204.45	37.36
2018年	431 243.19	23°17'45.279″	100°20'45.997″	627.01	218.96	36.68
2020年	445 262.78	23°13'54.033″	100°15'30.959″	635.95	222.91	36.38
2022年	437 174.47	23°25'57.815″	100°26'8.861″	613.69	226.79	36.26

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本质上经济重心、SDE是基于TNL计算得出，所以与TNL变化原因相关，也就是前文3.1节分析到的，缅甸国内推行一系列经济开放与改革措施、实施经济新政策等有关，并且取得了一定成效，再加之我国实施“一带一路”倡议，使得缅甸经济得以快速发展，滇缅地区经济重心向缅甸偏移，但2021年之后，由于缅甸国内政局，加之西方国家的经济制裁、疫情影响，使得国内经济又陷入混乱状态，与此同时，滇中城市群快速发展，受其辐射影响，经济重心又向滇缅地区的东北方向移动。对于滇缅地区经济发展，以昆明为中心的滇中城市群影响大于缅甸的影响，滇中城市群作为“一带一路”倡议面向南亚东南亚开放的重点区位，同时也是西部大开发战略的重要地带，区位优势也逐渐显现。具体变化原因可参考3.1节描述。

3.4 经济发展空间聚集性分析

本文基于夜光数据计算滇缅地区的全局莫兰指数，判断研究区域内是否存在空间聚集现象。计算结果如表2所示，可以看出，2013—2022年莫兰指数均大于0，总体呈现增大的趋势，表明在此期间滇缅地区夜间灯光的空间聚集呈逐步增强的态势；Z得分见表2；且p=0.00，所以在0.01的置信水平下滇缅地区夜间灯光存在空间相关性，并不是随机分布的。

表2 研究区域的TNL全局莫兰指数结果

Tab.2 Moran’s I values for TNL in in the study area

年份	莫兰指数	Z得分
2013年	0.560 971	26.866 303
2015年	0.581 629	27.668 112
2018年	0.610 754	29.071 965
2020年	0.626 830	29.918 484
2022年	0.606 350	28.882 549

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由全局莫兰指数结果得知，滇缅地区夜间灯光存在空间相关性，故进一步使用局部莫兰指数探究2013—2022年滇缅地区夜间灯光的空间聚集情况。LISA聚类地图如图7所示，从图中可以看出，滇缅地区的聚集类型主要以高高聚集和低低聚集为主，即高高型和低低型较低高型、高低型聚集区域数量更多，表明滇缅地区夜间灯光在数值高或数值低的区域在空间上更容易聚集。

图7

图7 研究区域LISA聚类地图（审图号：GS京（2025）1936号）

Fig.7 LISA clustering map of the research area

高高聚集区域主要分布在云南省昆明市及周边地区，据云南省统计年鉴，2013年昆明市GDP为3 415.31亿元，到2022年增长至4 126.06亿元，增长量位于全省第一，作为国家重点培育的城市群之一，昆明市起到良好的辐射作用，带动了周边城市的发展，可以看出10 a间昆明市周边地区保持着高高聚集现象，且与周边城市形成高值与高值相邻的地理聚集带；云南省昭通市南部在2015年的低高型聚集区在2018年转变成高高聚集区，近年来昭通市大力推动工业发展与重点项目建设，经济得以快速发展；红河市在2022年GDP为2 863.08亿元，10 a间经济增长量位于全省第三，农业与旅游业都在带动经济增长，与红河市相邻地区的文山市在2015年也有少量高高聚集区域，体现出辐射作用。作为东南亚重要的国家之一，与我国云南省紧密相连的缅甸，是最不发达的国家之一，由于国内战争频繁发生，再加上一些国家的经济制裁，使得国内经济与社会活动受到严重冲击，导致农业生产停滞，工业产出下降，进出口贸易减少，本国货币大幅贬值，外资纷纷撤离，国内经济陷入混乱和无序状态，在全球疫情肆虐和经济动荡叠加的背景下，更加减缓了缅甸的经济发展^[21]。使得缅甸大部分区域的TNL呈现出低低聚集区的空间分布特征。

4 结论

本文以2013—2022年NPP/VIIRS夜光遥感数据为数据源，基于GIS数据处理平台，通过计算滇缅地区TNL、重心模型、标准差椭圆、莫兰指数等指标探究滇缅地区经济发展时空特征，并进行经济时空格局变化分析，得到以下结论：

1）滇缅地区夜间灯光总值与 GDP 数据间呈高度正相关，将 TNL 作为 GDP 的代理变量具有科学性与合理性。

2）从夜光总值变化来看，2013—2022年滇缅地区的夜光总值处于稳定增长状态。其中，缅甸增长占比约为32.38%，云南增长占比约为67.62%；滇缅地区TNL增速为61.107%，缅甸为104.186%，云南省为50.534%。表明10 a间滇缅地区经济在不断发展，云南省的发展水平高于缅甸，缅甸的发展速率高于云南省。

3）从经济发展方向特征来看，2013—2022年滇缅地区经济重心总体先向西南方向移动，后向东北方向移动，迁移幅度较大，约移动了22.42 km；标准差椭圆面积呈现增大的趋势，到2022年有缩减的趋势；方位角基本保持不变。

4）从经济发展空间聚集性来看，全局莫兰指数结果表明滇缅地区存在空间聚集现象。局部莫兰指数结果表明最为显著的两种空间聚集类型为高高聚集和低低聚集，其中，高高聚集型区域主要集中在云南省滇中城市群，大理市、红河市、文山市也有较少区域分布；低低聚集型区域主要分布在缅甸西部和东部。

5）从经济发展变化原因来看，滇缅地区经济得以快速发展很大原因是受到我国“一带一路”倡议的影响，加深了我国与缅甸的合作往来，尤其是作为我国面向东南亚的辐射中心云南省，其中与缅甸合作的项目包括中缅“人字形”经济走廊、中缅原油、天然气管道、云南省与缅甸多条铁路线路开通等，这些项目极大地促进了滇缅地区的经济发展；经济重心迁移有诸多影响因素，包括缅甸国内经济政策、政局影响、改革措施、滇中城市群吸引、与我国贸易合作等；2020年后标准差椭圆面积缩减现象的一部分原因在于疫情的原因阻碍了区域经济发展；高高聚集区以滇中城市群为主，该地区有优越的地理区位，再加上改革开放和西部大开发的机遇，吸引了大量人才和资金，在辐射作用下进一步带动了周边地区的经济发展；低低聚集区主要分布在缅甸东部和西部，一部分原因是本土战争频繁、西方国家制裁、外资撤离等。

6）本文基于夜光遥感数据的研究滇缅地区经济发展已取得一定的研究成果，可以为滇缅地区经济发展提供一些有益参考，也再次证实了夜间灯光数据用于研究经济发展的可行性与可靠性。

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在遥感应用研究中,夜间灯光遥感作为发展活跃的一个重要分支,近年来受到越来越多来自自然科学领域和社会经济领域的关注。与传统的光学遥感卫星获取地物辐射信息不同,夜间灯光遥感是获取夜间无云条件下地表发射的可见光-近红外电磁波信息。相比于普通的遥感卫星影像,夜间灯光遥感所使用的夜间灯光影像记录的地表灯光强度信息更直接反映人类活动差异,因而被广泛应用于城市化进程研究、不透水面提取、社会经济指标空间化估算、重大事件评估、生态环境评估等领域。目前,虽然基于夜间灯光数据的应用研究成果正在不断积累,但对成果的系统性总结、整理的研究目前存在着覆盖面不全、时效性不强等不足。基于此,论文通过对近几十年来有关夜间灯光数据的研究成果的详细梳理,从数据处理与技术方法、应用研究等方面进行归纳总结。最后,文章从多源数据融合、应用领域拓展和短周期地表灯光监测3个方面指出了未来的研究热点。

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In remote sensing research, night light remote sensing as an important branch of active development has attracted increasingly more attention from the fields of natural and social science research in recent decades. Different from traditional daytime optical satellite remote sensing that obtains ground object radiation information, nighttime light remote sensing is the acquisition of visible-near-infrared electromagnetic information transmitted from the Earth's surface under cloud-free conditions at night. Compared to the ordinary satellite remote sensing images, ground light intensity information recorded by the night light images directly reflects the difference of human activity. Therefore, it is widely used in urbanization research, extraction of impervious surfaces, estimation of socioeconomic indicators, major events assessment, ecological environment assessment, and other fields. At present, although research results based on nighttime light data are continuously accumulating, there is a general lack of systematic review of these results and the current reviews suffer from incomplete coverage and poor timeliness. Therefore, this article summarizes the research results of nighttime light data in recent decades and examines them from the aspects of data processing and technical approaches, urbanization application research, and parameterization. Finally, we identify the following three research hotspots: multi-source data fusion, application expansion, and short-period surface light monitoring.

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论夜光遥感数据挖掘

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如果从地球上空观测夜间的地球,可以发现人类聚居区和经济带发出夺目的光芒。当夜间的天空无云时,遥感卫星能够捕捉到城镇灯光、渔船灯光、火点等可见光辐射源,这些夜间无云条件下获取的地球可见光的影像即夜光遥感影像。与日间遥感不同,夜光遥感对于反映人类社会活动具有独特的能力,因此被广泛应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本文首先介绍能够观测夜间灯光的卫星遥感观测平台和传感器, 然后从社会经济参数估算、城市化监测与评估、重大事件评估、环境及健康效应研究、渔业信息提取、流行病研究、油气田监测等方面总结了夜光遥感数据挖掘的现状和特点。最后,文章从新型数据源、知识发现、地面观测和地理国情—世情监测4个方面提出了夜光遥感及其数据挖掘的未来发展趋势。

D R

, Li

An overview on data mining of nighttime light remote sensing

[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(6):591-601.

DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20150149 [本文引用: 2]

When observing the Earth from above at night, it is clear that the human settlement and major economic regions emit glorious light. At cloud-free nights, some remote sensing satellites can record visible radiance source, including city light, fishing boat light and fire, and these nighttime cloud-free images are remotely sensed nighttime light images. Different from daytime remote sensing, nighttime light remote sensing provides a unique perspective on human social activities, thus it has been widely used for spatial data mining of socioeconomic domains. Historically, researches on nighttime light remote sensing mostly focus on urban land cover and urban expansion mapping using DMSP/OLS imagery, but the nighttime light images are not the unique remote sensing source to do these works. Through decades of development of nighttime light product, the nighttime light remote sensing application has been extended to numerous interesting and scientific study domains such as econometrics, poverty estimation, light pollution, fishery and armed conflict. Among the application cases, it is surprising to see the Gross Domestic Production (GDP) data can be corrected using the nighttime light data, and it is interesting to see mechanism of several diseases can be revealed by nighttime light images, while nighttime light are the unique remote sensing source to do the above works. As the nighttime light remote sensing has numerous applications, it is important to summarize the application of nighttime light remote sensing and its data mining fields. This paper introduced major satellite platform and sensors for observing nighttime light at first. Consequently, the paper summarized the progress of nighttime light remote sensing data mining in socioeconomic parameter estimation, urbanization monitoring, important event evaluation, environmental and healthy effects, fishery dynamic mapping, epidemiological research and natural gas flaring monitoring. Finally, future trends of nighttime light remote sensing and its data mining have been proposed from four aspects including new data source, knowledge discovery, in-situ observation, and national/global geographic conditions monitoring.

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夜光遥感技术在评估经济社会发展中的应用——兼论其对“一带一路” 建设质量的保障

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Applications of night-time light remote sensing in evaluating of socioeconomic development

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Luojia-01夜光数据和“点轴发育” 理论支持下的夜间经济集聚区定量识别与分类方法

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DOI:10.12082/dqxxkx.2022.220097 [本文引用: 1]

“夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间，夜间经济集聚区作为其载体，其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手，更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下，在定量表达夜间经济活力测度的基础上，利用焦点统计和ISO聚类分析方法提取和识别夜间经济集聚中心和集聚区，并根据区位熵及其变异系数对识别结果进行类型划分，克服了目前夜间经济实践中存在的集聚区范围划定主观随意、类型标准不一的问题，为夜间经济定量化研究开辟了新的思路。研究表明：① 相较于DMPS/OLS及NPP-VIIRS等夜光遥感数据，Luojia1-01数据的空间分辨率高，溢出效应低，更适合于“夜间经济区”这种小尺度的精细化研究。② 夜间灯光和兴趣点数据是夜间社会活力和功能活力的良好表征，其综合影响可通过夜间经济活力测度来定量表达；③ 上海推出的12个地标性夜生活集聚区中，有11个被识别，识别率达91.7%；④ 根据集聚区的功能结构差异，可将其划分为非平衡发展-起步型、平衡发展-起步型、非平衡发展-成熟型、平衡发展-成熟型4种类型，该分类方式具有普适性；⑤ 在起步阶段，上海中心城区夜间经济集聚区主导功能为购物、餐饮；在成熟阶段，其特色发展方向为住宿、科教文化和体育休闲功能。四大集聚区类型在空间分布上形成明显的圈层结构。

Wang

, Zhong

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, Xu

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Quantitative identification and classification of the nighttime economic agglomeration based on the Luojia-01 NTL data and pole-axis theory

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DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190808 [本文引用: 1]

中亚各国自独立以来,先后经历了政治经济改革、俄罗斯金融危机、全球金融危机、国际原料价格浮动等多次重大事件。为研究中亚地区1992—2017年近30年的社会经济发展变化,以DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜光数据以及年鉴数据为数据源,采用夜光总量（SNL）、夜光增长率（PNLG）等指数并结合社会经济参量对中亚社会经济的时空动态发展过程及驱动因子进行分析,研究结果表明：① 夜光可较好的反映中亚国家社会经济发展的时空变化,且夜光对社会经济发展变化的反映较GDP等社会经济参量更直观更敏感;② 独立初期的社会经济改革对中亚地区影响大、范围广,仅土库曼斯坦夜光总量（SNL）增长4.5%,其他各国夜光总量（SNL）均有下滑;③ 20世纪以来的中亚国家由于基础条件、资源禀赋等的差异,各国间差距逐渐拉大,抗风险能力差异大。如全球金融危机（2008年）对塔吉克斯坦影响最大（PNLG=-36.4%）,哈萨克斯坦影响最小（PNLG=-3.6%）;④ 中亚国家易受国际能源市场价格的影响尤其是油气价格增长。通过夜光对中亚社会经济的研究分析,能为中亚区域安全保障以及“一带一路”倡议的实施提供决策参考。

Zhu

, Zhang

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, Zhang

Spatial and temporal characteristics of socio-economic development in central Asia based on a series of nighttime light images from 1992 to 2017

[J]. Journal of Geo-Information Science, 2020, 22(7):1449-1462.

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Suomi-NPP夜间灯光数据与GDP的空间关系分析

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夜间灯光的遥感图像可去除大部分的自然干扰，使人类活动获得有效的反映，为社会经济空间化研究提供技术支持。该文用Suomi-NPP卫星获取的夜间灯光数据与GDP数据建立多种空间关系模型，以探索两者的空间分布规律，并对其中的影响因素进行分析。文中先对中国内地各省级行政区进行灯光信息统计，并计算各灯光指标，从而选取最佳灯光指标。实验结果表明，灯光区域的归一化总辐射指数与统计GDP的相关性更强。再以其作为灯光指标与统计GDP建立线性与非线性空间模型，最后选出较好的模型对GDP进行预测，其中线性、幂指数和Logistic曲线模型的拟合优度均达0.8以上。采用幂指数模型对2014年各行政单元的GDP进行预测，其平均相对误差为26.0%。

Guo

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Spatial correlation analysis of Suomi-NPP nighttime light data and GDP data

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