CN109509154A - 一种dmsp/ols年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，利用MNDWI指数和NDBIn指数对研究区域内的DMSP/OLS影像夜光强度值进行去饱和校正。NDBI指数可以较好的反映城市核心区域的细节信息，与NTL存在正相关性。利用MNDWI指数可以较好的反映城市核心区域的水体，可以有效抑制NTL饱和区域中水体区域的NTL值。并且这两种指数随季节性变化并不明显，非常稳定。本发明缓和了DMSP/OLS夜光遥感影像的饱和效应，体现了夜光饱和区的灯光差异和城市结构，在基于DMSP/OLS影像的夜光遥感应用领域里具有一定的实用价值和应用前景。
Description
技术领域
本发明属于遥感图像处理技术领域，涉及一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法。
背景技术
夜间灯光(Nighttime light,NTL)与人类活动密切相关，照明设施的密度和强度一定程度上可以反映该区域的人类活动强度和经济繁荣程度[1]。夜光遥感影像可以反映夜间城镇灯光,还可以捕捉到森林火灾、天然气燃烧、夜间渔船的发光等[2],被广泛地应用于社会经济参数估算[3,4]、人口分析[5]、区域发展研究[6]、城市空间分布格局研究[7]、能源消耗[8]、渔业监测[9]、重大事件评估[10]等诸多研究领域。
DMSP/OLS影像是夜光遥感的主要数据源之一，它具有免费获取、可以探测低强度灯光、经过了消云和背景噪音处理等优点[11]，并且具有目前为止最长的时间序列影像(1992-2013)。但是DMSP/OLS影像数据在城市的核心区域，存在灯光过饱和的问题。这一不足会影响该数据的应用，特别是在利用该数据进行经济、人口等相关参数的定量性分析时，会降低结果的精度。
针对DMSP/OLS数据饱和问题，Letu等[8]通过电力消耗数据对DMSP/OLS进行了去饱和校正。Zhang等[12]利用归一化植被指数(NDVI)来校正饱和NTL，提出了一种植被修正的灯光城市指数。但是在城市发展较快的地区NDVI值的变化不足以反映饱和区NTL的变化，并且NDVI本身也具有易饱和的缺点，还会受到气候环境的影像，不够稳定。Wang[13]等采用相对NDVI指数(RNDVI)，倪愿等[14]结合NDVI与改进的归一化水体指数(MNDWI)校正饱和数据，也都会受NDVI易饱和且不稳定因素的影响。Zhuo等[14]利用了增强型植被指数(enhancedvegetation index,EVI)代替NDVI，提出一种EVI修正的灯光城市指数(EVI Adjusted NTLUrban Index，EANTLI)。但是在NTL饱和区域，当EVI指数趋近0时，过度校正了NTL。
相关参考文献如下：
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发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，该方法利用NDBI体现的城市核心区的细节信息对饱和的NTL进行校正，并且有效地抑制了饱和区域中水域的NTL值。
本发明方法的技术方案具体包括以下步骤：
步骤a，选择与DMSP/OLS夜光遥感影像同一年内并且能覆盖整个研究区域的Landsat影像；
步骤b，将Landsat影像进行坐标变换，转换为WGS84坐标系；
步骤c，结合研究区域的边界矢量数据对Landsat影像进行镶嵌和裁剪得到研究区域的Landsat影像；
步骤d，对DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像进行坐标变换使其与Landsat影像的坐标系一致；
步骤e，利用研究区域的边界矢量数据对将步骤d得到的DMSP/OLS影像进行裁剪得到研究区域内的DMSP/OLS夜光遥感影像；
步骤f，将步骤c得到的研究区域landsat影像作为基准影像对DMSP/OLS影像进行配准；
步骤g，从步骤c中得到的Landsat影像中提取研究区域的MNDWI指数和NDBI指数；
步骤h，将NDBI指数进行归一化处理，得到取值范围为[0,1]区间的NDBIn指数；
步骤i，利用MNDWI指数和NDBIn指数对研究区域内的DMSP/OLS影像夜光强度值进行去饱和校正。
进一步的，所述步骤a的Landsat影像选择具体方法为：
根据DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像的年份选择Landsat陆地系列卫星影像中同一年份的TM影像或者ETM+影像或者OLI影像；
当研究区域较小，一景Landsat影像可以完全覆盖时，选择在此年份内覆盖整个研究区域并且受云、雪等天气影响最小的一景Landsat影像；
当研究区域较大，一景Landsat影像无法完全覆盖时，选择在此年份内受云、雪等天气影响最小的，获取时间接近的多景Landsat影像，使其组合可以覆盖整个研究区域。
进一步的，如果研究区域较小，只用一景Landsat影像可以完全覆盖时，步骤c中利用研究区域的边界矢量数据对其进行裁剪得到研究区域的Landsat影像；如果研究区域较大，需要多景影像时，首先将多景影像进行镶嵌得到一幅覆盖研究区域的影像，再利用研究区域的边界矢量数据对其进行裁剪得到研究区域的Landsat影像。
进一步的，所述步骤g的MNDWI指数根据如下公式计算：
其中Green表示Landsat影像中绿光波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像分别为波段2和波段5，对于OLI影像分别为波段3和波段6。
进一步的，所述步骤g的NDBI指数根据如下公式计算：
其中NIR表示Landsat影像中近红外波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像分别为波段4和波段5，对于OLI影像分别为波段5和波段6。
进一步的，所述步骤h的NDBIn指数根据如下公式计算：
其中Min表示研究区域内NDBI指数的最小值，Max表示研究区域内NDBI指数的最大值。
进一步的，所述步骤i的去饱和校正方法具体为：
其中NTL表示校正之前DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像像元的DN值，DsNTL表示校正后像元的DN值。与现有技术相比，本发明的优点和有益效果：本发明提出一种结合MNDWI和NDBI指数的DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法。NDBI指数可以较好的反映城市核心区域的细节信息，与NTL存在正相关性。利用MNDWI指数可以较好的反映城市核心区域的水体，可以有效抑制NTL饱和区域中水体区域的NTL值。并且这两种指数随季节性变化并不明显，非常稳定。实验表明，本发明方法可以有效地进行DMSP/OLS年稳定夜光影像去饱和校正，较好地反映影像饱和区域中城市的细节信息。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
图2为经过镶嵌和裁剪后的某某市区域的Landsat影像。
图3为经过裁剪后的某某市区域的DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像。
图4为提取的MNDWI指数图。
图5为提取的NDBIn指数图。
图6为本方法去饱和校正后的DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域的技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
为了更好地理解本发明的技术方案，下面以某某市2001年的DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和实验来说明具体实施方式。
步骤a，研究区域为某某市，从地理空间数据云中下载覆盖某某市的Landsat影像。某某市区域范围需要分别为条带号118，行编号38和行编号39的2景影像才可以完全覆盖该区域。选择2001年的各个时期中云量最少、无雪，且获取时间接近的条带号118，行编号38和行编号39的2景Landsat影像，直接对多个影像进行镶嵌获得覆盖该市的影像。
步骤b，利用ENVI软件中的坐标变换功能，将Landsat影像进行坐标变换，转换为WGS84坐标系；
步骤c，利用ENVI软件中的镶嵌和裁剪功能，结合研究区域的边界矢量数据对Landsat影像进行镶嵌和裁剪得到研究区域的Landsat影像，如图2所示；
步骤d，利用ENVI软件中的坐标变换功能，对DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像进行坐标变换使其与Landsat影像的坐标系一致；
步骤e，利用ENVI软件中的裁剪功能，结合研究区域的边界矢量数据对将步骤d得到的DMSP/OLS影像进行裁剪得到研究区域内的DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像，如图3所示；
步骤f，利用ENVI软件中的配准功能，将步骤c得到的研究区域landsat影像作为基准影像对DMSP/OLS影像进行配准；
步骤g，按照公式(1)和公式(2)，利用ENVI软件中的波段运算功能从步骤c中得到的Landsat影像中提取研究区域的MNDWI指数和NDBI指数，MNDWI指数如图4所示；
其中Green表示Landsat影像中绿光波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像，绿光波段和红外波段的DN值分别为波段2和波段5，对于OLI影像分别，绿光波段和红外波段的DN值分别为波段3和波段6。
其中NIR表示Landsat影像中近红外波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像，近红外波段和红外波段的DN值分别为波段4和波段5，对于OLI影像，近红外波段和红外波段的DN值分别为波段5和波段6。
步骤h，按照公式(3)，利用ENVI软件中的波段运算功能将NDBI指数进行归一化处理，得到取值范围为[0,1]区间的NDBIn指数，如图5所示；
其中Min表示研究区域内NDBI指数的最小值，Max表示研究区域内NDBI指数的最大值。
步骤i，按照公式(4)利用MNDWI指数和NDBIn指数对研究区域内的DMSP/OLS影像夜光强度值进行去饱和校正，得到去饱和校正后的DMSP/OLS影像，如图6所示。
其中NTL表示校正之前DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像像元的DN值，DsNTL表示校正后像元的DN值。
对比图3和图6，可以看出本发明方法有效地进行了DMSP/OLS年稳定夜光影像去饱和校正，较好地反映了某某市影像饱和区域中城市的细节信息。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (7)
1.一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a，选择与DMSP/OLS夜光遥感影像同一年内并且能覆盖整个研究区域的Landsat影像；
步骤b，将Landsat影像进行坐标变换，转换为WGS84坐标系；
步骤c，结合研究区域的边界矢量数据对Landsat影像进行镶嵌和裁剪得到研究区域的Landsat影像；
步骤d，对DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像进行坐标变换使其与Landsat影像的坐标系一致；
步骤e，利用研究区域的边界矢量数据对将步骤d得到的DMSP/OLS影像进行裁剪得到研究区域内的DMSP/OLS夜光遥感影像；
步骤f，将步骤c得到的研究区域landsat影像作为基准影像对DMSP/OLS影像进行配准；
步骤g，从步骤c中得到的Landsat影像中提取研究区域的MNDWI指数和NDBI指数；
步骤h，将NDBI指数进行归一化处理，得到取值范围为[0,1]区间的NDBIn指数；
步骤i，利用MNDWI指数和NDBIn指数对研究区域内的DMSP/OLS影像夜光强度值进行去饱和校正。
2.如权利要求1所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：所述步骤a的Landsat影像选择具体方法为：
根据DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像的年份选择Landsat陆地系列卫星影像中同一年份的TM影像或者ETM+影像或者OLI影像；
当研究区域较小，一景Landsat影像可以完全覆盖时，选择在此年份内覆盖整个研究区域并且受云、雪等天气影响最小的一景Landsat影像；
当研究区域较大，一景Landsat影像无法完全覆盖时，选择在此年份内受云、雪等天气影响最小的，获取时间接近的多景Landsat影像，使其组合可以覆盖整个研究区域。
3.如权利要求2所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：如果研究区域较小，只用一景Landsat影像可以完全覆盖时，步骤c中利用研究区域的边界矢量数据对其进行裁剪得到研究区域的Landsat影像；如果研究区域较大，需要多景影像时，首先将多景影像进行镶嵌得到一幅覆盖研究区域的影像，再利用研究区域的边界矢量数据对其进行裁剪得到研究区域的Landsat影像。
4.如权利要求1所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：所述步骤g的MNDWI指数根据如下公式计算：
其中Green表示Landsat影像中绿光波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像分别为波段2和波段5，对于OLI影像分别为波段3和波段6。
5.如权利要求1所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：所述步骤g的NDBI指数根据如下公式计算：
其中NIR表示Landsat影像中近红外波段的DN值，MIR表示中红外波段的DN值；对于TM影像和ETM+影像，绿光波段和红外波段的DN值分别为波段2和波段5，对于OLI影像分别，绿光波段和红外波段的DN值分别为波段3和波段6。
6.如权利要求5所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：所述步骤h的NDBIn指数根据如下公式计算：
其中Min表示研究区域内NDBI指数的最小值，Max表示研究区域内NDBI指数的最大值。对于TM影像和ETM+影像，近红外波段和红外波段的DN值分别为波段4和波段5，对于OLI影像，近红外波段和红外波段的DN值分别为波段5和波段6。
7.如权利要求1所述的一种DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像去饱和校正方法，其特征在于：所述步骤i的去饱和校正方法具体为：
其中NTL表示校正之前DMSP/OLS年稳定夜光遥感影像像元的DN值，DsNTL表示校正后像元的DN值。
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- 2018-10-23 CN CN201811236800.8A patent/CN109509154B/zh active Active
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