申请/专利权人：深圳市城市规划设计研究院股份有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876871A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/20;G06V10/24;G06V10/60;G06T3/4007;G06T5/90;G06F16/29;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于夜间灯光二维特征的城乡空间结构识别方法，属于城乡规划技术领域，包括获取夜间灯光卫星遥感数据、灯光卫星遥感数据投影转换与重采样、夜间灯光卫星遥感数据进行饱和校正相互校正连续性校正、验证校正结果、提取灯光的二维特征、构建城乡梯度分析延长线数据序列、识别夜间灯光卫星遥感数据空间断点和绘制城乡交界区边等步骤。本发明将城乡交错带作为城乡空间的重要组成部分，充分考虑城乡的地域结构特征，以夜间灯光二维特征作为判别要素识别出城区、城乡交错带、乡村，打破以往城乡空间识别的城乡二元结构，识别结果更符合城乡发展的现状。

主权项：1.一种基于夜间灯光二维特征的城乡空间结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取夜间灯光卫星遥感数据：获取待研究城市的行政区划矢量数据和夜间灯光卫星遥感数据，并按城市的行政区范围裁剪夜间灯光卫星遥感数据。夜间灯光卫星遥感数据包括1992～2013年非辐射定标DMSPOLS夜间灯光数据、一幅已辐射定标的DMSPOLS夜间灯光数据、2012～2022年NPPVIIRS夜间灯光数据；S2、夜间灯光卫星遥感数据投影转换与重采样：在地理信息分析平台将裁剪后的城市夜间灯光卫星遥感数据重新统一换算为Lambert正轴等角圆锥投影坐标系，同时将投影转换后的城市夜间灯光卫星遥感数据按照双线性插值法，即根据四个最邻近输入像元中心的加权平均值分配像元的新值，重新采集为1km分辨率的数据影像；S3、对重采样后的DMSPOLS夜间灯光数据进行饱和校正：选定某一不变目标区域，将不变目标区域的已辐射定标DMSPOLS夜间灯光数据作为基准影像，1992～2013年非辐射定标DMSPOLS夜间灯光数据作为待校正影像，提取待校正影像和基准影像在不变目标区域灯光强度DN值，依次对1992～2013年非辐射定标DMSPOLS夜间灯光数据像元DN值采用二次项模型进行拟合回归；S4、构建整体灯光指数TLI和标准化差分指数DNI，验证饱和校正结果：TLI指数可以反映出待研究城市的所有像元DN值之和，可以以反映出地区整体灯光强度，随着城市经济发展DN值增加，TLI也会逐年增加。标准化差分指数DNI反映校正结果好坏，值越低，不同传感器所得同一年份影像之间的差异越小，说明校正结果越好；S5、DMSPOLS夜间灯光数据相互校正：将DMSPOLS夜间灯光数据在同一年份不同传感器所得影像，通过求平均的方法确定此年份最终的像元DN值，即进行像元的相互校正，公式如下： 其中，DNn,i为第n年像元i经过相互校正后的像元DN值，和分别为第n年像元i经过不同传感器获取的经过饱和校正后的像元DN值；S6、DMSPOLS夜间灯光数据连续性校正：基于以上步骤处理的DMSPOLS夜间灯光数据存在不同年度影像间不连续的问题，采用公式进行连续性校正；公式如下： 其中，DNn,i为第n年像元i经过连续性矫正后的像元DN值，DNn-1,i和DNn+1,i分别为第n-1年和第n+1年像元i经过相互校正后的像元DN值；至此完成了DMSPOLS夜间灯光数据的全部校正，其中基于不不变目标区域的饱和校正在一定程度上消除了DMSPOLS夜间灯光数据的过饱和现象，同时相互校正和连续性校正解决了多个传感器产生的同年影像和不同年影像间不连续的问题，由此得到了连续可比的全部年份DMSPOLS稳定灯光影像；S7、将NPPVIIRS影像数据进行预处理：采用第一版日夜波段合成影像的VCM月平均数据，对NPPVIIRS数据进行月数据合成、去噪，将0.3×10-9Wcm-2sr-1作为噪音阈值，低于此阈值的像元亮度值赋为0。S8、DMSPOLS和NPPVIIRS灯光影像相互校正：为保证DMSPOLS和NPPVIIRS灯光影像数据可比较，将DMSPOLS和NPPVIIRS在重叠年份2012、2013年的灯光影像数据进行数据建模，得到DMSPOLS和NPPVIIRS灯光影像相互校正模型；建立训练样本的散点图，通过基于幂函数、线性函数、对数函数、多项式函数建模，选取拟合结果最好的建模函数作为最佳拟合函数；将验证样本的NPPVIIRS灯光影像像元DN值代入模型中，得到模型预测的DMSPOLS灯光影像像元DN值，并将其与观测值进行一元线性回归，若拟合结果良好，则该模型用于DMSPOLS和NPPVIIRS灯光影像数据的相互校正；S9、提取夜间灯光影像的二维特征：在DMSPOLS和NPPVIIRS相互校正后的夜间灯光影像数据基础上，提取夜间灯光影像的二维特征；DN即经过以上步骤处理的1992～2022年全部夜间灯光影像的亮度值；灯光起伏度是在DN的基础上计算得到，是一定范围内DN的变化程度，一般选取像元3×3邻域作为灯光起伏度的计算范围；S10、构建城乡梯度分析延长线数据序列：以城市行政中心为起始点，向城市外做延长线，以延长线经过的像元DN值和灯光起伏度序列构建空间上数据序列；以1°为步长，延长线旋转360°，形成360条数据序列；S11、识别夜间灯光卫星遥感数据空间断点：应用Mann-Kendall趋势分析方法，分析序列中的内断点和外断点的位置；S12、绘制城乡交错带边界：将所有的内断点相连，形成城市范围的边界线，将所有的外断点相连，形成乡村范围的边界线，城市范围边界线和乡村范围边界线中间的区域即城乡交错带。

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