夜间灯光数据序列构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种夜间灯光数据序列构建方法及装置。该夜间灯光数据序列构建方法包括：接收待校正遥感影像，获取对应的待校正夜间灯光数据；基于所述待校正遥感影像，确定采集所述待校正遥感影像的遥感卫星采集的训练遥感影像，并获取所述训练遥感影像对应的目标校正模型；利用所述目标校正模型对所述待校正夜间灯光数据进行校正处理，获取目标夜间灯光数据；根据所述目标夜间灯光数据，构建夜间灯光数据序列。该夜间灯光数据序列构建方法，可节省地面定标场确定时间，提高确定目标校正模型的处理效率，且对待校正夜间灯光数据校正过程中计算方便，计算结果准确可靠。

Method and device for constructing night light data sequence

The invention discloses a method and a device for constructing a night light data sequence. The night light data sequence construction method comprises: receiving the correction of remote sensing image, obtain the correction data corresponding to the light at night; the correction of remote sensing image based on determining the correction of remote sensing image acquisition remote sensing satellite remote sensing image acquisition training, and access to the training of remote sensing image corresponding to the target object using the correction model; the correction model for correction correction of night light data to the target night light data; according to the target of the night light data construct night light data sequence. The construction method of the night light data sequence, can save ground calibration field to determine the time, improve processing efficiency of target calibration model, and treat the correction of night light data in the process of correction calculation is convenient, accurate and reliable.

【技术实现步骤摘要】
夜间灯光数据序列构建方法及装置
本专利技术涉及遥感应用
，尤其涉及一种夜间灯光数据序列构建方法及装置。
技术介绍
夜间灯光遥感研究源于1972年美国国防气象卫星计划开始的项目，但是数据整理存档则起始于1992年。目前，夜间灯光数据分别来源于6颗不同的卫星，F10，F12，F14，F15，F16，F18。尽管到目前为止，卫星存档期达到20多年，但是目前的研究仍然局限于使用某一个卫星的数据，或某几个卫星的数据，采用夜间灯光数据序列研究则较少。其原因在于，一个方面是由于卫星传感器退化，另外一方面则是由于不同卫星的传感器差异较大，导致数据跨时间进行比较产生困难。基于夜间灯光序列数据，在经济研究，能源研究，城市化扩展研究等方向均具有非常重要的作用，因此构建夜间灯光序列数据意义重大。对不同平台卫星数据间的相对辐射校正，能够获得连续一致的序列数据。现有夜间灯光数据序列构建方法包括如下几种：其一是，基于不变地物特征点的相对辐射校正方法，是一个有效的相对辐射校正法，DMSP(DefenseMeteorologi-calSatelliteProgram，国防气象卫星计划)/OLS(OperationalLinescanSystem，线性扫描业务系统)由于缺乏相应的不变特征地物，无法获取高质量的不变地物特征点。在基于不变地物特征点的相对辐射校正方法中，可通过人工获取不变地物特征点或自动获取不变地物特征点，存在人为误差大、计算量巨大、处理效率低的问题。其二是，基于暗像元法的相对辐射校正方法。在光学遥感影像上，暗像元法是一种运用广泛的相对辐射校正方法，其主要思想是把深水、高山阴影作为暗像元，然后减去该值，获得校正结果。该基于暗像元法的相对辐射校正方法，存在人工干预多，易受到主观干预，而且耗时费力，处理效率低的问题。其三是，脊线回归法。脊线回归法是一种简答有效的相对辐射定标方法，其假定在一个较短时间内，两幅影像大部分像元能够保持不变，因此基于两者的二维分布图，通过构建回归模型来进行相对校正。但现有脊线回归法存在计算量巨大、处理效率低的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有夜间灯光数据序列构建方法存在计算量大且处理效率低的缺陷，提供一种夜间灯光数据序列构建方法及装置。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术与现有技术相比具有如下优点：本专利技术所提供的夜间灯光数据序列构建方法及装置中，可基于待校正遥感影像，确定采集该待校正遥感影像的遥感卫星，进而确定该遥感卫星采集的训练遥感影像对应的目标校正模型，无需预先确定地面定标场即可获取目标校正模型，以节省地面定标场确定时间，提高确定目标校正模型的处理效率；并且，利用目标校正模型对待校正夜间灯光数据进行校正过程，计算方便且计算结果准确可靠，误差较小。再基于目标夜间灯光数据，构建夜间灯光数据序列，由于目标夜间灯光数据之间具有可比性，可使其构建的夜间灯光数据序列更准确可靠。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实施例1中夜间灯光数据序列构建方法的一流程图。图2是本专利技术实施例1中训练夜间灯光数据的一示意图。图3是本专利技术实施例1中二维分布散点图的一示意图。图4是本专利技术实施例1中不同待校正遥感影像和目标遥感影像的一示意图。图5是本专利技术实施例1中夜间灯光数据序列与GDP相关的一示意图。图6是本专利技术实施例2中夜间灯光数据序列构建装置的一原理框图。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。实施例1图1示出本实施例中夜间灯光数据序列构建方法的流程图。该夜间灯光数据序列构建方法，通过对不同遥感卫星(如F10，F12，F14，F15，F16，F18)基于DMSP/OLS采集到的夜间灯光数据进行校正处理，以使不同遥感卫星采集到夜间灯光数据之间具有可比性，以将不同遥感卫星采集到的夜间灯光数据进行夜间灯光数据序列构建，为经济研究、能源研究和城市化扩展研究等方向提供依据。如图1所示，该夜间灯光数据序列构建方法包括如下步骤：S10：接收待校正遥感影像，获取对应的待校正夜间灯光数据。其中，待校正遥感影像是任一遥感卫星采集到的需要进行校正处理的遥感影像。具体地，每一待校正遥感影像包括校正影像标识和校正卫星标识。其中，校正影像标识用于唯一识别待校正遥感影像；校正卫星标识用于识别采集该待校正遥感影像的遥感卫星，如F10、F12、F14、F16和F18等。待校正夜间灯光数据可以是通过DMSP/OLS获取的可见光-近红外(VNIR)波和段热红外(TIR)波段，也可以灰度值。S20：基于待校正遥感影像，确定采集待校正遥感影像的遥感卫星采集的训练遥感影像，并获取训练遥感影像对应的目标校正模型。具体地，基于待校正遥感影像携带的卫星标识确定采集该待校正遥感影像的遥感卫星；再基于采集该待校正遥感影像的卫星采集的训练遥感影像，并获取训练遥感影像对应的目标校正模型。其中，每一训练遥感影像也携带一训练影像标识和训练卫星标识。基于待校正遥感影像，确定采集待校正遥感影像的遥感卫星采集的训练遥感影像时，使得待校正遥感影像校正和训练遥感影像携带的训练卫星标识相同，即待校正遥感影像和训练遥感影像采用同一遥感卫星采集到的，以确保待校正遥感影像可基于训练遥感影像对应的目标校正模型进行校正。S30：利用目标校正模型对待校正夜间灯光数据进行校正处理，获取目标夜间灯光数据。本实施例中，目标校正模型包括y＝ax2+bx+c，在目标校正模型构建过程中，将训练遥感影像的训练夜间灯光数据作为x值，参考遥感影像的参考夜间灯光数据作为y值进行校正处理，以确定参数a、b和c的值。在利用目标校正模型对待校正夜间灯光数据进行校正时，将待校正遥感影像中任一像元的待校正夜间灯光数据作为目标校正模型的x值，将获取的y值作为目标夜间灯光数据。采用基于相同参考遥感影像形成的不同目标校正模型对不同待校正夜间灯光数据进行校正处理，以获取与参考夜间灯光数据具有可比性的目标夜间灯光数据，校正过程计算方便，计算结果准确可靠，误差较小。S40：根据目标夜间灯光数据，构建夜间灯光数据序列。具体地，目标夜间灯光数据是不同遥感卫星采集到的任一不变特征地物(如中国或其他区域)在不同年度的待校正遥感影像基于不同目标校正模型进行校正后获取到的夜间灯光数据，同目标校正模型是不同训练遥感影像与同一参考遥感影像进行校正处理后形成的，使得该不变特征地物不同年度的目标夜间灯光数据具有可比性。因此，可基于不同年度的目标夜间灯光数据构建夜间灯光数据序列。该夜间灯光数据序列在对任一不变特征地物进行经济研究、能源研究和城市扩展研究等方面具有重要的意义。在一具体实施方式中，目标校正模型与训练卫星标识和参考卫星标识相关联。任一目标校正模型是基于携带训练卫星标识的训练遥感影像和携带参考卫星标识的参考遥感影像形成的，可体现训练遥感影像和参考遥感影像的夜间灯光数据的差异。基于目标校正模型的训练卫星标识，可确定该目标校正模型可进行校正的待校正遥感影像，即待校正遥感影像的校正卫星标识需与目标校正模型的训练卫星标识一致，才可利用该目标校正模型进行校正。基于目标参考模型的参考卫星标识，可确定基于目标校正模型进行校正后形成的目标夜本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，包括：接收待校正遥感影像，获取对应的待校正夜间灯光数据；基于所述待校正遥感影像，确定采集所述待校正遥感影像的遥感卫星采集的训练遥感影像，并获取所述训练遥感影像对应的目标校正模型；利用所述目标校正模型对所述待校正夜间灯光数据进行校正处理，获取目标夜间灯光数据；根据所述目标夜间灯光数据，构建夜间灯光数据序列。

【技术特征摘要】
1.一种夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，包括：接收待校正遥感影像，获取对应的待校正夜间灯光数据；基于所述待校正遥感影像，确定采集所述待校正遥感影像的遥感卫星采集的训练遥感影像，并获取所述训练遥感影像对应的目标校正模型；利用所述目标校正模型对所述待校正夜间灯光数据进行校正处理，获取目标夜间灯光数据；根据所述目标夜间灯光数据，构建夜间灯光数据序列。2.根据权利要求1所述的夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，还包括：接收训练遥感影像和参考遥感影像，获取对应的训练夜间灯光数据和参考夜间灯光数据；根据所述训练遥感影像和所述参考遥感影像，获取二维分布散点图；根据所述二维分布散点图，获取所述训练遥感影像对应的目标校正模型。3.根据权利要求2所述的夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，所述根据所述训练遥感影像和所述参考遥感影像，获取二维分布散点图，包括：根据所述训练遥感影像和所述参考遥感影像，获取多组对应的像元组；将每一所述像元组对应的所述训练夜间灯光数据和所述参考夜间灯光数据，分别作为预设空间坐标系中对应的目标像元的x坐标值和y坐标值；在预设空间坐标系中，基于多个所述目标像元的x坐标值和y坐标值，确定与每一所述目标像元一一对应的散点，以获取所述二维分布散点图。4.根据权利要求3所述的夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，所述根据所述训练遥感影像和所述参考遥感影像，获取二维分布散点图之后，还包括：对所述二维分布散点图进行除噪处理；所述除噪处理包括：将所述二维分布散点图中沿X轴方向水平分布的像元和/或沿Y轴方向垂直分布的像元去除。5.根据权利要求3或4所述的夜间灯光数据序列构建方法，其特征在于，所述根据所述二维分布散点图，获取对应的目标校正模型，包括：根据所述二维分布散点图确定脊线；根据所述脊线确定初始校正模型，所述初始校正模型包括y＝ax2+bx+c；采用最小二乘算法对所述初始校正模型的参数进行解算，以获取与所述遥感影像相对应的目标校正模型。6.一种夜间灯光数据序列构建装置，其特征在于，包括：第一数据获取模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张清凌，王志盼，钱静，陈凯，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44