DMSP/OLS数据在时间序列上的连续性矫正和过饱和校正

（一）DMSP/OLS数据

DMSP/OLS传感器在夜间工作，能探测到城市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光，并使之区别于黑暗的乡村背景。因此，DMSP/OLS夜间灯光影像可作为人类活动的表征，成为了人类活动监测研究的良好数据源。

使用DMSP/OLS数据主要有以下两点优势：

第一，DMSP/OLS不依赖于高空间分辨率，它的影像分辨率通常在1km左右，因而影像数据量非常小，甚至不到TM数据的1%，在对DMSP/OLS数据进行处理时更加简便；

第二，DMSP/OLS夜间灯光影像能反映综合性信息，它涵盖了交通道路、居民地等与人口、城市等因子分布密切相关的信息。

下面推荐两个下载数据的网址：

第一个是NOAA/NGDC网站

（https://ngdc.noaa.gov/）

不过该网站为全英网站，数据可能不太好找，可以利用浏览器自带的翻译功能翻译一下。

第二个是Earth Observation Group网站（https://payneinstitute.mines.edu/）

该网站相对好找一些，但是需要注册才能下载，好消息是注册很方便，用一个邮箱即可完成注册。

（二）行政边界数据

行政边界数据可以在阿里云出品的Datav.GeoAtlas地理小工具下载，该网站可以下载省级、市级、县级的行政边界数据，对从事地理信息行业的人是非常友好的，只不过下载下来的是JSON格式的文件，需要进行格式转换。

JSON格式数据转换成SHP格式数据可以利用GeoConverter网站，该网站可以进行多种数据之间的转换，其中就包含SHP。

根据我国城市化发展规律与稳定夜间灯光数据的特点，图像上后一年的DN值应当不小于前一年的DN值。选择稳定性好的F18的2010年数据作为基准，对数据进一步进行时间序列上的连续性校正。同时，进行过饱和校正，将DN值大于63的像元赋值为63。利用式(4)进行连续性校正，再用式(5)进行过饱和矫正。

（4）

（5）

式中，n+1=2010，2011，2012，2013年；DNn为前一年数据的像元DN值；DNn+1为后一年数据的像元DN值。完成历年数据的连续性校正和过饱和校正后，得到2010—2013年目标灯光数据集。

（一）按掩膜提取

由于源数据太大，设计范围太广，数据计算相对困难为了方便后续处理，我们可以利用按掩膜提取工具先提取出需要的部分。

工具位置：Spatial Analyst分析 -> 提取分析 -> 按掩膜提取

涉及到多个年份，我们可以右键点击该工具，选择批处理。

（二）时间序列上的连续性校正

这里提供三种使用ArcGIS的实现方法，分别是数学运算法、栅格计算法、镶嵌法。

1. 数学运算法

利用数学分析中的减法工具，用2010年的数据影像减去2011年的数据影像，即可得到像元的差值影像，像元值为正数的，说明2010年的DN值大于2011年的DN值。依次对2011、2012、2013进行相同的操作。

工具位置：Spatial Analyst分析 -> 数学分析 -> 减

图中大于零的部分为2010年DN值大于2011年DN值的部分。

再利用栅格计算器中的SetNull函数，将上步操作得到的影像中小于等于零的部分设置为空值，大于零的部分保持不变。

利用数学分析中的加法工具，用2011年的数据影像加上上一步操作得到的影像即可得到校正完成的2011年数据影像。

2. 栅格计算法

利用栅格计算器中的Con函数一步到位。

Con(条件，为真的取值，为假的取值)。该函数是根据条件判断，符合条件的怎么处理，不符合条件的怎么处理。我们可以设置条件为2011年的DN值>=2010的年DN值，符合条件的像元赋值为2011年的DN值，不符合条件的赋值为2010年的DN值。

工具位置：Spatial Analyst分析 -> 地图代数 -> 栅格计算器

3. 镶嵌法

利用镶嵌工具中的MAXIMUM镶嵌运算符选取重叠区域像元的最大值。

（三）过饱和校正

利用上面所说的栅格计算器中Con函数进行处理即可，处理两次，分别把像元值大于63的赋值为63，小于3的赋值为0，其余的保持不变。