吉林一号高分辨率夜光遥感影像在城市监测中的应用

文 | 张国亮 朱瑞飞 杜一博 曲春梅 李贝贝

1.长光卫星技术有限公司 2.吉林省卫星遥感应用技术重点实验室3.吉林省遥感信息技术应用创新基地

一、引言

1.夜光遥感发展趋势

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。夜光遥感起源于20世纪70年代，美国军事气象卫星计划（DMSP）的线性扫描业务系统（OLS）是全球第一颗具备夜光成像能力的卫星传感器，但其设计初衷并不是为了拍摄夜间灯光，而是为了捕捉夜间云层反射的微弱月光，从而获取夜间云层分布信息[1]。经过近半个世纪的发展，已经有包括DMSP、Suomi-NPP、SAC-C/D、EROS-B、吉林一号、珞珈一号等对地观测卫星可以获取地球夜间灯光影像，如今夜光遥感数据源日趋丰富（见表1）。

表1 国内外常见夜光遥感数据源

从空间分辨率上看，目前国内外可公开获取的夜光遥感数据已覆盖低、中、高多个尺度。从获取的光谱信息角度看，夜光遥感数据已从未定标的灰度图像发展到了经过辐射定标的彩色遥感影像。各项指标的进步为夜光遥感应用提供了更多的可能性，也使得夜光遥感技术的发展前景变得越来越明朗。

2.吉林一号夜光遥感数据

目前，在夜间城市遥感监测中DMSP/OLS、Suomi-NPP/VIIRS和珞珈一号等传统低、中分辨率夜光遥感数据主要应用于大区域人类活动及效应研究、社会经济参数估算、城市化监测与评估等领域[2]。吉林一号夜光遥感影像与传统低、中分辨率夜光影像相比，在空间分辨率、谱段数目、重访周期和成像模式等方面均存在明显差异，其重点应用领域是城市微小光源识别和城市小范围精细化定量遥感建模，如光源分类、城市发展情况及人类活动监测、住房空置率监测和耗电量监测等[3]。表2为吉林一号在轨微光成像卫星主要技术指标[4]。

表2 吉林一号在轨微光成像卫星主要技术指标

续表2

二、城市夜光遥感监测

1.城市发展情况及人类活动监测

成都市是国家历史文化名城，是中国著名旅游城市。物产丰盈、气候温润、人口发达，这些基础奠定了成都市丰富多彩的夜生活，完全符合了它“不夜城”的称号。本研究利用吉林一号视频07星对成都市夜景进行拍摄，影像覆盖成都市锦江区、青羊区、金牛区、武侯区和成华区5个行政分区，总面积约500km2，影像获取时间为2018年4月2日（见图1）。

图1 成都市灯光统计样本选取分布图

本研究首先进行影像辐射定标、几何校正和影像镶嵌等预处理工作。在此基础上，利用10种不同用地类型，近1000个矢量图斑提取城市灯光亮度信息，并对灯光亮度信息进行统计。灯光统计数据为影像3个谱段加权后每平方米灯光辐射亮度值，辐射亮度单位为 W/(m2·sr·μm)。最后依据灯光亮度统计数据分析城市发展情况和人类活动情况（见图2-3）。

图2 成都市各行政区域夜间灯光亮度统计图

图3 成都市各类用地夜间灯光亮度统计图

成都市中心城区夜光遥感影像灯光亮度统计结果表明：①成都市夜间最为繁华的区域为城市西南部，夜间人类活动最为活跃的区域位于锦江区和武侯区商圈；②成都市商业区、住宅区、工业区等场景，每一类场景所呈现的平均灯光辐射亮度均与其功能属性密切相关；③商业区平均灯光辐射亮度最高，约等于住宅区灯光辐射亮度的3.5倍，约等于草地灯光辐射亮度的7倍。

2.城市住房空置率监测

长春市是吉林省省会，位于我国东北地区中部。全市总面积20593.5km2，市区面积4789 km2，建城区面积506 km2。研究区位于长春市中心城区（见图4），总面积约300 km2。研究数据可分为卫星遥感数据、地理空间数据和外业调查数据3类，具体包括吉林一号视频07星夜光影像、吉林一号光学A星日间多光谱影像、OSM数据、住房空置率外业调查数据（见表3）。

图4 研究区位置及遥感数据

表3 遥感数据及相关参数

卫星拍摄角度、成像时刻以及夜间天气等因素的影响会导致研究区多期影像之间存在较大的灯光明暗差异，但某一时间段内成像时间接近的多期夜间灯光影像均可以反映住房空置率信息。为了降低上述偶然和必然因素对遥感建模精度的影响，本研究利用多期夜光影像合成的方法对区域灯光进行增强，通过夜间灯光影像增强前后效果对比可以看出，增强后的夜光影像具有更加丰富的夜间灯光信息（见图5）。

图5 夜间灯光影像增强效果

多元线性回归模型能够充分发挥吉林一号高分辨率彩色夜光遥感影像的优势。与传统夜光遥感住房空置率计算模型相比，多元线性回归模型选取夜光影像的蓝、绿、红3个谱段灯光强度作为自变量，模型输入因子的增加将使模型具有更高的可靠性和计算精度[5]。基于彩色夜光遥感影像的住房空置率计算流程如图6所示。

图6 多元线性回归分析方法住房空置率计算流程图

为了获得理想的展示效果，将长春市主城区住房空置率划分为4个等级，并进行空间分布制图：空置率小于等于5%为不足区，空置率大于5%小于等于15%为合理区，空置率大于15%小于等于30%为预警区，空置率大于30%为危险区。

长春市主城区住房空置率空间分布图表明：住房空置不足区和住房空置合理区住宅集中分布在市中心老城区，住房空置预警区和住房空置危险区住宅大部分位于城市三环以外新城区（见图7）。长春市主城区住房空置率统计结果显示：住房空置不足区占比6.8%，空置合理区占比46.2%，空置预警区占比28.8%，空置危险区占比18.2%。由住房空置率空间分布结果和统计结果可知，长春市中心城区住宅面积与人口匹配相对合理，城市南部和北部发展较快，商品房保有余量。

图7 长春市主城区住房空置率空间分布图

3.城市耗电量监测

电力消耗量是衡量地区经济和电力发展情况的重要指标，随着中国经济的不断增长，生产及日常生活对电的需求不断增加，如何对电力进行合理分配和调控显得愈发重要。因此，准确获取电力消耗量对优化电力资源、科学配置电力调控计划具有重要意义。

考虑耗电量计算模型在不同区域的适用性，本研究选取全国多个城市夜光遥感影像用于耗电量模型构建。首先利用统计局公布的城市月耗电量与传统低分辨率夜光遥感影像制作耗电量真值影像，并利用研究区吉林一号高分辨率夜光遥感影像与耗电量真值影像进行线性回归分析，最终建立高分辨率夜光遥感耗电量计算模型。经验证，吉林一号高分辨率夜光影像灯光辐射亮度值与耗电量真值之间的决定系数R2高于0.81，相对误差约为14.3%。本研究选取云量覆盖面积小于10%条件下的5幅吉林一号视频07星夜光影像对长春市中心城区耗电量进行计算，耗电量空间分布、统计如图8、图9所示。

图8 长春市中心城区2018年耗电量分布图

图9 长春市中心城区2018年各月份耗电量统计图

耗电量监测结果表明：长春市中心城区2018年4月、8月、9月、10月和12月的耗电量呈现高低交错的趋势。耗电量最高的月份是2018年10月，其耗电量值为10.7亿千瓦时；耗电量最低的月份是2018年4月，其耗电量值为6.22亿千瓦时。从耗电量监测结果可以看出，灯光在一定程度上可以反映区域耗电量情况，但监测结果还不够精确。众所周知，除灯光对电力的消耗以外，城市用电类型多种多样，不同时段用电情况也存在较大差异。未来如果能够获取到更加详细的城市耗电量统计数据，模型精度将会得到提高。

三、结束语

如何更好地利用夜光遥感影像资源已成为各界学者关注的热点，本文以吉林一号夜光遥感影像为数据基础，通过开展城市发展情况及人类活动监测、城市住房空置率监测和城市耗电量监测等应用示范，总结归纳吉林一号夜光遥感影像及其应用特点如下：①吉林一号星座包含多颗具备夜光成像能力的卫星，影像获取快速灵活，支持编程拍摄，支持多角度成像;②吉林一号高分辨率夜光影像具有蓝、绿、红3个谱段，能够反映地面光源的真实色彩和强度，可用于城市场景分类和精细化定量遥感建模。

除了本文列举的几个城市夜光遥感应用示范以外，吉林一号高分辨率夜光遥感影像还可在夜间目标识别、照明技术研究、光污染研究、海洋渔业监测、灾害监测及战争冲突监测等多个领域中得到应用。未来，随着夜光遥感技术的不断进步和社会发展基础数据的不断丰富，人类将可以利用夜光遥感技术探索更多的自然规律和社会规律。