基于DMSP_OLS数据的我国省级经济发展水平研究_何洋
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以图 2 和图 3 中 2000~2009 年的各省级行政单 元区域灯光总亮度与 GDP 统计指标为样本，通过对 区域灯光总亮度与 GDP 数据的分析，分别利用拟合 直线模型 Linear、拟合二次曲线模型 Quadratic、拟 合三次曲线模型 Cubic 以及拟合乘幂曲线模型 Power 等曲线拟合回归模型建立中国省级尺度上经济发展 水平 GDP 的遥感估算模型，估算模型如图 4 及表 1 所示。
a 2000 年 c 2002 年 e 2004 年
b 2001 年 d 2003 年 f 2005 年
1 600 000 1 400 000 1 200 000 1 000 000
800 000 600 000 400 000 200 000
(0)
2000 2005
2001 2006
2002 2007
DMSP 卫星的轨道特点类似于 NOAA 卫星，运行 在距离地球 830 km 的太阳同步近极地轨道，卫星的扫 描条带宽度为 3 000 km，其过赤道的时间分别为地方 时 10:50 和 22:50。每天绕轨道运行 14 轨，运行周期 约为 101 min，每天可产生 4 次全球覆盖的昼夜影像 数据，包括 4 个时段 ：清晨、白天、黄昏和晚上 [3]。 DMSP 卫星上搭载的 OLS 传感器分为 2 个波段 ：①可 见光 - 近红外波段（VNIR），其波段范围为 0.4~1 μm， 光谱分辨率达到 6 bit，灰度值范围为 0~63 ；②热红外 波段（TIR），其波段范围为 10~13 μm，光谱分辨率 达到 8 bit，灰度值范围为 0~255[1,2]。OLS 传感器获取
因遥感平台、传感器、遥感方式的不同，使得遥 感信息具有多源性。由于本文的研究对象为省级尺度 的经济发展水平，所以采用低等空间分辨率的卫星遥感 数据。Landsat/MSS、Landsat/TM(ETM)、SPOT/HRV 等 常用的遥感数据空间分辨率高，过高的空间分辨率易 突出细节特征而忽略宏观规律，故未采用。
美国军事气象卫星 DMSP 于 1976 年 9 月首次搭载 OLS 传感器。不同于 SPOT、LANDSAT/TM 等传感器， OLS 能在夜间进行监测，且能探测到城市夜间灯光甚 至小规模的居民聚集地、道路车流等在夜间发出的较 低强度的灯光。该夜间灯光数据能够与黑暗的夜间背 景形成强烈的对比，反映各地区夜间社会经济活动的 综合状况，并具有与 AVHRR 相当的空间和时间分辨 率，能为大尺度的地区社会经济活动的动态监rithmic（Y=b0+b1lnX）、 拟 合 三 次 方 程 Cubic （Y=b0+b1X+b2X 2+b3 X 3）、 拟 合 乘 幂 曲 线 模 型 Power （Y=b0X b1）等。
3 结果与讨论
3.1 DMSP/OLS 夜间灯光数据处理结果 在 ArcGIS 9.3 软件中，对研究区域灯光数据的像元
2003 2008
2004 2009
图 2 2000~2009 年 31 省市区域灯光总亮度对比图
45 000.00 40 000.00 35 000.00 30 000.00 25 000.00 20 000.00 15 000.00 10 000.00 5 000.00
0.00
2000 2005
XX+1.511 437 170 885 86E-14XXX 式中，Y 为区域 GDP( 单位：亿元 )；X 为区域灯光总亮度。
从拟合三次曲线模型的回归分析结果可以看出 DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据适合应用于研究区域间 经济发展状况，本研究中的 10 a 期区域灯光总亮度数 据能很好反映区域经济发展水平。
因此本文灯光区域的提取直接引用 Elvidge 等的研 究结论，通过利用灯光面积与 GDP 的回归模型，并结 合已有社会经济统计数据，首先对已有的灯光数据产 品确定一个能区分灯光像元与误差像元的阈值，然后 通过条件运算的方式对遥感影像进行提取，去除误差 像元。利用式（1）计算出研究年份的 GDP 指标所对 应的有效灯光区域面积，再根据该面积数据提取出夜 间灯光遥感数据中的有效像元，删除误差像元，直到 提取出的灯光区面积与 GDP 对应的灯光有效面积最为 接近为止。
度信息与各省市 GDP 数据进行曲线拟合回归分析，建立了基于灯光遥感数据区域亮度信息的 GDP 估算模型 ；以全新的视角利
用夜间灯光遥感数据进行了中国省级尺度上经济发展水平分析，取得了很好的实际效果。
关键词 ：DMSP/OLS ；夜间灯光数据 ；经济发展水平
中图分类号 ：P237.9
文献标志码 ：B
状况进行分析，GDP 数据能够从总体上代表各地区的
社会经济发展水平。为了检验夜间灯光遥感数据亮度
信息能否反映区域的经济发展水平，根据提取的夜间
灯光亮度数据和各省级行政单元的 GDP 数据进行曲线
拟合回归分析，以发掘两者之间的联系。
在科学实验或统计研究中，人们常常需要从一组
测定的数据去求得自变量 x 和因变量 y 的一个解析表
（1. 中海油能源发展股份有限公司 北京分公司，北京 100029 ；
2. 福建农林大学 资源与环境学院，福建 福州 350002 ；3. 武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072）
摘 要 ：基于 2000~2009 年的 DMSP/OLS 夜间灯光数据，提取了同期中国省级行政单元的夜间灯光遥感信息 ；将灯光遥感亮
收稿日期 ：2013-07-02。 项目来源 ：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2012105010203）。
·80·
地理空间信息
第 12 卷第 2 期
图像幅宽为 3 000 km，全分辨率数据的空间分辨率为 0.56 km。
对夜间灯光数据处理时，需先在配准好的遥感影 像中，将灯光像元与误差像元区分开。对 DMSP/OLS 夜间灯光数据的预处理大多是利用阈值法去除误差像 元，即利用相关统计数据（城市建设用地面积等）提 取出研究范围所对应的遥感影像数据。该方法操作简 单、易行，其理论假设也合理。但由于本文的研究范 围未将城市和农村分开，另外建设用地的统计数据也 不易获取，因此本研究不适合利用城市相关的统计数 据提取误差像元。Elvidge 等 [6] 利用夜间灯光遥感数 据对人口、经济活动、电力消费进行了研究发现，夜 间灯光区的面积与人口数、国内生产总值、电力消费 量呈显著的相关性，其中 GDP 与灯光数据的相关性 最高。
2014 年 4 月 第 12 卷第 2 期
doi:10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02. 028
地理空间信息
GEOSPATIAL INFORMATION
Apr.,2014 Vol.12,No2
基于 DMSP/OLS 数据的我国省级经济发展水平研究
何 洋 1，程 辉 2，唐 亮 3
在本研究中，夜间灯光遥感数据的区域灯光总亮 度指标 B 为区域内灯光像元不同等级亮度值与对应像 元数的乘积之和 ：
63
/ B = Bi# Ni
(2)
i= 1
式中，Bi 为区域内第 i 等级的亮度值 ；Ni 为区域内第 i
亮度等级的像元总数。
2.2 曲线拟合回归分析
本文选取 GDP 指标对各省级行政单元的社会经济
灰度值进行计算，通过阈值提取最终得到的 31 省市 10 a 期 DMSP/OLS 夜间灯光数据处理结果如图 1a~j 所示。 3.2 31 省市区域灯光总亮度与 GDP 指标计算结果
在夜间灯光遥感数据预处理的基础上，统计出各 省市区域灯光总亮度信息，按照式 (2) 计算出各省市的 区域灯光总亮度，2000~2009 年各年份区域灯光总亮度 与 GDP（单位 ：万元）对比如图 2 和图 3 所示。 3.3 区域灯光总亮度与 GDP 曲线拟合回归模型的构建
2001 2006
2002 2007
2003 2008
2004 2009
图 3 2000~2009 年 31 省市 GDP 对比图
g 2006 年
h 2007 年
i 2008 年
j 2009 年
1 数据与处理
1.1 基础地理数据及处理 本文用到的基础地理数据主要是来源于国家基础
地理信息系统的 31 个省级行政区划 1 ∶ 400 万边界矢 量数据（不包括台湾、香港、澳门地区）。社会经济统 计数据主要是各省级行政单元 2000~2009 年的 GDP 数
据，均来源于历年《中国统计年鉴》。在 ArcGIS 9.3 软 件 中， 将 矢 量 数 据 统 一 转 化 为 Krasovsky_1940_Albers 投影坐标系统，并将 31 个省级行政单元的经济统计数 据集成到该空间数据库中，以便后续的研究分析。 1.2 灯光遥感数据及处理
lgG DP = - 3.185 + 1.159lgS (R2 = 0.97) (1) 式中，GDP 表示国内生产总值，单位 Billion USD ；S 为区域的灯光总面积，单位 km2。
2 研究方法
2.1 夜间灯光遥感数据的亮度信息提取 本研究通过提取 DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据的
亮度信息，以各省级行政单元的夜间灯光总亮度来研 究不同区域的综合经济发展状况。该指标是用来衡量 不同区域在全国范围内经济发展总体情况的一种相对 数，数值大小反映了不同地区的经济发展在全国范围 的高低水平。在本研究中，基于夜间灯光遥感数据亮 度信息的研究与以往基于统计数据的传统研究方法的 不同之处在于 ：夜间灯光数据亮度信息是基于卫星遥 感数据获取的，数据的客观性、综合性、真实性有很 好的保证，能够较真实准确地反映各地区经济发展总 体状况。
从图 4 和表 1 可以看出，基于区域灯光总亮度和
第 12 卷第 2 期
何 洋等 ：基于 DMSP/OLS 数据的我国省级经济发展水平研究
·81·
GDP 建立的 4 种模型都具有较好的拟合效果，其中拟 合三次曲线模型 Cubic 对样本点的拟合效果最好，可决 系数 R2=0.803，该模型中区域灯光总亮度可解释 80.3% 的 GDP 变化。
文章编号 ：1672-4623（2014）02-0079-04
目前测度经济发展水平的方法主要是基于行政单 元统计数据的指标法 [1]。以行政单元统计数据为基础的 指标法存在以下缺陷 ：①需要花费大量的人力物力收 集、整理数据，成本很高 ；②数据更新周期较长，全 国范围的经济普查每 5 a 进行一次，且数据缺乏空间信 息，无法满足相关部门和机构 ( 规划部门、国土资源信 息部门等 ) 的需要 ；③行政统计单元的变更和统计工作 中存在的主观因素和不确定性使得测度指标的可比性、 可信度较差 ；④国内生产总值、人均 GDP 等指标虽然 简单，但很难真实、全面地反映经济发展的状况 ；⑤ 综合指标法，虽然弥补了单一指标法的某些不足，能 比较全面地反映区域经济发展的总体水平，但是由于 指标的选取因人而异，因研究区域的不同而不同，其 通用性、可比性也较差。
美国军事气象卫星 DMSP 搭载的 OLS 传感器为大 尺度的社会经济发展研究提供了一种新的数据获取手 段。DMSP/OLS 传感器可在夜间工作，能够探测到城 市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光， 并使之明显区别于黑夜背景 [2,3]。国内外的学者已将此 数据用于研究社会经济的相关领域，如利用 DMSP/ OLS 数据分析与社会经济因子 ( 人口密度、GDP 和电 力能源消耗等 ) 的线性相关性 。 [4-7] 本文利用 DMSP/ OLS 夜间灯光数据提取了各省级行政单元的夜间灯光 亮度信息，进行经济发展水平时空特征的研究。
达式 y = f（x）。如果不要求曲线通过所有的数据点，
而只是要求它反映对象整体的变化趋势，则可得到简
单实用的近似函数表达式 y=f（x）。
常见的曲线拟合回归方法有 ：拟合直线方程 Linear
（Y=b0+b1X）、拟合二次方程 Quadratic（Y=b0+b1X+b2X 2）、 拟 合 复 合 曲 线 模 型 Compound（Y=b0×b1X）、 拟 合 等 比 级 数 曲 线 模 型 Growth（Y=e（b0+b1X））、 拟 合 对 数 方
a 2000 年 c 2002 年 e 2004 年
b 2001 年 d 2003 年 f 2005 年
1 600 000 1 400 000 1 200 000 1 000 000
800 000 600 000 400 000 200 000
(0)
2000 2005
2001 2006
2002 2007
DMSP 卫星的轨道特点类似于 NOAA 卫星，运行 在距离地球 830 km 的太阳同步近极地轨道，卫星的扫 描条带宽度为 3 000 km，其过赤道的时间分别为地方 时 10:50 和 22:50。每天绕轨道运行 14 轨，运行周期 约为 101 min，每天可产生 4 次全球覆盖的昼夜影像 数据，包括 4 个时段 ：清晨、白天、黄昏和晚上 [3]。 DMSP 卫星上搭载的 OLS 传感器分为 2 个波段 ：①可 见光 - 近红外波段（VNIR），其波段范围为 0.4~1 μm， 光谱分辨率达到 6 bit，灰度值范围为 0~63 ；②热红外 波段（TIR），其波段范围为 10~13 μm，光谱分辨率 达到 8 bit，灰度值范围为 0~255[1,2]。OLS 传感器获取
因遥感平台、传感器、遥感方式的不同，使得遥 感信息具有多源性。由于本文的研究对象为省级尺度 的经济发展水平，所以采用低等空间分辨率的卫星遥感 数据。Landsat/MSS、Landsat/TM(ETM)、SPOT/HRV 等 常用的遥感数据空间分辨率高，过高的空间分辨率易 突出细节特征而忽略宏观规律，故未采用。
美国军事气象卫星 DMSP 于 1976 年 9 月首次搭载 OLS 传感器。不同于 SPOT、LANDSAT/TM 等传感器， OLS 能在夜间进行监测，且能探测到城市夜间灯光甚 至小规模的居民聚集地、道路车流等在夜间发出的较 低强度的灯光。该夜间灯光数据能够与黑暗的夜间背 景形成强烈的对比，反映各地区夜间社会经济活动的 综合状况，并具有与 AVHRR 相当的空间和时间分辨 率，能为大尺度的地区社会经济活动的动态监rithmic（Y=b0+b1lnX）、 拟 合 三 次 方 程 Cubic （Y=b0+b1X+b2X 2+b3 X 3）、 拟 合 乘 幂 曲 线 模 型 Power （Y=b0X b1）等。
3 结果与讨论
3.1 DMSP/OLS 夜间灯光数据处理结果 在 ArcGIS 9.3 软件中，对研究区域灯光数据的像元
2003 2008
2004 2009
图 2 2000~2009 年 31 省市区域灯光总亮度对比图
45 000.00 40 000.00 35 000.00 30 000.00 25 000.00 20 000.00 15 000.00 10 000.00 5 000.00
0.00
2000 2005
XX+1.511 437 170 885 86E-14XXX 式中，Y 为区域 GDP( 单位：亿元 )；X 为区域灯光总亮度。
从拟合三次曲线模型的回归分析结果可以看出 DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据适合应用于研究区域间 经济发展状况，本研究中的 10 a 期区域灯光总亮度数 据能很好反映区域经济发展水平。
因此本文灯光区域的提取直接引用 Elvidge 等的研 究结论，通过利用灯光面积与 GDP 的回归模型，并结 合已有社会经济统计数据，首先对已有的灯光数据产 品确定一个能区分灯光像元与误差像元的阈值，然后 通过条件运算的方式对遥感影像进行提取，去除误差 像元。利用式（1）计算出研究年份的 GDP 指标所对 应的有效灯光区域面积，再根据该面积数据提取出夜 间灯光遥感数据中的有效像元，删除误差像元，直到 提取出的灯光区面积与 GDP 对应的灯光有效面积最为 接近为止。
度信息与各省市 GDP 数据进行曲线拟合回归分析，建立了基于灯光遥感数据区域亮度信息的 GDP 估算模型 ；以全新的视角利
用夜间灯光遥感数据进行了中国省级尺度上经济发展水平分析，取得了很好的实际效果。
关键词 ：DMSP/OLS ；夜间灯光数据 ；经济发展水平
中图分类号 ：P237.9
文献标志码 ：B
状况进行分析，GDP 数据能够从总体上代表各地区的
社会经济发展水平。为了检验夜间灯光遥感数据亮度
信息能否反映区域的经济发展水平，根据提取的夜间
灯光亮度数据和各省级行政单元的 GDP 数据进行曲线
拟合回归分析，以发掘两者之间的联系。
在科学实验或统计研究中，人们常常需要从一组
测定的数据去求得自变量 x 和因变量 y 的一个解析表
（1. 中海油能源发展股份有限公司 北京分公司，北京 100029 ；
2. 福建农林大学 资源与环境学院，福建 福州 350002 ；3. 武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072）
摘 要 ：基于 2000~2009 年的 DMSP/OLS 夜间灯光数据，提取了同期中国省级行政单元的夜间灯光遥感信息 ；将灯光遥感亮
收稿日期 ：2013-07-02。 项目来源 ：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2012105010203）。
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地理空间信息
第 12 卷第 2 期
图像幅宽为 3 000 km，全分辨率数据的空间分辨率为 0.56 km。
对夜间灯光数据处理时，需先在配准好的遥感影 像中，将灯光像元与误差像元区分开。对 DMSP/OLS 夜间灯光数据的预处理大多是利用阈值法去除误差像 元，即利用相关统计数据（城市建设用地面积等）提 取出研究范围所对应的遥感影像数据。该方法操作简 单、易行，其理论假设也合理。但由于本文的研究范 围未将城市和农村分开，另外建设用地的统计数据也 不易获取，因此本研究不适合利用城市相关的统计数 据提取误差像元。Elvidge 等 [6] 利用夜间灯光遥感数 据对人口、经济活动、电力消费进行了研究发现，夜 间灯光区的面积与人口数、国内生产总值、电力消费 量呈显著的相关性，其中 GDP 与灯光数据的相关性 最高。
2014 年 4 月 第 12 卷第 2 期
doi:10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02. 028
地理空间信息
GEOSPATIAL INFORMATION
Apr.,2014 Vol.12,No2
基于 DMSP/OLS 数据的我国省级经济发展水平研究
何 洋 1，程 辉 2，唐 亮 3
在本研究中，夜间灯光遥感数据的区域灯光总亮 度指标 B 为区域内灯光像元不同等级亮度值与对应像 元数的乘积之和 ：
63
/ B = Bi# Ni
(2)
i= 1
式中，Bi 为区域内第 i 等级的亮度值 ；Ni 为区域内第 i
亮度等级的像元总数。
2.2 曲线拟合回归分析
本文选取 GDP 指标对各省级行政单元的社会经济
灰度值进行计算，通过阈值提取最终得到的 31 省市 10 a 期 DMSP/OLS 夜间灯光数据处理结果如图 1a~j 所示。 3.2 31 省市区域灯光总亮度与 GDP 指标计算结果
在夜间灯光遥感数据预处理的基础上，统计出各 省市区域灯光总亮度信息，按照式 (2) 计算出各省市的 区域灯光总亮度，2000~2009 年各年份区域灯光总亮度 与 GDP（单位 ：万元）对比如图 2 和图 3 所示。 3.3 区域灯光总亮度与 GDP 曲线拟合回归模型的构建
2001 2006
2002 2007
2003 2008
2004 2009
图 3 2000~2009 年 31 省市 GDP 对比图
g 2006 年
h 2007 年
i 2008 年
j 2009 年
1 数据与处理
1.1 基础地理数据及处理 本文用到的基础地理数据主要是来源于国家基础
地理信息系统的 31 个省级行政区划 1 ∶ 400 万边界矢 量数据（不包括台湾、香港、澳门地区）。社会经济统 计数据主要是各省级行政单元 2000~2009 年的 GDP 数
据，均来源于历年《中国统计年鉴》。在 ArcGIS 9.3 软 件 中， 将 矢 量 数 据 统 一 转 化 为 Krasovsky_1940_Albers 投影坐标系统，并将 31 个省级行政单元的经济统计数 据集成到该空间数据库中，以便后续的研究分析。 1.2 灯光遥感数据及处理
lgG DP = - 3.185 + 1.159lgS (R2 = 0.97) (1) 式中，GDP 表示国内生产总值，单位 Billion USD ；S 为区域的灯光总面积，单位 km2。
2 研究方法
2.1 夜间灯光遥感数据的亮度信息提取 本研究通过提取 DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据的
亮度信息，以各省级行政单元的夜间灯光总亮度来研 究不同区域的综合经济发展状况。该指标是用来衡量 不同区域在全国范围内经济发展总体情况的一种相对 数，数值大小反映了不同地区的经济发展在全国范围 的高低水平。在本研究中，基于夜间灯光遥感数据亮 度信息的研究与以往基于统计数据的传统研究方法的 不同之处在于 ：夜间灯光数据亮度信息是基于卫星遥 感数据获取的，数据的客观性、综合性、真实性有很 好的保证，能够较真实准确地反映各地区经济发展总 体状况。
从图 4 和表 1 可以看出，基于区域灯光总亮度和
第 12 卷第 2 期
何 洋等 ：基于 DMSP/OLS 数据的我国省级经济发展水平研究
·81·
GDP 建立的 4 种模型都具有较好的拟合效果，其中拟 合三次曲线模型 Cubic 对样本点的拟合效果最好，可决 系数 R2=0.803，该模型中区域灯光总亮度可解释 80.3% 的 GDP 变化。
文章编号 ：1672-4623（2014）02-0079-04
目前测度经济发展水平的方法主要是基于行政单 元统计数据的指标法 [1]。以行政单元统计数据为基础的 指标法存在以下缺陷 ：①需要花费大量的人力物力收 集、整理数据，成本很高 ；②数据更新周期较长，全 国范围的经济普查每 5 a 进行一次，且数据缺乏空间信 息，无法满足相关部门和机构 ( 规划部门、国土资源信 息部门等 ) 的需要 ；③行政统计单元的变更和统计工作 中存在的主观因素和不确定性使得测度指标的可比性、 可信度较差 ；④国内生产总值、人均 GDP 等指标虽然 简单，但很难真实、全面地反映经济发展的状况 ；⑤ 综合指标法，虽然弥补了单一指标法的某些不足，能 比较全面地反映区域经济发展的总体水平，但是由于 指标的选取因人而异，因研究区域的不同而不同，其 通用性、可比性也较差。
美国军事气象卫星 DMSP 搭载的 OLS 传感器为大 尺度的社会经济发展研究提供了一种新的数据获取手 段。DMSP/OLS 传感器可在夜间工作，能够探测到城 市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光， 并使之明显区别于黑夜背景 [2,3]。国内外的学者已将此 数据用于研究社会经济的相关领域，如利用 DMSP/ OLS 数据分析与社会经济因子 ( 人口密度、GDP 和电 力能源消耗等 ) 的线性相关性 。 [4-7] 本文利用 DMSP/ OLS 夜间灯光数据提取了各省级行政单元的夜间灯光 亮度信息，进行经济发展水平时空特征的研究。
达式 y = f（x）。如果不要求曲线通过所有的数据点，
而只是要求它反映对象整体的变化趋势，则可得到简
单实用的近似函数表达式 y=f（x）。
常见的曲线拟合回归方法有 ：拟合直线方程 Linear
（Y=b0+b1X）、拟合二次方程 Quadratic（Y=b0+b1X+b2X 2）、 拟 合 复 合 曲 线 模 型 Compound（Y=b0×b1X）、 拟 合 等 比 级 数 曲 线 模 型 Growth（Y=e（b0+b1X））、 拟 合 对 数 方