失踪人口回归+爷青回,本篇介绍下Suomi NPP VIIRS夜间灯光遥感数据下载。

文章目录
1 夜间灯光遥感数据简介
夜间灯光遥感数据就是指利用遥感技术捕捉夜晚地球上的灯光分布状况,可以有效反映人类活动的空间分布,因此常用于各类社会经济数据方面的遥感反演。这方面应用的知名案例包括武汉大学李德仁院士与李熙老师利用夜间灯光监测叙利亚战争状况,斯坦福大学利用夜间灯光与机器学习算法识别全球贫困人群等。
当前常用的夜间灯光遥感数据主要是两个卫星,一个是DMSP(Defense Meteorological Sate-llite Program)是美国国防部的极轨卫星计划,传感器空间分辨率为3000 m,生产的夜光遥感产品空间分辨率通常为1000 m,同时DMPS夜光遥感数据是当前最长时间序列的夜光遥感数据(自1992-2013),可以提供长时间序列连续的夜光遥感监测。另一个则是2011年发射的新一代对地观测卫星Suomi NPP,该卫星搭载的可见光/红外辐射成像仪(Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS)能够获取新的夜间灯光遥感影像(Day/Night Band,DNB波段),空间分辨率也提高到750 m(以下简称NPP-DNB),生产的夜间灯光遥感产品空间分辨率通常为500 m。这两个卫星以外,还有一些其他相关的夜间灯光卫星,但是数据较少,且不易获取。值得注意的是,2018年中国也发射了自己的首颗专业夜间灯光卫星(由武汉大学设计与发射)——珞珈一号。
另外这里推荐几篇相关的夜间灯光遥感文章。第一篇是我参与的一篇RSE论文翻译。第二篇是RSE最新的夜间灯光遥感综述文章。
2 夜间灯光遥感数据下载
1 年和月尺度产品下载
DMSP夜间灯光遥感数据提供年尺度产品下载。由于该卫星存在过饱和效应,NOAA为此发布了多套去饱和的校正影像,关于DMSP夜间灯光遥感数据的详细介绍可以参考ENVI/IDL的博客:DMSP卫星介绍和数据下载。
DMSP夜间灯光遥感数据年尺度产品下载地址:https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp.html
NPP夜间灯光遥感数据提供了年,月和日尺度数据下载。其中年和月的数据为合成产品,经过一定校正处理和合成。当前NPP夜间灯光遥感数据的年产品和月产品合成工作由科罗拉多矿业大学承担。NPP夜间灯光遥感数据的年产品和月产品下载链接,其中月产品数据存在3个月滞后期。
科罗拉多矿业大学提供的NPP夜间灯光遥感数据年尺度和与尺度下载地址:https://eogdata.mines.edu/download_dnb_composites.html
此外,这里要介绍另一套夜间灯光遥感数据产品。约莫两年前我曾经收到一位当老师的同学提出的一个关于夜间灯光遥感问题:为什么印度的灯光比中国亮?之前我不是特别明白怎么回答,一直到看到我即将介绍的这套产品,终于有了答案,这套产品名为“火石(Flint)”,是由中国科学院中国遥感卫星地面站陈甫团队研制的地球夜光产品数据集。
这里引用该团队在科普中国发表的文章中的文字“之前说NASA公布的夜光图上印度比中国亮,主要原因那是图没做好,另外一个原因是印度农村密度大,所以灯光分布广,其实不怎么亮”来回答前面那个问题。
“火石(Flint)”产品主页:http://satsee.radi.ac.cn/cfimage/nightlight/
科普中国文章“ 5年夜光遥感监测合成,中科院版全球高清夜光数据集来了!”:http://www.kepuchina.cn/wiki/yzts/201805/t20180518_629897.shtml
2 日尺度产品下载
本篇博客主要介绍NPP夜间灯光遥感数据日尺度产品的下载。目前NOAA官网提供从当天起到60天前的日尺度夜间灯光产品,全球被分割为6块。

NOAA NPP夜间灯光遥感数据日尺度产品下载地址:https://ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_ut_mos.html
初次外,NOAA也提供了过往的历史日尺度数据下载,被集成在NOAA的综合大型数组数据管理系统(The Comprehensive Large Array-data Stewardship System,CLASS)中。
NOAA CLASS系统:https://www.bou.class.noaa.gov/saa/products/welcome
如果想下载需要先注册该网站的账户,接着选择传感器,NPP夜间灯光遥感数据请选择VIIRS_SDR的数据。

点击GO以后,跳转到如下的页面。

接着可以设置感兴趣研究区以及研究时间段。

本文详细介绍SuomiNPP VIIRS夜间灯光遥感数据的下载方法,涵盖年、月、日尺度产品,并提供Google Earth Engine、ENVI及R语言的读取与可视化教程。
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