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1基于DMSP-OLS-夜间灯光数据的长江三角洲地区城市化格局与过程研究
语文课本中的文章都是精选的比较优秀的文章,还有不少名家名篇。
如果有选择循序渐进地让学生背诵一些优秀篇目、精彩段落,对提高学生的水平会大有裨益。
现在,不少语文教师在分析课文时,把文章解体的支离破碎,总在文章的技巧方面下功夫。
结果教师费劲,学生头疼。
分析完之后,学生收效甚微,没过几天便忘的一干二净。
造成这种事倍功半的尴尬局面的关键就是对文章读的不熟。
常言道“书读百遍,其义自见”,如果有目的、有计划地引导学生反复阅读课文,或细读、默读、跳读,或听读、范读、轮读、分角色朗读,学生便可以在读中自然领悟文章的思想内容和写作技巧,可以在读中自然加强语感,增强语言的感受力。
久而久之,这种思想内容、写作技巧和语感就会自然渗透到学生的语言意识之中,就会在写作中自觉不自觉地加以运用、创造和发展。
数据源：
本文使用AcrGisDesktop作为地理信息处理软件（数据源包括美国国家地球物理数据中心提供的DMSP-OLS夜间灯光数据以及通过国家基础地理信息系统网站（htttp:
//nfgis.nsdi.gov）下载的全国1:
400万数据库中的县级以上境界面状数据和主要交通线状数据（二者的数据都是地理坐标），椭球体为WGS-84，可以相互叠加（为了计算面积，需对二类数据的坐标加以转换，本文将其转换为横轴墨卡托（UTM）投影，椭球体仍为WGS-84。
在县级以上境界面状数据中提取长三角洲地区各市和市辖区边界，用以裁剪全球灯光数据的计算。
原始数据是消除了云（通过热红外通道阈值法）及火光等偶然噪声影响后对全年VNIR通道灰度值直接平均化处理后得到的，数据灰度值范围1~63，饱和灯光灰度值为63。
死记硬背是一种传统的教学方式,在我国有悠久的历史。
但随着素质教育的开展,死记硬背被作为一种僵化的、阻碍学生能力发展的教学方式,渐渐为人们所摒弃;而另一方面,老师们又为提高学生的语文素养煞费苦心。
其实,只要应用得当,“死记硬背”与提高学生素质并不矛盾。
相反,它恰是提高学生语文水平的重要前提和基础。
研究方法：
（1）我国古代的读书人,从上学之日起,就日诵不辍,一般在几年内就能识记几千个汉字,熟记几百篇文章,写出的诗文也是字斟句酌,琅琅上口,成为满腹经纶的文人。
为什么在现代化教学的今天,我们念了十几年书的高中毕业生甚至大学生,竟提起作文就头疼,写不出像样的文章呢?
吕叔湘先生早在1978年就尖锐地提出:
“中小学语文教学效果差,中学语文毕业生语文水平低,……十几年上课总时数是9160课时,语文是2749课时,恰好是30%,十年的时间,二千七百多课时,用来学本国语文,却是大多数不过关,岂非咄咄怪事!
”寻根究底,其主要原因就是腹中无物。
特别是写议论文,初中水平以上的学生都知道议论文的“三要素”是论点、论据、论证,也通晓议论文的基本结构:
提出问题――分析问题――解决问题,但真正动起笔来就犯难了。
知道“是这样”,就是讲不出“为什么”。
根本原因还是无“米”下“锅”。
于是便翻开作文集锦之类的书大段抄起来,抄人家的名言警句,抄人家的事例,不参考作文书就很难写出像样的文章。
所以,词汇贫乏、内容空洞、千篇一律便成了中学生作文的通病。
要解决这个问题,不能单在布局谋篇等写作技方面下功夫,必须认识到“死记硬背”的重要性,让学生积累足够的“米”。
构建城市化指数。
通过分析了城市灯光数据（区域灯光面积属性指标顿、平均灯光强度属性指标、城市灯光亮度总值、复合夜间灯光数据）与长三角地区各城市经济（全市GDP、全市人均GDP、第二和第三产业产值比重）、人口（全市人口密度、市辖区人口密度、非农业人口占总人口比重）和土地利用（市辖区建设用地面积、市辖区建成区面积）的相关性。
采用平均灯光强度属性指标作为基于DMSP-OLS的城市化水平指数。
（2）灯光阈值的确定。
阈值的确定方法包括经验法、突变检测方法和基于辅助资料的空间比较法等。
本文采用空间比较法中的二分法来确定灯光阈值（阈值为DN时的面积与建设用地面积之差绝对值最小）
具体步骤：
图中，DNT为夜间灯光数据的阈值：
S（DNT）为统计阈值内的灯光斑块面积；△S（DNT）为S（DNT）与各市市辖区建设用地面积（Area）的差值绝对值；DNmax、DNmin分别为阈值的最大、最小值；△S（DNT-1）、
△S（DNT+1）分别为阈值DNT-1、DNT+1时的面积与建设用地面积之差的绝对值；IF[△S（DNT-1）≥△S（DNT）≤△S（DNT+1）表示阈值为DNT时的面积与建设用地面积之差绝对值最小。
结果分析：
1城市群城市化空间模式。
城市化过程可以理解为城市用地在空间上通过占有非城市用地而实现扩展的过程。
2城市群城市化过程分析。
通过区域内平均灯光强度均值的变化分析城市群整体城市化的过程，平均灯光强度的变差系数来反应城市群内部城市化水平的差异。
3城市群用地扩展类型。
基于DMSP-OLS数据特点，像元灯光强度随时间的变化在一定程度上可以反映其所在区域开发利用强度的变化过程，因此可以根据城市像元灯光强度的时间变化特征来识别不同的城市用地主导扩展类型。
2基于DMSP-OLS灯光数据新疆天山北坡经济带城市化研究
研究理论背景：
用夜间灯光数据提取城市主要是基于城市夜间灯光强度与乡村黑暗背景的强烈反差特征，采用阈值法进行提取，即设定一个阈值DN0，如果象元的DN值大于或等于DN0将其划为城市类型，如果小于DN0，则认为该象元代表非城市用地类型。
由于DMSP/OLS具有不同的数据产品格式，而且不同的研究者分析思考问题的方式、角度不一，因此阈值的确定方法也不一样。
目前确定阈值常见的方法主要有三种：
A）经验法。
即根据以往研究的经验确定阈值。
Croft[4]、Kramer[12]等曾先后用它来绘制城市分布图。
B）突变理论。
Imhoff认为[13]：
在一段时间的连续观测中，像元发出的灯光被探测
到的频率越高，它属于城市类型的概率越大；正确提取城市的阈值应该保持市中心的完
整（不破脆）。
基于这种假设，可以通过逐渐增加阈值来减小噪声带来的影响。
当将阈值
向100逐渐增加时，城市多边形逐渐收缩，当阈值增加到某一个点时，明亮的城市多边
形不再沿着边缘变小，而是开始在内部出现破脆，即明亮的多边形内部开始析出黑暗的
小岛，此时所研究的城市多边形的周长会突然增加，那么使周长突然增加开始析出黑暗
的小岛，此时所研究的城市多边形的周长会突然增加，那么使周长突然增加的阈值点即
为所寻点。
C）空间比较法。
就是将DMSP夜间灯光图像与其他遥感图像做空间比较分析以确
定城市化边界。
宫鹏等人基于DMSP/OLS拼合的两种数据产品：
稳定灯光图像，辐射
标定灯光图像，确定了具有不同城市化水平和经济发展水平的三个城市—美国旧金山、
中国北京、中国拉萨的边界。
并将这些边界一一与TM提取出的城市边界比较，以此调
整并确定不同发展水平下城市的阈值。
数据：
非辐射定标的夜间平均灯光强度数据。
方法：
主要依据下面的两个基本假设来提取新疆天山北坡经济带城市空间信息：
基本假设1：
现有土地利用方面的统计数据可以基本反映新疆天山北坡经济带城镇
用地的总量特征，因此利用DMSP/OLS数据提取的各县市城镇用地的总量应该充分接
近统计数据。
基本假设2：
在DMSP/OLS最小像元lkm*lkm的尺度上，在1992-2019年新疆天山
北坡经济带的城镇用地基本上是连续增加的。
即在前一个时期出现的城市斑块，不会在后一个时期的DMSP影像上消失，应该在后一个时期的城市图像上得到保留。
灯光图像预处理后提取各县市灯光图像与各县市统计数据进行总量比较提取各县市城镇用地信息，得到基于灯光数据的新疆天山北坡经济带城镇用地信息。
结论分析：
尽管目前对城市化的概念有诸多不同的认识和理解，但从空间和景观的角度上看，城市化过程可以主要理解城市用地（斑块）在空间上占有非城市用地进行扩展。
通过比较不同年份该比例得到城市化整个变化趋势。
3基于DMSP-OLS影像的我国主要城市群空间扩张特征分析
数据：
目前主要有3种夜间灯光影像数据:
稳定灯光影像数据、辐射定标夜间平均灯光强度影像数据和非辐射定标夜间平均灯光强度影像数据。
本文采用数据为稳定灯光影像数据。
该产品是在月光微弱的条件下获取的数据，数据记录了一段时间内（通常为1a）在无云的条件下灯光被连续探测到的频率，该数据排除了亮云和水体的影响，其空间分辨率为1Km。
方法：
提取城市用地：
本文首先应用经验阈值6%初步提取京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群的城市用地像元，然后以依据经验阈值提取的城市用地像元为基础根据公式
（1）-（5）进一步较精确地确定城市用地像元。
（卓莉等的经验指出已经发展成为城市的区域，一般情况下不可能再变为乡村区域即城市像元的灯光值不可能从大于零再变为零）因此某一像元在1992、1995、2000、2019和2009灯光值满足以下
（1）-（5）公式：
（F1992＞0）和（F1995＞0）和（F2000＞0）和（F2019＞0）和（F2009＞0）
（1）
（F1992=0）和（F1995＞0）和（F2000＞0）和（F2019＞0）和（F2009＞0）
（2）
（F1992=0）和（F1995=0）和（F2000＞0）和（F2019＞0）和（F2009＞0）（3）
（F1992=0）和（F1995=0）和（F2000=0）和（F2019＞0）和（F2009＞0）（4）
（F1992=0）和（F1995=0）和（F2000=0）和（F2019=0）和（F2009＞0）（5）
结果分析：
1根据三大城市群城市像元数占总数比例分析城市的扩张进程差异。
2根据城市用地的分布分析城市群的扩张方向特征。
（以东南西北方向为坐标轴，确定城市区距离中心位置的分布）
3根据城市用地的变化结合人口以及经济的变化分析三者之间的关系。
4基于DMSP/OLS数据的城市中心城区提取新方法
数据：
DMSP/OLS的稳定灯光数据产品
方法：
首先，以辅助资料的空间对比法确定城市中心城区范围最小阈值，然后，提取DMSP数据中的每个极大值及一定范围内的临近值，
作为城市中心城区范围，并将提取的范围与作为辅助资料的MODIS土地覆盖数据中相应的城市中心城区范围作线性回归分析，进而获得估算城市中心城区范围的线性模型。
经验证其结果预测吻合度达到82.06%，平均相对误差为8.47%，说明利用该方法提取城市中心城区范围具有一定的可行性，可较准确地提取发展水平不同的城市的中心城区范围。
51992-2019年基于DMSP-OLS图像的环渤海城市群空间格局变化分析
数据源：
本研究利用1992-2019年间共19年的DMSP-OLS非辐射定标的夜间稳定灯光数据，其下载自美国国家海洋和大气管理局下属的国家地理数据中心网站。
方法：
从DMSP-OLS数据提取城市区域的经验阈值法存在固有的缺陷，经验阈值对不同的空间区域不具备通用性，不适用的经验阈值，将导致城区面积提取具有较大误差，可采用统计数据对经验阈值进行修正以降低误差。
本文在大时空尺度条件下以少量样本城市的统计数据对经验阈值方法进行了修正；另采用Elvidge二次多项式模型对DMSP-OLS时间序列数据进行了校正。
在此基础上选取总斑块数量、景观总面积、平均斑块大小、最大斑块面积比、斑块密度、景观形状指数、总边界长度、平均边界密度和斑块平均回旋半径共9个景观生态学指标，采用FRAGSTATS3.3软件计算分析了1992-2019年环渤海区域城市发展的空间格局变化特征。
6中国城市体系等级结构及其空间格局
——基于DMSP/OLS夜间灯光数据的实证
数据源：
选取F162019辐射定标数据，其一稳定灯光数据包含城镇等稳定光源而背景噪音为0，为城镇体系实证研究提供优质数据源，其二F162019辐射定标数据有效消除夜间灯光数据的灯光饱和效应，其可信度与可行性评估更为有效。
掩膜提取中国DMSP/OLS夜间灯光并重采样为1km分辨率。
方法：
基于夜间灯光指数的引力模型定量测度中国341个城市之间的相互作用关系，并通过二阶段聚类法综合分析其城市体系等级结构与空间格局。
中国节点城市被划分为7大国家节点城市（包括北京、天津、上海、广州、重庆、哈尔滨与沈阳）、26个区域节点城市与107个省域节点城市，而中国城市体系则被划分为2个国家城市
体系（北方城市体系与南方城市体系）、8个区域城市体系（华北城市体系、东北城市体系、西北城市体系、黄河中游城市体系与华东城市体系、华南城市体系、西南城市体系、长江中游城市体系）与31个省域城市体系。
7基于DMSP/OLS数据的中国城市化过程研究
——反映区域城市化水平的灯光指数的构建
数据：
本次研究使用的OLS数据产品来自日本国立环境研究所,该数据产品是介于上述两类产品之间的新数据产品,被称作非辐射定标的夜间灯光平均强度数据产品。
它是由日本国立环境研究所和东京大学在NGDC的DMSP/OLS研究小组协助下,借鉴1996）2019年间夜间灯光数据辐射标定实验工作的经验,针对亚洲地区的特点开发的。
根据DMSP/OLS的物理设计,在正常操作状态下,OLS的增益会随着背景照度的变化进行自动调整,背景照度的变化依据月球运转周期以及月的高度来预测。
最低的放大倍数出现在满月时,这时的图像非常类似白天可见光波段的图像。
随着月光照度的减小,放大倍数逐渐增大,在每一个月亮周期中月光最暗的晚上,增益系数调到最大值（约60dB）。
对多时相不同增益下的VNIR通道数据（MoonLight50%以下的低光数据）做平均化处理即可得到城市灯光强度分布。
方法：
反映区域城市化水平的灯光指数构建
本文从区域夜间灯光分布的两方面属性来构建反映其城市化水平的灯光指数（Lj）:
（1）区域平均灯光强度属性;
（2）区域灯光面积属性。
基于统计数据的城市化复合指标
为了评价灯光指数是否反映了区域的城市化水平,选取了3个反映城市化水平的主要因子计算城市化复合指标,3个因子分别为:
非农业人口占总人口的比重;第二、三产业产值占国内生产总值的比重;建成区面积占整个区域面积的比例。
结论：
（1）本文重点介绍了DMSP/OLS非辐射定标的夜间灯光平均强度数据产品及预处理流程。
该数据产品是由日本国立环境研究所和东京大学在NGDC的DMSP/OLS研究小组协助下针对亚洲地区特点开发的新数据产品,是消除云及火光等偶然噪声影响后对多时相VNIR通道灰度值（DN）进行平均化处理后得到的多年度时间序列产品。
适用于宏观尺度的城市化强度及其时空分异研究。
（2）基于DMSP/OLS非辐射定标的夜间灯光平均强度数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数,该指数考虑了区域平均灯光强度和灯光面积两方面属性特征。
通过省级尺度上灯光指数与城市化水平复合指标的相关分析发现:
灯光指数与城市化水平复合指标之间有显著相关性,灯光指数能够较好地反映区域的城市化水平。
8基于DMSP/OLS影像的城市化水平遥感估算方法
数据源：
DMSP/OLS夜间稳定灯光影像、人口统计数据，社会经济统计数据、行政边界图（矢量数据）。
方法：
首先,从美国国防气象卫星计划的线性扫描业务系统（DefenseMeteorologicalSatelliteProgram/OperationalLinescanSystem,DMSP/OLS）获取的夜间稳定灯光数据中提取了夜间灯光综合指数（NightLightCompositiveIndex,NLCI）。
然后建立了基于社会经济统计数据的城市化水平指数（UrbanizationLevelIndex,ULI）与NLCI间的统计学模型,并据此对中国大陆地区级尺度的城市化水平进行了估算。
9长三角城市群地域扩张的时空特征
——基于“近十年来DSMP/OLS夜间灯光数据”的实证分析
数据源：
遥感数据：
DMSP/OLS夜间灯光数据来源于美国国家地球物理数据中心网站。
其获取图像的幅宽为3000km，全分辨率数据的地面采样距离是0.56km。
研究使用的基础数据为稳定灯光图像数据，是消除了云及火光等偶然噪声影响后对全年VNIR通道灰度值直接平均化处理后得到的，数据灰度值范围1~63，饱和灯光灰度值为63，空间分辨率为1km。
研究方法：
基于DMSP/OLS夜间灯光数据的特点，本文拟结合2019-2019年夜间灯光数据和社会经济数据，采用二分阈值法，用侧重于表征数量变化的社会经济数据验证夜间灯光数据，从而重建长三角城市群的历年城市边界，基于此得到城市扩展空间属性数据库。
在此基础上，进行长三角时空形态变化分析，分别采用重心转移法、景观格局指数方法和空间关联维数系统性地从扩张方向、扩张形态和扩张模式深入分析近十年来长三角城市群地域扩张的时空特征。
提取城镇群地域边界的基本方法是：
基于ArcGIS平台，对DMSP/OLS夜间灯光数据采用二分法提取各市的阈值和城镇用地的面积总量，并将提取面积结果与城市群各市城镇用地面积的统计数据进行比较，直到利用DMSP/OLS数据提取的各市城镇用地面积与统计数据相对误差最小时的阈值即为可提取的阈值，大于该阈值的值也就是通过DSMP/OLS夜间灯光数据提取的城镇用地面积。
（备注：
同基于DMSP-OLS-夜间灯光数据的长江三角洲地区城市化格局与过程研究相似）
10DMSP/OLS灯光数据在城市化监测中的应用
数据源：
DMSP/OLS夜间灯光数据。
提取城市面积方法：
（1）设定灯光强度阈值提取城市面积。
（2）利用DMSP/OLS灯光数据构建复合指标提取城市面积.
城市化主要从人口与面积指标两方面来定义，但是由于我国人口普查数据周期较长和行政边界经常变更的限制，导致通过人口界定城市化范围精度较低。
DMSP/OLS灯光数据在时间分辨率和空间分辨率上有很大优势，但是由于其空间分辨率太粗糙，直接从影像获得精确的城市范围比较困难。
学者们根据灯光强度与社会经济因子或植被覆盖等其他因素之间的关系构建复合指标，再利用新建指标实现对城市面积的提取。
例如不透明水面（ISA）与人口数量以及DMSP/OLS灯光亮度之间的线性模型（ISA=0.0795（radiance）+0.00868（populationcount）简化城市面积的提取，ISA大于50%区域被认为是城市区域。
11基于夜间灯光数据环渤海地区城市化过程
数据：
非辐射定标的夜间平均灯光强度数据
方法：
DMSP/OLS数据中，灯光数据强度（图像灰度值）越高的地方，城市用地的可能性越高，提出两个基本假设来提取城市的建设用地。
基本假设1:
现有的土地利用方面的数据可以基本反映中国城镇用地的总量特征，所以利用DMSP/OLS数据提取的各个省区城镇用地总量充分接近统计数据。
基本假设2：
在DMSP/OLS最小像元1KM×1KM的尺度上，环渤海地区的城镇用地基本上是连续的增加。
即在前一个时期出现的城市斑块，不会在后一个时期的DMSP图像消失，首先应该在后一时期的城市图像中得到保留。
在基本假设基础上，按照灯光强度从高到低的顺序，在各个省区设置不同的阈值，提取各省区的城镇用地信息，将提取的结果同各个城镇用地面积比较，直到DMSP提取的各省区城镇用地总量与统计数据充分接近为止。
12DMSP/OLS数据应用研究综述
DMSP/OLS灯光数据介绍：
早期的OLS数据主要为基于低强度灯光数据的稳定灯光数据产品，记录了一定时段内无云观测情况下灯光被探测到的频率。
而后，针对早期数据产品缺乏灯光强度信息特点，美国地理数据中心对夜间灯光数据进行了辐射标定实验，得到了辐射定标夜间灯光强度数据，该数据产品考虑了可见光、近红外通道（VNIR）在高倍增益下，城市中心区域灯光数据饱和问题，对增益进行人为控制，然后对不同增益下数据进行平均化处理得到VNIR通道辐射值范围为1154×10-9-3117×10-7w/cm-2·sr-1·Lm-1。
日本国立环境研究所和东京大学在美国国家地理数据中心（NGDC,NationalGeophysicalDataCenter）的DMSP/OLS研究小组的协助下，借鉴1996-2019年夜间灯光数据辐射标定实验工作的经验，针对亚洲地区的特点开发了一种介于上述两类产品之间的新数据产品，即非辐射定标夜间灯光平均强度数据产品。
随着技术的不断发展，灯光数据产品消除云及火光等偶然噪声的影响，产品的精度不断提高。
从现有的DMSP数据国内外研究成果来看，主要集中在城市空间信息提取扩展研究、城市空间特征灯光指数构建研究、人口密度及热岛效应研究、经济发展状况研究、电力能源消耗量研究以及城市化对生态环境影响研究。
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