年12月中国科学院空天信息创新研究院袁笑甜博士生(第一作者)、贾立研究员(通讯作者)等在国际期刊RemoteSensing(IF=4.,中科院2区)发表题为“FilteringtheNPP-VIIRSNighttimeLightDataforimproveddetectionofsettlementsinAfrica”的研究论文。
非洲生态环境变化是20世纪70年代初以来全球生态环境研究的热点。人类活动的影响是非洲土地覆盖变化的关键驱动因素。夜光遥感是目前宏观反映人类活动强度时空分布的有效技术。但对于居民地面积和规模差异较大且分布稀疏的赤道北部非洲及萨赫勒地区来说，目前的夜光遥感数据应用受到了一定的限制。为此本研究针对非洲地区居民地特点提出了一种可有效识别小型居民地的新方法–斑块过滤方法(patchesfilteringmethod-PFM)，这种方法通过分离VIIRS月平均夜光影像中的生物质燃烧信号来识别居民地相关夜光信息。通过进一步研究表明，这种方法可以捕捉季节性生物质燃烧，有效地改善NPP-VIIRS月平均夜光数据质量，实现居民地相关与生物质燃烧相关夜光信号的有效分离。
研究得到了国家自然科学基金项目、中国科学院战略性先导科技专项共同资助。
研究区与数据赤道北部非洲和萨赫勒赤道以北撒哈拉沙漠以南（赤道和20?N之间），横跨塞内加尔、毛里塔尼亚、马里、布基纳法索、尼日尔、尼日利亚、乍得、苏丹、南苏丹、中非、厄立特里亚、喀麦隆、埃塞俄比亚等国家。该地区年降雨量由南（毫米）向北（毫米）递减，是典型的南-北生态气候过渡带（图1）。近几十年来，随着人地区位于口、基础设施和城市化的急剧增加，人类活动对该地区的影响越来越明显。
图1研究区域:赤道北部非洲和萨赫勒地区(黑色斜线区域)。红色虚线框定区域代表由年降雨量定义的萨赫勒地区，年降雨量大约毫米(北)至毫米(南)
本研究以年1月至年12月的NPP-VIIRS月平均夜光(NPP-VIIRSMonthlyNighttimeLight-NTL)数据为主要数据,以美国国家海洋和大气管理局(NOAA)国家环境信息中心(NCEI)的年年平均NPP-VIIRS平均夜光影像(NPP-VIIRSannualNighttimeLight–NTLimage,以下简称NTL-NPP/NCEI)、欧洲航天局发布的年Sentinel-m非洲土地覆盖类型图、GoogleEarth高分辨率影像和全球土地覆盖参考数据为参考数据，对本研究提出的斑块过滤方法的有效性进行评估。
研究方法
本研究提出斑块过滤方法(PFM)，它是基于NPP-VIIRS月平均夜光数据，通过分离由生物质燃烧引起的不稳定夜光来实现保留人类居民地相关夜光信息的新方法。我们提出的方法将具有夜光信息且相互连通的像素组作为对象，考虑到生物质燃烧事件较居民地相关夜光持续时间短，从而区分生物质燃烧类型夜光与居民地类型夜光。在此基础上，生成新的年年平均夜光影像，技术流程如图2所示。
图2斑块过滤方法(PFM)技术流程图
进一步地，为了更好评估经PFM方法处理得到的新的NPP-VIIRS年平均夜光影像在识别居民地方面的能力，我们将研究区域内的居民地按照规模分为五个级别，即大于km2、25km2-km2、2.5km2-25km2、0.25km2-2.5km2以及0.25km2以下的居民地，并提出夜光响应指数（NLRI,nighttimelightresponseindex），即NPP-VIIRS夜光数据中非零夜光值像元占ESA-S2-AFRICA-LC20土地分类地图所定义的居民地像元比例，从而对比评估本文结果及NASA-NCEI夜光数据这两种NPP-VIIRS年平均夜光影像对居民地的响应能力。另外，我们以全球土地覆盖参考数据为基础，借助高分辨率GoogleEarth地图构建个参考点，通过检查这些参考点是否在两幅年平均夜光影像上呈现为夜光覆盖区域，并核实这些参考点在ESA-S2-AFRICA-LC20地图上是否被划分为居民点，从而对比评价两种年平均夜光影像在识别居民地方面的能力。研究结果1.生物质燃烧与居民地类型夜光分离效果首先，我们通过比较利用斑块过滤方法处理前后的年1月NPP-VIIRS月平均影像来评估该方法在剔除生物质燃烧等“噪音”、保留居民地相关夜光方面的有效性。我们可以看到经过该方法处理的图像(图3.a3、b3、c3和d3)明显比原始图像(图3.a2、b2、c2和d2)“干净”，去除噪音效果显著。
图3斑块过滤方法处理前后赤道北部非洲和萨赫勒地区年1月的夜光影像对比图(a1-3)。图(b1-3)、(c1-3)、(d1-3)分别为斑块过滤方法处理前后的布基纳法索Bobo-Dioulasso、尼日利亚Abuja和南苏丹Juba城区及周边地区夜光影像。图（a4）、（b4）、（c4）和（d4）分别为研究区、Bobo-Dioulasso、Abuja和Juba经夜光区域标记（PFM处理后）的GoogleEarth影像。
为了进一步研究PFM的有效性，我们比较了年1月至年12月PFM处理前后研究区域夜光总和的时间序列(图4)。我们发现，所分离的生物质燃烧相关夜光具有明显的季节性和较大的年振幅。燃烧生物质产生的信号在冬季(1月和12月)达到峰值，在夏季(7月和8月)达到低谷。相反，经PFM处理后，所保留下来的居民地相关夜光时间序列相对稳定。
图4年1月至年12月期间居民地相关(红线)和生物质燃烧相关(蓝线)夜光总和的时间序列
2.夜光影像居民地识别能力评估通过对比两种NPP-VIIRS年平均夜光影像的NLRI，我们发现NLRI随着居民地规模的收缩而减小，但无论何种规模我们新生成的年平均夜光影像在识别居民地方面的能力均高于NTL-NPP/NCEI（表1）。同时经统计分析，我们发现与NTL-NPP/NCEI相比，经本研究的斑块过滤方法处理得到的新的NPP-VIIRS年平均夜光影像中有个新检测到的夜光光斑。我们通过系统采样方法提取其中个斑块，将其定位在高分辨率GoogleEarth影像中。结果发现个样本中的76个被正确地识别为居民地，其中52个居民地没有被ESA-S2-AFRICA-LC20土地利用地图所正确分类。进一步地，我们通过参考验证的方法，对个居民地参考点进行识别率统计，最终发现，个参考点中有56.9%被ESA-S2-AFRICA-LC20土地利用数据正确识别；NTL-NPP/NCEI中识别率最低，仅为54.2%；而经我们斑块过滤方法处理后的新的年平均夜光图像的识别率最高，为61.8%(图5)。对于规模小于2.5km2的居民地(Class5与Class4)来说，新生成的年平均夜光影像的居民地识别率相比其它两种数据更高。表1不同居民地规模下经斑块过滤方法处理生成的NPP-VIIRS年平均夜光影像和NTL-NPP/NCEI夜光响应指数(NLRIs)
Scale
Size(km2)
NLRINew
AnnualImage
NLRINTL-
NPP/NCEI
Class1
≥
1
0.
Class2
25-
0.
0.
Class3
2.5-25
0.
0.
Class4
0.25-2.5
0.
0.
Class5
0.25
0.
0.
Study
area
0.
0.
图5居民地识别率对比图
研究结论本研究针对赤道北非与萨赫勒地区，提出斑块过滤方法(PFM)对NPP-VIIRS月平均夜光影像进行处理，并生成新的年平均夜光影像。结果表明，该方法可以很好地将生物质燃烧相关夜光信息从居民地相关夜光信息中分离，捕捉赤道北非与萨赫勒地区生物质燃烧的季节周期更替；新生成的年平均夜光影像在识别居民地信息方面相比NTL-NPP/NCEI具有优势，同时发现新影像也可以识别一些高空间分别率土地利用地图所不能识别的小型居民地。作者简介：
袁笑甜，中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室，在读博士生，先后参加自然基金国际合作项目、中科院先导专项地球大数据科学工程等科研项目。目前已发表文章6篇，其中一作SCI一篇，一作EI一篇；软件著作权一项；专业技能比赛获奖两项。
引用格式：YuanX.T.,JiaL.,MenentiM.,ZhouJ.,ChenQ.T.,FilteringtheNPP-VIIRSNighttimeLightDataforimproveddetectionofsettlementsinAfrica.RemoteSensing,,11,.doi:10./rs1124.
END
供稿/袁笑甜
制作/蒋敏
指导/贾立
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