東北地理所在Remote Sensing of Environment發表中國海岸帶夜間燈光遙感分類重要進展
夜間燈光的強度往往與一個地區的經濟繁榮程度和社會發展水平有關。然而,近些年大量研究表明夜間燈光可能對生態環境帶來較嚴重影響。這種生態影響與夜間燈光種類密切相關,其中白色LED光源對生物和環境的影響最為嚴重,其他光源如黃色LED和高壓鈉燈等對環境的影響次之;目前尚未發現紅色LED對自然環境有明顯不利影響,而且對植物具有一定的補光能力。為了更好地管理夜間燈光,對夜間燈光進行分類和空間制圖是有必要的。
可持續發展科學衛星1號(英文簡稱SDGSAT-1)是全球首顆專門服務聯合國2030年可持續發展議程的科學衛星,也是中國科學院首顆地球科學衛星?？沙掷m發展衛星攜帶了彩色微光傳感器(SDGSAT-1 GLI)開創了彩色微光遙感的先河,為大尺度夜間燈光分類提供了數據基礎。海岸帶區域是人口密集、經濟發達的地區,光污染風險更高,為減少光污染和能源浪費,對海岸帶進行燈光類型分類至關重要。
目前,已有研究證明不同光源類型對于生態環境的影響有著較大差異,但是尚沒有可靠的、適用于大范圍的夜間燈光分類方法及夜間燈光空間分布數據集。本研究以中國海岸帶為研究區,以夜間燈光為研究對象,將夜間燈光歸納為白色LED (WLED)、紅色LED (RLED)和其他光源(Other,包括黃色LED、高壓鈉燈、低壓鈉燈和金鹵燈等),通過遙感手段來進行三種光源類型分類。分類完成后,對我國海岸帶區域的照明面積、各種燈光類型面積以及各省級行政區海岸帶區域的燈光分布情況進行統計分析,為海岸帶區域夜間燈光管理提供數據支持。
圖1 夜間燈光遙感分類技術路線圖
受傳統日間可見光遙感啟發,本研究通過分析各種光源的光功率分布曲線(光譜曲線),創新提出“通過構建燈光指數的方法實現夜間燈光分類”的新思路。例如,在三種光源中,WLED在藍光波段的相對等效輻亮度高于其他光源,RLED在紅光波段的相對等效輻亮度高于其他光源,因此可以通過構建不同的指數來區分光源類型。本研究構建了比值藍光指數(RBLI, 藍波段除以綠波段)和比值紅光指數(RRLI, 紅波段除以綠波段)兩個燈光指數,再利用各光源的實驗室光譜曲線來模擬分析不同光源對應的兩個指數值,找到三類光源分類的最佳指數閾值;以此為依據,形成夜間燈光的決策分類系統。使用構建的分類方法對選取出的中國海岸帶有代表性的典型區域進行分類研究,通過在這些區域進行實地調查的方式進行精度驗證。最后,將經過檢驗的夜間燈光分類方案應用于全國海岸帶區域,實現全國海岸帶夜間燈光分類制圖。
圖2 中國海岸帶夜間燈光分類結果(RLED為紅色LED燈光,WLED為白色LED燈光,Other包括黃色LED、高壓鈉燈、低壓鈉燈和金鹵燈等)
研究結果如下:(1)在中國沿海地區,總照明面積為20517平方公里,其中陸地照明面積為20257平方公里,海洋照明面積為260平方公里;(2)白色LED燈光覆蓋了所有照明區域的67%(13727平方公里),而紅色LED燈光僅占1%(220平方公里);(3)廣東的照明面積最大(5221平方公里),白色LED燈光的比例在所有沿海省份中最高(近90%);(4)廣西、遼寧和河北的照明區域面積占研究區面積的比例相對較低。
這項研究首次嘗試以高分辨率彩色微光數據進行大尺度夜間燈光類型分類,所提出的RRLI和RBLI兩種燈光指數,以及定義的分割閾值,具有通用性和魯棒性。這項研究發布的照明類型圖包含了夜間燈光的空間分布和組成信息,可以為促進中國沿海地區的生態可持續發展提供科學依據和數據支撐。
該研究發表在國際頂級期刊《Remote Sensing of Environment》(影響因子13.50),中國科學院東北地理所賈明明副研究員為第一作者,福州大學陳佐旗副研究員、東北地理所王宗明研究員、任春穎研究員、毛德華研究員、趙傳朋特別研究助理、張蓉特別研究助理,碩士研究生曾海航,美國羅德島大學王野喬教授為共同作者。本研究得到可持續發展大數據國際研究中心開放研究計劃(Grant No.CBAS2022ORP06)、國家自然科學基金(42171372和42171379)、中國科學院青年創新促進會(2021227)和國家地球系統科學數據中心(www.geodata.cn)的聯合支持。
論文信息: Jia, Mingming, Haihang Zeng, Zuoqi Chen, Zongming Wang, Chunying Ren, Dehua Mao, Chuanpeng Zhao, Rong Zhang, and Yeqiao Wang. 2024. “Nighttime Light in China’s Coastal Zone: The Type Classification Approach Using SDGSAT-1 Glimmer Imager.” Remote Sensing of Environment.
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