夜光遙感研究以及衛星影像超解析度研究

2020-10-24 上海規劃資源

2020年7月2日，依託於上海市測繪院的上海市自然資源衛星應用技術中心正式成立。中心以「資源共享、務實管用」為目標，統籌各路影像資源，開展全市衛星遙感應用工作。本期兩個項目便是基於衛星中心的多源遙感數據，以深化遙感數據研究、擴展遙感應用領域為目的而開展的。

夜光遙感與城市經濟發展指標性數據相關性研究

Part 1研究背景

夜光遙感是近年來越來越被重視的一種新型遙感技術，其利用遙感技術從太空觀測夜間地球的光芒。光源主要來自人類夜間燈光照明，同時也包括海上漁船燈光、森林火災以及火山爆發等。

與普通的遙感技術不同，夜光遙感衛星獲取的是地表發射的可見光-近紅外的電磁波信息，主要反映地表人類活動狀況。它能提供以人類活動為中心的獨特視角，直接解釋地表人類活動的潛在規律，可以用來表徵城市社會經濟活動強度，進行城市空間結構相關研究，從而提升城市綜合治理能力。

研究內容

那麼，夜光遙感可以用來幹什麼呢？

夜光遙感影像和人類活動存在較高的相關性，且具備時空連續、獨立客觀等優勢，因此夜光遙感影像能夠為國民生產總值、人口、電力消費、溫室氣體排放、貧困指數、基尼係數等社會經濟參數的估算提供重要依據。本課題以長三角城市群為研究區，研究內容分為兩部分。

一、探討夜光遙感數據與城市經濟發展指標性數據的空間耦合關係，分析其與城市空間結構的關係

一方面，利用核密度分析、數據網格化等方法對NPP-VIIRS、吉林一號等夜光遙感數據和GDP分布柵格數據等社會經濟參數進行預處理和可視化。結合實驗結果，將某一特定時期長三角地區的夜光遙感數據和社會經濟參數之間的空間耦合關係進行可視化，得到其相同及相異的區域，並比較其與城市空間結構、經濟發展程度等的聯繫。

二、利用長時間夜光影像數據序列探討夜光遙感輻射亮度變化與城市發展的關係

另一方面，長時間序列數據對於揭示城市的社會經濟發展以及城鎮化歷史進程具有重要意義。本課題以某一段長時間尺度下的長三角地區夜間燈光長時間序列影像為數據源，對長時間序列的夜間燈光像元動態變化及空間分異規律進行分析，探討夜光遙感輻射亮度變化與區域城市發展情況的內在聯繫。

研究意義：

長江三角洲區域一體化發展是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的一項重大國家戰略。

測繪院自衛星應用技術中心建設啟動以來，在整合衛星影像資源等方面取得了一定的成果。進行長三角城市群夜光遙感的研究，可以進一步推進上海市衛星應用技術中心的建設，拓展測繪院的空間遙感數據資源庫，為優化資源空間配置和科學規劃城市群發展獻策獻計，推進超大型城市精細化管理。

階段性成果

6月6日21時，吉林一號

上圖為吉林一號拍攝的6月6日晚、首屆上海夜生活節開展期間的燈光圖，可以看出各大商圈的亮度都有了升高，光亮輻射的範圍也擴大了。亮度值較高的區域主要集中於虹橋機場、浦東機場、臨港新片區以及靜安寺、南京路步行街、外灘及五角場等商圈。

同時，研究了2020年2月至6月的長時間序列的NPP夜光遙感影像。可以看出，隨著疫情之後復工復產的火熱進行，上海城區主要商圈的亮度在逐步升高，輻射區域的範圍也逐步增大。總結來說，夜光遙感數據是一種空間化的社會經濟指標，在分析城市內部的社會活動、經濟總量方面有重要的作用。

另外，初步對長三角地區進行了夜光遙感數據長時間序列的變化研究，接下來打算以更長時間尺度下的長三角地區夜間燈光長時間序列影像為數據源，對長時間序列的夜間燈光像元動態變化及空間差異進行詳細分析，深入探討夜光遙感輻射亮度變化與區域城市發展情況的內在聯繫。

基於航空影像的衛星影像超解析度研究

Part 2

研究背景

影像解析度是評價影像質量的重要指標，解析度越高，細節越精細，影像提供的信息越豐富，因此，高時空解析度的遙感影像是超大城市遙感應用的關鍵。我國遙感衛星影像資源豐富，解析度從0.5米到2.5米不等。目前，測繪院建立了衛星影像季度更新機制，採用的是高景一號衛星影像，解析度為0.5米。

2m解析度

1m解析度

0.5米解析度

衛星影像在國土監測、城市智能化管理、軍事偵察、交通及安全監控和模式識別等應用領域中展現了其獨特的優勢性。要想最大限度地開拓遙感影像的應用領域，就要對影像的解析度提出更高的要求。因此本項目考慮進一步提升衛星影像的解析度。

研究必要性

測繪院已有0.1米高解析度的航空影像，為什麼還需要高解析度衛星影像？

目前，測繪院已實現年度更新0.1米解析度的航空影像，可滿足應用需求，但仍要提高衛星影像解析度，原因有四。

1、衛星影像獲取周期較短，數據現勢性高

2、衛星影像空間尺度更大，信息宏觀

3、衛星影像製作成本更低

4、衛星影像在獲取時不受主權和自然條件的限制

研究內容

彌補衛星影像解析度不足缺陷的方法有二，一是改進硬體設備，二是開發軟體技術。通過改造硬體設備提升影像解析度成本高、周期長、技術限制大等諸多限制。因此，本項目從技術手段上考慮，利用深度學習的方法，結合異源高解析度航空影像，優化衛星影像中的地面採樣距離（超解析度技術）。

主要研究內容如下：

航空影像降採樣方法研究，製作模型訓練樣本

建立不同空間解析度的遙感影像之間的超解析度非線性映射模型

低解析度衛星影像超解析度重建

建立超解析度衛星影像綜合評價體系

研究意義

01提升數據質量

提升衛星數據質量，實現季度更新高解析度衛星影像

02降低生產成本

降低低解析度數據應用困難造成的人工成本和時間成本

03打造核心競爭力

助力提升衛星應用中心品牌形象，拓展衛星遙感數據應用領域，進一步推進衛星應用中心的發展建設

預期成果

本項目的預期目標是利用航空影像製作樣本訓練深度學習模型，利用優化後的深度學習模型對0.5米解析度的高景一號衛星影像進行重建，並利用PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)和SSIM（Structure Similarity Index）指標對重建後的衛星影像進行綜合評價，從而設計出一套適合高景一號衛星影像的超分辨重建機綜合評價方案。

End

來源：上海市測繪院

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