多源数据支持下南昌市2003—2021年城市扩张与植被变化分析

以Landsat数据、DMSP/OLS、NPP/OLS夜间灯光数据、土地利用数据为基础,运用辅助数据比较法提取南昌市城市建成区边界,并从城市空间扩张特征、扩张速度、动态度以及紧凑度4个方面对城市扩张特征进行分析;同时引入NDVI值,提取出城市建成区的平均NDVI值,从建成区NDVI的均值、NDVI比值以及稳定性3个方面...     

基于DMSP-OLS和Landsat8数据的省域GDP空间化方法——以北京市为例

随着社会经济数据的省域空间化需求的增加和夜间灯光数据应用的日渐成熟，基于北京市的DMSP-OLS夜间灯光数据，根据相关分析和回归分析的方法，建立综合灯光指数与第二、第三产业 GDP 的回归模型；利用北京市的Landsat8 数据，依据 CART 决策树算法分类出高精度的土地利用类型图，构建耕地、草地、林地和水域面积与第一产业 GDP 的回归模型；通过对模拟的第一、二、三产业 GDP 共同求和的方式计算 GDP 总值，最终建立北京市的 1 km格网 GDP 空间分布图。结果表明，模拟的第一产业 GDP 的平均残差和相对误差分别为 0.04 亿元和 3.55%，第二、三产业 GDP 的平均残差和相对误差分别为-5.54 亿元和 3.35%，GDP 总值的平均残差和相对误差分别为-6.43 亿元和3.36%。生成的 GDP 密度图能较全面地反映北京市的社会经济分布特征，可为经济决策和 GDP 产值估算提供依据。