【摘 要】
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DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年，现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此，要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集，需要整合两类夜间灯光数据。基于此，本文提出了基于重采样的两类数据整合方法，对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟，最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明，基于重采样的整合方法效果良好（城市区域Pea
【基金项目】
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自然资源部碳中和与国土空间优化重点实验室开放基金（2021CNTO3001）； 南京林业大学大学生创新训练计划（2021NFUSPITP0202;2021NFUSPITP0203）；
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DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年，现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此，要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集，需要整合两类夜间灯光数据。基于此，本文提出了基于重采样的两类数据整合方法，对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟，最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明，基于重采样的整合方法效果良好（城市区域Pearson相关系数ρ=0.985 2,RMSE=3.460 7）,整合数据集与相关社会经济参考量高度契合（影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R~2≈0.98,RMSE＜5.55）,优于已有研究。因此，利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。
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