[发明专利]一种基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法

权利要求书

1.一种基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.对GDP进行空间化建模，其中，利用灯光指数与经济参数构建模型模拟GDP，所述灯光指数包括：平均相对灯光强度、灯光面积比、区域综合NTL指数、平均灯光亮度和总灯光亮度；

所述平均相对灯光强度表示为：

式中，DN_i表示区域内灰度值为i的像元，DN_M表示区域内最大灰度值的像元，N_L表示区域内灰度值不为0的像元总个数，n_i表示区域内灰度值为i的像元个数；

所述灯光面积比表示为：

式中，N表示区域内像元总个数；

所述区域综合NTL指数表示为：

CNLI＝I×S；

所述平均灯光亮度表示为：

所述总灯光亮度表示为：

在对GDP进行空间化处理的过程中，对GDP模拟值进行修正后，进行空间化建模，其中，修正的过程为：

GDP_T＝GDP_i×(GDP_t÷GDP_s)

式中，GDP_T为第i像元的最终GDP模拟值，GDP_i为最优回归模型得到的第i像元的GDP模拟值，GDP_t为区域内GDP的统计值，GDP_s为区域内最优回归模型的GDP模拟值之和；

S2.基于所述建模后的GDP，分析GDP空间数据的连通性；

所述S2的方法包括：设G是一个离散的GDP空间化的密度图，P是G的域，T＝{t_min，…，t_i，…，t_max}是一个有限数据集，通过设置阈值i生成GDP空间数据不同等级的连通区，在t_i级对G进行阈值化生成G的二值图Q，公式为：

Q_tiG＝g∈PGg≥t_i；

利用数据集T对GDP空间化的密度图G进行阈值化处理，得到一个二值化影像Q集合，将影像的每个连通区标记出来，得到不同等级的连通区集；

S3.基于所述连通性分析结果，构建连通区树结构并且获取节点属性信息；

S4.基于所述构建的连通区树结构，得到标准差椭圆的GDP空间数据。

2.根据权利要求1所述的基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，所述S3构建树结构的方法包括：对每个连通区域打“标签”，然后根据“标签”以及其代表的实质意义，把所有连通区“标签”按照自上而下、分类归组、不重复和不遗漏原则组织在一起构建形成树状结构。

3.根据权利要求2所述的基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，所述S3获取节点属性信息的方法包括：横向检索和纵向检索。

4.根据权利要求3所述的基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，所述横向检索包括：获取每个等级的等级数和连通区域即节点数量。

5.根据权利要求3所述的基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，所述纵向检索包括：统计树结构的层数、最大节点数和城市中心的节点总数。

6.根据权利要求1所述的基于夜光影像数据的GDP时空演变分析方法，其特征在于，所述S4的方法包括：

标准差椭圆的生成方法主要有圆心，旋转角度以及XY轴的长度三个参数，标准差椭圆转角，以X轴为准，正北方为0度，顺时针旋转，三个参数计算公式如下：

其中，X_i和Y_i为每个要素的空间位置坐标，和为算数平均中心，SDEX和SDEY为最后计算出来的椭圆的圆心；

算数平均中心的计算方法公式如下：

其中，θ为标准差椭圆转角；和为平均中心和xy坐标的差；

其中，δ_x和δ_y为椭圆X轴和Y轴的标准差，即椭圆的X和Y轴长度；n为总像元数。