全球首套长时序、可对比、高数据质量的夜间灯光遥感数据集下载！2000-2022年全球500米逐年“类NPP-VIIRS”

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数据介绍

近期，国家地球系统科学数据中心更新发布2000-2022年“全球500米分辨率“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集”。该套数据集由华东师范大学余柏蒗教授团队、福州大学陈佐旗副研究员研究生产，由国家地球系统科学数据中心长江三角洲分中心整合提供。目前该套数据产品已对外发布共享，用户可申请下载使用，也可点击文末“阅读原文”访问下载数据。

随着城市的发展，人们的生活工作越来越离不开灯光。夜间灯光遥感是能够探测夜间微光的光学遥感技术，可以有效记录人类活动中人造光产生的辐射信号，同时具有覆盖范围大、时效快和易获取等优势。然而，DMSP-OLS稳定夜间灯光数据和NPP-VIIRS夜间灯光数据作为应用最广泛的两类夜间灯光遥感数据，在传感器参数、数据质量、时间跨度等方面均存在差异，使得两套数据无法直接同时使用，限制了城市问题的长时序研究。因此，华东师范大学余柏蒗教授团队研制了全球首套长时序、可对比、高数据质量的夜间灯光遥感数据集，能够清晰地反映出城市内部的细节信息及其时序上的变化。

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数据概况

通过改进自编码器实现了夜间灯光数据跨传感器（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）校正方案。将2013年的EANTLI数据作为输入数据，而输出数据的验证集则为同年份的NPP-VIIRS年合成夜间灯光数据（Composited NPP-VIIRS NTL Data），经过迭代训练获得两套数据集的关系模型，再依次将2000年至2012年的EANTLI输入至训练后的模型中，从而获得对应年份的“类NPP-VIIRS”数据（NPP-VIIRS-like NTL Data），最后通过合成2013年至2022年的NPP-VIIRS月合成夜间灯光数据获得对应年份的年合成产品，从而生产出2000年至今的新夜间灯光数据集。

该数据集具有同NPP-VIIRS夜间灯光数据一致的参数属性和类似于NPP-VIIRS的数据质量。在时序一致性方面，首套全球500米分辨率的新夜间灯光数据集能够真实地反映不同尺度下的人口以及灯光亮度的时序变化，甚至是反映出2007-2010年间的全球经济大萧条。总的来说，新夜间灯光数据集解决了DMSP-OLS和NPP-VIIRS两套夜间灯光数据无法同时使用的问题，为城市问题研究等相关领域提供了新的数据来源。

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数据介绍

相关研究论文：

Chen Zuoqi, Yu Bailang*, Yang Chengshu, Zhou Yuyu, Yao Shenjun, Qian Xingjian, Wang Congxiao, Wu Bin, Wu Jianping. An Extended Time Series (2000–2018) of Global NPP-VIIRS-Like Nighttime Light Data from a Cross-Sensor Calibration. Earth System Science Data, 2021, 13(3): 889-906.

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引用与致谢

论文引用参考以下规范：

Chen Zuoqi, Yu Bailang*, Yang Chengshu, Zhou Yuyu, Yao Shenjun, Qian Xingjian, Wang Congxiao, Wu Bin, Wu Jianping. An Extended Time Series (2000–2018) of Global NPP-VIIRS-Like Nighttime Light Data from a Cross-Sensor Calibration. Earth System Science Data, 2021, 13(3): 889-906.

致谢方式参考以下规范：

中文致谢方式：

“感谢国家科技资源共享服务平台-国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心(http://geodata.nnu.edu.cn/)提供数据支撑。”

英文致谢方式：

Acknowledgement for the data support from " Yangtze River Delta Science Data Center, National Earth System Science Data Center, National Science & Technology Infrastructure of China. (http://geodata.nnu.edu.cn/)".

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数据下载

1.数据下载链接：

http://nnu.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=8213124601985&docid=0

 2.文末“阅读原文”访问数据。

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