数据分享 — 国内外常用夜间灯光数据产品介绍
作者：互联网
数据分享 — 夜间灯光数据
- Annual VNL V2（2012-2020）
- 全球500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集（2000-2020）
- NASA's Black Marble nighttime lights product （2012-2020）（VNP46A2-VNP46A3-VNP46A4）
Annual VNL V2（2012-2020）
数据说明文档
Christopher D. Elvidge 提到，在V.2中，以月为增量合成年度产品，并利用每个月的中值来校正异常值（max—min），过滤掉了大部分的火光和背景值。修正了之前由于阈值范围的问题导致的某些暗地区灯光特征的丢失，感兴趣的也可以在这些版本对应的mask中找到这些特征，对于微弱灯光的探测较好。
与V.1相比对比度增强，V.2检测到的昏暗灯光（红色）比原始VNL（青色）多。包括三种类型的区域：（A）没有建筑基础设施的区域，附近明亮的灯光发出大气光；（B）距离明亮灯光有一定距离的昏暗灯光的稀疏区域；（C）通过夜间异常值消除过滤掉的短暂照明特征，但出现在在由12个月的产品制作的年度中值图像中。
全球500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集（2000-2020）
数据说明文档
Chen Zuoqi 基于卷积神经网络的自动编码器(AE)模型整合校准2000-2012年DMSP-OLS年度夜间灯光数据和2013-2018年NPP-VIIRS月度夜间灯光数据，进而获取了模拟NPP-VIIRS夜间灯光扩展时间序列数据，该校准数据经检验具有良好精度和时空一致性。
该数据在像素级和城市级别上的对比图如下，可以看出拟合效果还是比较好的。
DMSP - EANTL - NPPVIIRS - 该数据 的对比如下：
NASA’s Black Marble nighttime lights product （2012-2020）（VNP46A2-VNP46A3-VNP46A4）
Black Marble的标准科学处理功能可去除受云污染的像素，并校正VIIRS日/夜波段（DNB）辐射对大气，地形，植被，雪，月球和杂散光的影响。这些产品经过长时间校准，经过地面测量验证，并包括质量指标，因此可以有效地用于科学和应用研究。
数据说明文档
目前NASA已经更新到第四个版本，V2-V4分别代表每日-每月-每年的产品，相比V1版本它去除了可能会受到月光、云、等影响的值，从下图可以看到受影像的地区变化还是挺大的。
References:
[1] Elvidge, C.D.; Zhizhin, M.; Ghosh, T.; Hsu, F.-C.; Taneja, J. Annual Time Series of Global VIIRS Nighttime Lights Derived from Monthly Averages: 2012 to 2019. Remote Sens. 2021, 13, 922.
[2] 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.
[3] Román, Miguel O.; Wang, Zhuosen et al NASA’s Black Marble nighttime lights product suite[J]. Remote Sensing of Environment,2018,210:
标签：灯光,VIIRS,2020,分享,数据,NPP,2012 来源： https://blog.csdn.net/weixin_48187568/article/details/120876007