数据源：NPP-VIIRS夜 间 灯 光 数 据 有 2 种 类 型：vmflg 与vmsflg格 式。本 文 选 择 时 序 更 加 完 整 的 vmflg 格式的夜间灯光数据进行研究。本文将NOAA/NGDC 网站提供的去除了不稳定光源与背景值的2015年年度夜间灯光数据作研究使用基础数据之一，进行逐年校正。

 

     首先将下载的数据重投影为兰伯特等面积投影坐标系，并进行重采样使像元分辨率为500ｍ，最后利用中国行政区划的矢量文件裁剪出夜间灯光图像的中国区域。

 

        NPP/VIIRS数据对灯光亮度比较敏感，灯光值除城市的亮度外还包括火灾、气体耀斑及火山等其他类型的灯光，需要对异常值进行处理。处理过程包括两个部分。第一，最大灯光值处理。选择中国发展最快的地区北京、上海及广州等作为样本区域，把区域内灯光亮度的最大值作为最大阈值，若整个影像中像元的灯光值大于最大阈值，则像元赋值为最大阈值。不同年份的最大阈值结果利用最优拟合模型（TNL-GDP求取）。原则上月度夜间灯光数据最大值低于对应年度最大灯光值。

    夜间灯光数据存在个别像元突变情况。根据我国过去20多年城市化发展不断加剧的现实情况与夜间灯光数据的特点，假设前一年影像中存在的像元亮度不会在后一年消失，同时后一年影像像元的DN值不小于前一年对应像元的DN值。基于该假设，对影像继续进行时间序列上的连续性校正。本文选择饱和校正后的2015和2016为基准，校正其它年份的影像，2015年之前的利用以下模型进行校正：

式中：DNn-1为第n-1年影像DN值；DNn为第n年影像DN值。

2015年之后的的影像利用以下模型进行校正 ：

式中：DNn+1为第n+1年影像DN值；DNn为第n年影像DN值。

具体在ARCGIS的操作为：

 

意思是如果1中的像元灰度值大于2中的，则使用1替换2的像元值，否则使用2的像元灰度值。

异常值的处理，使用2015年年度数据(大于0的像元值赋值为1，等于0的赋值为0)，与其它年份相乘。对于月度数据的处理大致相似。

 数据涵盖2015-2020年度处理好的数据，和2013-2021年处理好的月度数据。