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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。
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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:
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。
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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: