区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。

统计某年夜光总量、夜光增长率等夜光数据

数据为2012年-2020年NPP-VIIRS夜间灯光数据，分辨率500m。并进行了基本的预处理，包括先使用地理坐标系为WGS84中国矢量地图裁剪出全国范围的VNL2数据，并将其转化为Asia_Lambert_Conformal_Conic平面投影坐标系。 通过观察全国各年度的夜间灯光栅格地图，发现有少量负值和可能由 gas flares 引起的少量极端异常值，参考 (Kang Wu et al., 2019) 选取了全国单元格像元辐射阈值为472.86，并去除像元值为负值的单元格。

夜间灯光数据处理步骤