很多小夥伴對夜間燈光資料都有所了解，該資料正式面世的時間是2023年後，剛開始只是美國用於監測氣象，雲層等的衛星，後來被某學者研究後。該資料成了網紅資料，解析度不夠，「一團黑」，但是從前到現在，現在2023年了，還是有很多人研究資料就是夜間燈光資料。不僅僅可用來gdp、能源消耗、二氧化碳排放等空間化分析，還可以城市擴張分析等。
那麼本欄以如何利用夜間燈光資料實現城市擴張分析著手，一步一步給大家介紹實在操作過程。夜間燈光資料應用於建成區擴張分析最重要的是如何將城市建成區提取出來，當前主要的四種方法有：
1、經驗閾值法
經驗閾值法就是根據別人做的研究，人為設定乙個閾值，將超過閾值的畫素當做建成區畫素。缺點：操作簡單，缺乏科學依據，還有乙個問題就是要是你的研究區域沒人研究過，談何用別人的閾值。
2、突變檢測法
imhoff認為真實的城市區域應該保持幾何形狀的完整性，燈光值越大被探測頻率越高，屬於城市區域的概率也越大，也就是說逐漸增加的分割閾值過程中，代表城市建成區的多邊形斑塊沿著邊緣逐漸縮小，當分割閾值達到某個點時，多邊形斑塊區域不再沿著邊緣縮小，而是從內部破碎，**成多個較小的多邊形斑塊，代表城市建成區的多邊形周長突然增加，這個點即為閾值點。缺點：此法忽略城市發展過程中的差異性，不能作為
DMSP OLS夜間燈光資料之GDP空間化（一）
自1982年，dmsp ols夜間燈光資料問世，由於和其他遙感資料不同，其可以探測到夜間微弱的燈光，所以其常用於人類社會活動的研究中，例如 人口密度 gdp反演 能源消耗等等。對於這種研究的流程基本都是一樣 第一步 建立漁網 包含乙個點，乙個面漁網 漁網像元大小，也就是實現像元提取的第一步 第二步 ...
django資料庫之建表
首先了解幾個知識 什麼是一對多,多對多,一對一 什麼是關聯查詢 什麼是主表,什麼是從表 外來鍵放的位置 正向查詢,反向查詢 各種設計模式下,怎麼查詢 一對多 班級表和學生表 乙個班級可以有多個學生,乙個學生屬於那個班級 一對一 學生表和學生資訊表 每個學生對應各自的學生資訊 多對多 學生表和課程表 ...
pymysql資料庫之建庫建表 增刪改查
上次有同學問到，python的持久化怎麼處理。這次就帶大家來體驗一下，python訪問資料庫。python3的資料庫模組可以是pymysql。安裝可以通過pip安裝 安裝完成後，你的python資料庫的底層依賴算是完成了。建資料庫，庫名為awesome 建表，表名blogs 共有三列，列名 id，u...