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基于逐日夜间灯光遥感的新冠肺炎疫情变化信息快速提取——以北京市为例

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针对国内外日益复杂的疫情形势,本文以2020年6月北京疫情为例,利用NPP-VIIRS卫星的逐日夜间灯光数据,分析疫情受影响区域及疫情的控制与恢复状况,探索与人口密度等社会经济因素的关系.研究结果表明,逐日夜间灯光遥感可以有效提取疫情影响的区域范围及反映该区域受影响程度,所提取的受影响区域与国家划定的中高风险区域情况一致;同时基于逐日夜间灯光遥感能够及时监测疫情发展及疫情防控措施状况,区域夜间灯光强度随着疫情及防控的进展呈现明显的变化;平均夜间灯光损失强度及恢复强度同疫情暴发期区域人口密度均具有较强的相关性,相关性指标R2分别为0.97和0.91.本文研究结果表明逐日夜间灯光影像在快速提取新冠肺炎疫情变化信息方面有较大潜力.
Rapid extraction of COVID-19 information based on nighttime light remote sensing: a case study of Beijing

江泽霖、邓健、栾海军、李兰晖

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厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建 厦门361024

数字福建自然灾害监测大数据研究所,福建 厦门361024

NPP-VIIRS DNB 夜间灯光遥感 辐射归一化 灯光指数 疫情分析

福建省自然科学基金福建省自然科学基金面上项目

2020J012612019J01852

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(7)
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