ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 210-221

Спутниковые данные о ночной освещённости как индикаторе общего социально-экономического развития регионов России

И.Ю. Савин 1, 2 , Д. Статакис 3 , П.А. Докукин 2 
1 Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Москва, Россия
2 Аграрно-технологический институт РУДН, Москва, Россия
3 Университет Фессалоники, Волос, Греция
Одобрена к печати: 16.05.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-210-221
Рассмотрены возможности оценки основных социально-экономических показателей регионов России на основе анализа спутниковых данных о ночной освещённости DMSP/OLS. Использовался архив за период с 1993 по 2013 г. и статистические данные о количестве городского и сельского населения, а также валовом региональном продукте субъектов Российской Федерации. Спутниковые данные предварительно были сглажены на основе специально разработанного ранее подхода. Установлено, что спутниковые данные DMSP/OLS о ночной освещённости коррелируют с показателями, описывающими социально-экономическое состояние регионов России, и могут быть использованы в качестве средства мониторинга общего состояния регионов. Самым надёжным показателем, характеризующим региональный валовой продукт, является ночная освещённость городских территорий. Средняя для регионов ночная освещённость хорошо коррелирует с общим количеством населения и с количеством городского населения регионов. Проведено ранжирование регионов России по специфике изменения показателей ночной освещённости. Спутниковый анализ ночной освещённости регионов России показал, что с 1993 по 2001–2002 гг. социально-экономическая ситуация в большинстве регионов ухудшалась, а с 2002 г. в большинстве регионов обозначилась положительная тенденция.
Ключевые слова: DMSP/OLS, количество населения, региональный валовой продукт, спутниковый мониторинг, Россия
Полный текст

Список литературы:

  1. Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении, лесном хозяйстве и экологии: Доклады VI Всероссийской конференции (Москва, 20–22 апреля 2016 г.). М.: ЦЭПЛ РАН, 2016. 230 с.
  2. Жижин М. Н., Элвидж К., Пойда А. А., Годунов А. И., Велихов В. Е., Ерохин Г. Н., Алсынбаев К. С., Брыксин В. М. Использование данных ДЗЗ для мониторинга добычи углеводородов // Информа­ционные технологии и вычислительные системы. 2014. № 3. С. 97–111.
  3. Кушнырь О. В. Разработка методики определения плотности населения по ночным снимкам DMSP OLS // Известия ВУЗов. Геодезия и аэрофотосъёмка. 2014. № 1. C. 66–70.
  4. Лупян Е. А., Балашов И. В., Бурцев М. А., Саворский В. П., Карелов А. И., Щеглов М. А. Разработка технологий спутникового мониторинга железнодорожной инфраструктуры // 4-я Международная научно-практическая конференция «ИнтеллектТранс-2014»: тез. докл. СПб.: ПГУПС, 2014. С. 7.
  5. Agro-meteorological Monitoring in Russia and Central Asian Countries / eds. Savin I. Yu., Nègre Т. Ispra: OPOCE, 2006. 214 p.
  6. Becker-Reshef I., Justice C., Sullivan M., Vermote E., Tucker C., Anyamba A., Small J. Monitoring Global Croplands with Coarse Resolution Earth Observations: The Global Agriculture Monitoring (GLAM) Project // Remote Sensing. 2010. Vol. 2(6). P. 1589–1609.
  7. Cova T., Sutton P., Theobald D. Exurban change detection in fire prone areas with night time satellite imagery // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2004. Vol. 70. No. 11. P. 1249–1257.
  8. Elvidge C., Baugh K., Dietz J., Bland T., Sutton P., Kroehl H. Radiance Calibration of DMSP-OLS Low-Light Imaging Data of Human Settlements // Remote Sensing of Environment. 1999. Vol. 68. No. 1. P. 77–88.
  9. Elvidge C., Erwin E., Baugh K., Ziskin D., Tuttle B., Ghosh T., Sutton P. Overview of DMSP night time lights and future possibilities // Urban Remote Sens. Joint Event. 2009. P. 1–5.
  10. Fan J., Ma T., Zhou C., Zhou Y., Xu T. Comparative estimation of urban development in China’s cities using socioeconomic and DMSP/OLS night light data // Remote Sensing. 2014. Vol. 6. No. 8. P. 7840–7856.
  11. Gao B., Huang Q., He C., Ma Q. Dynamics of urbanization levels in China from 1992 to 2012: perspective from DMSP/OLS night time light data // Remote Sensing. 2015. Vol. 7 No. 2. P. 1721–1735.
  12. Ghosh T., Powell R., Elvidge C., Baugh K., Sutton P., Anderson S. Shedding light on the global distribution of economic activity // Open Geography J. 2010. No. 3. P. 148–161.
  13. Liu Z., He C., Zhang Q., Huang Q., Yang Y. Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSP–OLS night time light data from 1992 to 2008 // Landscape and Urban Planning. 2012. Vol. 106. P. 62–72.
  14. Ma  T., Zhou C., Pei T., Haynie S., Fan J. Quantitative estimation of urbanization dynamics using time series of DMSP/OLS night time light data: a comparative case study from China’s cities // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 124. P. 99–107.
  15. Rembold F., Atzberger C., Savin I., Rojas O. Using low resolution satellite imagery for yield prediction and yield anomaly detection // Remote Sensing. 2013. Vol. 5. No. 4. P. 1704–1733.
  16. Small C., Elvidge C. Night of Earth: mapping decadal changes of anthropogenic night light in Asia // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2013. Vol. 22. P. 40–52.
  17. Stathakis D., Perakis K., Savin I. Efficient segmentation of urban areas by the VIBI // Intern. J. Remote Sensing. 2012. Vol. 33. No. 20. P. 6361–6377.
  18. Stathakis D., Tselios V., Faraslis I. Urbanization in European regions based on nightlights // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2015. No. 2. P. 26–34.
  19. Sutton P. Modeling population density with night-time satellite imagery and GIS // Computers, Environment and Urban Systems. 1997. Vol. 21. P. 227–244.
  20. White J. C., Wulder M. A., Varhola A., Vastaranta M., Coops N. C., Cook B. D., Pitt D., Woods M. A best practice’s guide for generating forest inventory attributes from airborne laser scanning data using an area-based approach / Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Canadian Wood Fibre Centre, Victoria, BC: Information Report FI-X-010. 2013. 50 p.
  21. Wu Bingfang, Meng Jihua, Li Qiangzi, Yan Nana, Du Xin, Zhang Miao Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China’s CropWatch system // Intern. J. Digital Earth. 2014. Vol. 7. No. 2. P. 113–137.