| 城市化研究 | 不透水面提取 | 融合HSI和NDVI | Lu等(2008)基于HIS、NDVI和DMSP/OLS数据对中国华南地区的不透水面进行了有效提取 |
| 融合LUCC | 匡文慧等(2011)将人工解译的LUCC融入不透水面指数提取中,实现动态更新的城乡建设用地信息提取 |
| 融合Landsat TM | 程熙等(2017)集成了夜间灯光遥感和Landsat TM影像,实现了ISA的自动提取 |
| 建设用地提取 | 阈值分割法 | Zhou等(2014)在提出了一种基于聚类分割的最优阈值分割算法,并有效地运用于不同发展水平的国家及地区 |
| 多时相图像融合法 | Small等(2005)将不同时间序列的经过处理的灯光观测频率影像进行了RGB合成,通过图像颜色的变化实现城市扩张及城市发展方向、趋势的探测 |
| 支持向量机法 | Cao等(2009)在传统SVM的基础上提出了支持向量机区域增长算法,半自动地实现城市区的提取 |
| 城市发展模式识别 | 景观指数分析法 | 廖兵等(2012)和范俊甫等(2013)将景观生态学中的景观指数分析方法引入城市灯光斑块的研究中,探索城市发展空间格局变化特征 |
| 多级划分法 | Wu等(2014)根据像元层级的灯光辐射亮度与亮度梯度之间的关系,将城市灯光进行多级划分,动态的研究不同类别之间的占比及变化特征以揭示城市发展的规律 |
| 改进型无穷距离扩展算法 | Yu等(2014)开创性地利用改进型无穷距离扩展算法定量表示城市间的空间邻近性以进行城市聚类分析,识别出城市群 |
| 地形分析法 | 张志刚等(2016)构建灯光亮度和灯光亮度起伏度特征组合值模型,分析灯光亮度和灯光亮度起伏度组合特征,并对城 乡结合部进行空间识别 |
| 参数空间化 | 人口 | 多元灯光指标估算模型 | Lo(2001)以多年份中国地区DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,采用灯光面积、灯光体积、像素平均值和灯光密度为独立变量,建立人口估算模型,在多级行政单元尺度上估算了中国的平均人口密度 |
| 结合社会统计数据的估算模型 | 曹丽琴等(2009)利用多时相灯光遥感数据和社会统计数据建立线性模型估算地级市和直辖市人口 |
| 结合LUCC数据的估算模型 | 梁友嘉等(2012)基于夜间灯光辐射数据和LUCC在像元栅格水平上构建张掖市甘州区人口空间分布 |
| GDP | 全球尺度GDP估算模型 | Sutton等(2002)首次绘制了全球1 km分辨率的经济活动地图 |
| 区域尺度GDP总体估算模型 | Doll等(2006)绘制了欧洲11个国家及地区5 km分辨率的GDP格网地图 |
| 分产业GDP估算模型 | 韩向娣等(2012)分产业定量地探讨夜间灯光数据与统计型的社会经济数据的空间关系,并绘制出了全国GDP密度图 |
| 电力能源消耗 | 单时相电力能源消耗估算模型 | Amaral等(2005)以亚马逊河流域为研究区,在区域尺度量化了DMSP/OLS夜间灯光数据和电力能量消耗间的相关性 |
| 时间序列电力消耗估算模型 | Chand等(2009)基于DMSP/OLS夜间灯光数据对印度开展了长时间序列的电力消耗量时空变化特征研究 |
| 空气污染物 | 空间插值法 | 李伟等(2015)基于GIS空间插值分析提出一种新的持续监测城市雾霾天气的方法,并对北京市的PM2.5浓度进行了反演 |
| BP神经网络模型 | 李润亚(2015)则基于日均NTL数据建立了BP神经网络模型用于反演地表PM2.5浓度 |
| 支持向量机方法 | 赵笑然等(2017)以北京市作为研究区,基于支持向量机方法建立了夜间城市PM2.5质量浓度反演模型 |
| 灾害评估 | 相关性分析 | 张宝军(2018)基于夜间灯光遥感数据, 分析汶川地震极重灾区夜间灯光分布范围和强度的年际变化特点, 探索分析夜间灯光变化与灾害损失的相关关系 |
| 渔业研究 | 渔船定位识别 | 阈值分割峰值检测算法 | 郭刚刚等(2017)基于最大熵法阈值分割以及局部峰值检测法,对西北太平洋公海灯光围网渔场船只进行了识别 |