大規(guī)模持續(xù)的示威游行活動會影響一個城市的經(jīng)濟活動。自2019年6月開始,香港地區(qū)持續(xù)性的示威游行活動對多個行業(yè)產(chǎn)生沖擊,香港地區(qū)經(jīng)濟受到一定程度影響�？焖贉蚀_地識別出經(jīng)濟活動受影響區(qū)域將有助于政府進行準確損失評估和制定有效的經(jīng)濟恢復政策。本文首次提出使用民航客機夜光遙感結合VGI數(shù)據(jù)識別經(jīng)濟活動受影響區(qū)域的方法。首先在民航客機平臺上用手機獲取了研究區(qū)域2019年8月28日的高度重疊的照片,然后基于攝影測量技術對照片進行拼接處理生成夜光遙感影像,再與珞珈一號-01星夜光遙感影像、POI密度圖對比初步篩選出受影響區(qū)域。最后通過VGI照片數(shù)據(jù)進行驗證,檢測出觀塘區(qū)有2個經(jīng)濟活動下降的區(qū)域,并做了定量分析,發(fā)現(xiàn)在觀塘區(qū)有2個區(qū)域的DN值相關比例分別下降了9.52%和19.42%。利用本文的方法能快速識別香港經(jīng)濟活動受影響區(qū)域,對于研究其他城市的經(jīng)濟變化有著借鑒意義,在城市精準治理方面也有重要的應用價值。 

【文章來源】：地球信息科學學報. 2020年05期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

影像覆蓋區(qū)域及地面控制點分布

由于在飛機飛行過程中無法打開網(wǎng)絡，無法對手機位置進行定位，因此選擇用飛機的航跡坐標與相片的時間戳匹配來代替相機位置。但是獲取的飛機航跡數(shù)據(jù)點過于稀疏，需要通過一些方法對航跡點進行加密。本研究使用的是線性插值方法對飛機航跡點以1 s的時間間隔進行插值，如圖3所示為飛機航跡點插值結果。本研究使用目前國際上比較流行的無人機航測數(shù)據(jù)處理軟件Agisoft Metashpe對獲取的相片進行處理生成數(shù)字正射影像（Digital OrthophotoMap,DOM）。Agisoft Metashpe處理數(shù)據(jù)的算法基礎是基于運動信息恢復三維場景結構方法[16-18](Structure from Motion,SfM），該軟件可以通過相片的EXIF標簽讀取焦距值、傳感器尺寸和其他內部攝像機方向參數(shù)，結合相機位置信息可以完成模型的建立和正射影像的生成[19]。在生成DOM的過程中需要地面控制點對影像進行校正與優(yōu)化，將照片上的特征點與GoogleEarth相結合，選擇了52個地面控制點（圖1），這些控制點的平面坐標是通過GoogleEarth獲得的，高度信息是用平面坐標通過ArcGIS 10.2提取星載熱輻射和反射輻射計（AS-TER)30 m分辨率全球數(shù)字高程模型（GDEM）的值得到的。因為夜間燈光照片的特征比較少，所以地面控制點要盡量選擇道路的交口，圖4為其中一個控制點。由于Agisoft Metashpe處理得到的影像會出現(xiàn)邊緣模糊且變形較大的問題，故使用ENVI 5.2軟件對影像邊緣進行裁剪，最終得到覆蓋香港幾個重要游行示威活動點的夜光遙感影像，分辨率為4.5 m，含有4波段（紅、綠、藍、Alpha通道）。為了讓空間分析在相同的坐標系下進行，使用OSM的路網(wǎng)數(shù)據(jù)對珞珈一號-01星數(shù)據(jù)和民航客機夜光遙感影像進行地理配準。

將POI數(shù)據(jù)導入ArcGIS中，通過空間分析工具，計算得出POI點核密度圖并覆蓋到整個研究區(qū)域，通過對POI密度高的地區(qū)與獲得的手機夜光遙感影像以及珞珈一號-01星夜光遙感數(shù)據(jù)進行目視比對，確定POI密度與燈光亮度差別較大的區(qū)域1和區(qū)域2（圖5）。再計算每個POI在民航客機夜光遙感影像和珞珈一號-01星夜光遙感影像上所對應的像元亮度值（Digital Number,DN），并進行計算和統(tǒng)計。圖4 手機燈光照片與Google Earth中地面控制點的比較

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2933849