区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。

潮州市夜间灯光数据2018

VIIRS夜间灯光数据2013年至2019年， Province[省份名称]-地级市所在的省份名称 Prefecture[城市名称]-地级市名称 County[县区名称]-县区名称 Year[年度]-数据所属年度 Month[月份]-数据所属月份 DNvalue[DN均值]-计算所得的DN总值/栅格数。 数据缺失：NOAA官网并未提供2018年6月和2019年1月的全球夜间灯光图 数据来源：中国研究数据服务平台(CNRDS)

基于DMSP/OLS、NPP/VIIRS、夜间灯光数据GDP空间化视频包含灯光指数计算、拟合方程确定、渔网、反演、结果五个视频，该方法同样可以用于二氧化碳、人口等经济社会指标的空间化分析，方法类似，只需将视频中的GDP数据更换成二氧化碳、人口统计数据即可。

基于夜间灯光数据建成区提取结果的扩张强度、速率、重心迁移、景观格局指数计算分析视频，包含扩张强度、速率、重心迁移、景观格局指数计算（包含斑块面积标准差、斑块形状指数等7个景观格局指数计算），内容充实，讲解详细，需要做分析的小伙伴值得拥有。

基于夜间灯光数据建成区提取、扩张分析、重心迁移、制图操作视频，从建成区提取理论介绍，两种提取方法的对比解读，扩张分析、重心迁移轨迹获取、迁移角度、距离计算分析，步骤详细、内容充实，需要研究夜间灯光数据建成区提取的小伙伴可以入手。后续会增加景观格局指数的内容，会补充到这里，敬请期待。以前下载过我的建成区提取视频的伙伴可以私聊我提供最新版。

夜间灯光获取后运用gis对目标区域的夜间灯光提取，以及计算夜间灯光强度

1992-2013年的DMSP/OLS夜间灯光影像完成相互校正、连续性校正等，得到可用长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像，2012-2020年NPP/VIIRS夜间灯光影像完成年度影像年度数据合成、去噪、连续性校正等，得到可用的NPP/VIIRS夜间灯光影像，再对DMSP/OLS和NPP/VIIRS影像进行拟合，得到长时间序列的夜间灯光影像，可以直接用于城市建成区提取、GDP空间化分析以及各社会经济指标、人口等等的空间化分析。

1.数据来源 HARVARD DataVerse 2.数据名称 基于SNPP-VIIRS夜间灯光遥感数据 提取的年度郊区数据 3.文件格式 GeoTIFF 4.空间分辨率 500m（WGS_1984） 5.时间分辨率 2012-2020逐年

2012-2020年按月NPP-VIIRS夜间灯光数据（97G多大小网盘链接获取） 版本一的复合产品由7个文件名字段，由下划线“ _”分隔。在每个字段的内部可以有一个额外的破折号分隔符“-”。这些字段后面跟着一个文件扩展名。下面用这个例子的文件名来描述这些字段:SVDNB_npp_20140501-20140531_global_vcmcfg_v10_c201502061154.avg_rade9 字段1: VIIRS SDR 或制成复合“ SVDNB”的产品 字段2: 卫星名称“ npp” 字段3: 日期范围“20140501-20140531” 字段4: ROI“全球” 字段5: 设定简称“ vcmcfg” 字段6: 版本“ v10”是版本1.0 字段7: 创建日期/时间 扩展名: avg rade9 数据类型/格式 为了达到最广泛的用户群体，文件以压缩的 tarball 形式传递，每个压缩 tarball 包含一组两个 geotiffs。具有扩展名“ avg _ rade9”的文件包含浮点辐射值，单位为 nanoWatts/cm2/sr。