肖袁俊，李保山，宋文丹，程勇翔*，黄敬峰

（1.石河子大学 生命科学学院，新疆 石河子 832000；2.浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，浙江 杭州 310058）

长时间序列夜间灯光遥感数据的出现使人类活动与大尺度空间城市化的深入研究成为了可能，越来越多的学者开始将夜间灯光数据用于估计人口密度[1]、区域电力消耗[2]、城市面积及其扩张速度[3-4]和国内生产总值[5]等各类社会经济指标。但由于长时间夜间灯光数据是来自两个不同卫星数据的整合，图像间往往会出现数据不连续、像元过饱和、标准不同无法比较的情况，这大大限制了夜间灯光数据的应用。因此，有必要对同一传感器内及不同传感器间的灯光数据进行校正，以消除数据的异常波动，增加数据的可用性。

自21 世纪以来，研究者们主要通过两种方案解决上述问题，第一种是利用辐射定标数据进行的绝对校正，从而获得具有物理意义的各年真实灯光值[6-7]；第二种是利用灯光不变目标区域法进行的逐年灯光相对校正，从而获得不具实际物理意义，但具有同一标准相对连续的灯光数据。研究者们普遍选择西西里岛[8-9]、黑龙江省[7，10]、日本[2，5]、洛杉矶[11]等地作为不变目标区，通过构建不变目标区各年间图像数值转换关系，实现校正图像向目标图像的数值转换，从而获得相对连续的灯光校正结果。然而，作者认为不变目标区域法只能是一种理论假设，利用该方法对灯光数据进行校正有一定的风险，其可行性仍有待商榷，这是因为在全球经济迅速发展的背景下，不变目标区域实际上是不存在的[12]。……