大規(guī)模持續(xù)的示威游行活動(dòng)會(huì)影響一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。自2019年6月開始,香港地區(qū)持續(xù)性的示威游行活動(dòng)對(duì)多個(gè)行業(yè)產(chǎn)生沖擊,香港地區(qū)經(jīng)濟(jì)受到一定程度影響�？焖贉�(zhǔn)確地識(shí)別出經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受影響區(qū)域?qū)⒂兄谡M(jìn)行準(zhǔn)確損失評(píng)估和制定有效的經(jīng)濟(jì)恢復(fù)政策。本文首次提出使用民航客機(jī)夜光遙感結(jié)合VGI數(shù)據(jù)識(shí)別經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受影響區(qū)域的方法。首先在民航客機(jī)平臺(tái)上用手機(jī)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(cè)量技術(shù)對(duì)照片進(jìn)行拼接處理生成夜光遙感影像,再與珞珈一號(hào)-01星夜光遙感影像、POI密度圖對(duì)比初步篩選出受影響區(qū)域。最后通過VGI照片數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,檢測(cè)出觀塘區(qū)有2個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(gè)區(qū)域的DN值相關(guān)比例分別下降了9.52%和19.42%。利用本文的方法能快速識(shí)別香港經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受影響區(qū)域,對(duì)于研究其他城市的經(jīng)濟(jì)變化有著借鑒意義,在城市精準(zhǔn)治理方面也有重要的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 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(diǎn)分布

由于在飛機(jī)飛行過程中無法打開網(wǎng)絡(luò)，無法對(duì)手機(jī)位置進(jìn)行定位，因此選擇用飛機(jī)的航跡坐標(biāo)與相片的時(shí)間戳匹配來代替相機(jī)位置。但是獲取的飛機(jī)航跡數(shù)據(jù)點(diǎn)過于稀疏，需要通過一些方法對(duì)航跡點(diǎn)進(jìn)行加密。本研究使用的是線性插值方法對(duì)飛機(jī)航跡點(diǎn)以1 s的時(shí)間間隔進(jìn)行插值，如圖3所示為飛機(jī)航跡點(diǎn)插值結(jié)果。本研究使用目前國(guó)際上比較流行的無人機(jī)航測(cè)數(shù)據(jù)處理軟件Agisoft Metashpe對(duì)獲取的相片進(jìn)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(chǔ)是基于運(yùn)動(dòng)信息恢復(fù)三維場(chǎng)景結(jié)構(gòu)方法[16-18](Structure from Motion,SfM），該軟件可以通過相片的EXIF標(biāo)簽讀取焦距值、傳感器尺寸和其他內(nèi)部攝像機(jī)方向參數(shù)，結(jié)合相機(jī)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(diǎn)對(duì)影像進(jìn)行校正與優(yōu)化，將照片上的特征點(diǎn)與GoogleEarth相結(jié)合，選擇了52個(gè)地面控制點(diǎn)（圖1），這些控制點(diǎn)的平面坐標(biāo)是通過GoogleEarth獲得的，高度信息是用平面坐標(biāo)通過ArcGIS 10.2提取星載熱輻射和反射輻射計(jì)（AS-TER)30 m分辨率全球數(shù)字高程模型（GDEM）的值得到的。因?yàn)橐归g燈光照片的特征比較少，所以地面控制點(diǎn)要盡量選擇道路的交口，圖4為其中一個(gè)控制點(diǎn)。由于Agisoft Metashpe處理得到的影像會(huì)出現(xiàn)邊緣模糊且變形較大的問題，故使用ENVI 5.2軟件對(duì)影像邊緣進(jìn)行裁剪，最終得到覆蓋香港幾個(gè)重要游行示威活動(dòng)點(diǎn)的夜光遙感影像，分辨率為4.5 m，含有4波段（紅、綠、藍(lán)、Alpha通道）。為了讓空間分析在相同的坐標(biāo)系下進(jìn)行，使用OSM的路網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)珞珈一號(hào)-01星數(shù)據(jù)和民航客機(jī)夜光遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)。

將POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS中，通過空間分析工具，計(jì)算得出POI點(diǎn)核密度圖并覆蓋到整個(gè)研究區(qū)域，通過對(duì)POI密度高的地區(qū)與獲得的手機(jī)夜光遙感影像以及珞珈一號(hào)-01星夜光遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行目視比對(duì)，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(jì)算每個(gè)POI在民航客機(jī)夜光遙感影像和珞珈一號(hào)-01星夜光遙感影像上所對(duì)應(yīng)的像元亮度值（Digital Number,DN），并進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)。圖4 手機(jī)燈光照片與Google Earth中地面控制點(diǎn)的比較

【參考文獻(xiàn)】：
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