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NUITFRANCE - Bibliothèque - Fiche bibliographique

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Fiche bibliographique




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Document " Automatic intercalibration of night-time light imagery using robust regression "




Type de document :

Articles de revue scientifique

Thème du document :

Quantification et cartographie de la lumière

Auteur(s) :

LI X.
CHEN X.
ZHAO Y.
XU J.
CHEN F.
LI H.

Date de publication :

2013

Langue :

English/Anglais

Nom du périodique :

Remote Sensing Letters

Précisions :

Volume 4. Numéro 1. Pages 45-54

Lien contenu/source :

http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/2150704...

DOI :

10.1080/2150704X.2012.687471

Citation courte :

Li et al. (2013)

Citation complète (format NuitFrance) :

LI X., CHEN X., ZHAO Y., XU J., CHEN F. & LI H. (2013). Automatic intercalibration of night-time light imagery using robust regression. Remote Sensing Letters. Volume 4. Numéro 1. Pages 45-54.

Résumé du document :

In remote-sensing community, radiometric calibration of night-time light images has long been a problem, hindering change detection of images in different dates. Currently, an intercalibration model is regarded as the unique solution for the problem, but prior knowledge is needed to extract reference pixels with stable lights, which are hard to obtain in most of the applications. This study proposed an automatic algorithm to extract the reference pixels for convenient use of the intercalibration model, with an assumption that there are sufficient pixels with stable night-time lights in the multi-temporal images. To automatically extract the stable pixels from images in two dates, all pixels in the two dates were entered into a linear regression model, and the outliers viewed as suspected changed pixels were discarded iteratively. Consequently, some stable pixels were extracted and the intercalibration model was implemented. Annual night-time light composites in Beijing, China, from 1992 to 2010 were taken as the study material, and the results show that the multi-temporal calibrated night-time light data have higher correlation with gross domestic production (GDP) (R 2 = 0.8734) and urban population (UP) (R 2 = 0.9269) than those of the uncalibrated images (with the R 2 values 0.7963 and 0.8575, respectively). Furthermore, the data inconsistency from different night-time light satellites in the same year was reduced with the proposed algorithm. The results demonstrate that the proposed algorithm is effective in intercalibrating the Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System (DMSP-OLS) images automatically.

Saisie sur NuitFrance par :

Rosor

Saisie sur NuitFrance en :

Octobre 2014

Identifiant NuitFrance :

NF-BIBLI-793

Permalien de la fiche NuitFrance :

http://www.nuitfrance.fr/?page=donneesdoc&partie=fiche-bibliographique&id_doc=793


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