【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及夜光遥感数据处理与分析，具体涉及一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法。
技术介绍
1、电力消费量是衡量地区电力消费状况的基本指标，也是反映地区经济水平、产业结构和能源消费变化的重要参数。随着目前国内产业结构大幅调整，电力消费也进入了结构优化、区域分化阶段。能够及时获取不同时空尺度上的电力消费特征，对于准确预测区域电力需求和制定合理的电力配置策略具有重要指导意义。
2、目前常见的电力消费量数据主要来自政府部门发布的统计年鉴，虽然具有较高的权威性，但数据统计周期长、更新慢，在时空尺度上存在缺失、统计口径不一致等问题。而且，由于统计年鉴数据是以省、市等行政区为基础单元进行统计，缺乏行政区内部空间分布特征，不利于精细化的电力消费量的时空差异分析，甚至制约与其他具有地理空间栅格格式的自然要素数据进行协同分析。
3、夜光遥感数据目前已被用于电力消费量的空间化模拟研究，成为分析全球和区域城市电力消费量时空格局演变的重要手段。传统方法是先建立夜光遥感数据与省或市级行政区电力消费量年鉴数据的统计模型，然后利用统计模型估算对应层级行政区的电力消费量空间分布。但这种方法模拟结果精度易受统计年鉴数据的质量、数量和空间分布影响。尤其在没有县级或更精细的时序统计年鉴数据情景下，传统方法很难跨尺度准确模拟县级或更精细空间尺度的电力消费量空间分布特征。而且，目前也鲜有研究案例提出重构年内月度电力消费量时空分布的方法，这不满足目前电力消费量精细化模拟的研究和应用需求。因此，如何快速、准确获取不同时空尺度上的电力消费
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，用于解决上述技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，包括以下步骤：
4、step1、获取目标时间内，研究区年度和月度夜光遥感数据、电力消费量省级年度统计数据，以及省、市、县不同层级行政区边界矢量数据；
5、step2、对夜光遥感数据进行预处理；
6、step3、对step2处理后的夜光遥感数据进行去噪处理；
7、step4、计算省、市、县范围内的年度夜光遥感数据亮度总和，然后分别计算省内各市、各县、各像元与全省范围内年度夜光遥感数据亮度总和比值；
8、step5、利用电力消费量省级年度统计数据和空间夜光亮度加权模型，分别估算省内各市、各县、各像元区域范围上的年度电力消费量，实现年度电力消费量的多尺度空间分布模拟；
9、step6、利用月度夜光数据和step5结果，采用时序夜光亮度加权模型，重构市级、县级、像元级月度电力消费量空间分布的时间序列，最终实现研究区电力消费量的多尺度时空分布模拟。
10、上述的step1中，夜光遥感数据包括dmsp/ols、npp/viis、珞珈一号等夜光遥感数据，通过在数据官网上，筛选和下载目标研究时间、目标研究区域的年度和月度夜光遥感数据产品；可用的年度省级电力消费量统计数据可来自政府部门发布的统计年鉴；可用的省、市、县不同层级行政区边界矢量数据应根据目标研究时间，获取当年的行政区划矢量数据。
11、上述的step2中，对获取的年度和月度夜光遥感数据进行预处理，包括进行投影变换、brdf、地形、植被效应和大气效应校正，以及利用研究区域矢量对年度夜光遥感数据进行拼接、裁剪。
12、上述的step3中，需要对step2预处理后的年度和月度夜光遥感数据进行去噪处理，即通过优选夜光遥感数据底噪阈值，采用阈值法对夜光遥感数据像元值小于该阈值的底噪进行滤除，从而在一定程度上消除底噪误差累积所带来的电力消费量高估影响。本专利技术底噪阈值通常设置为0.5。
13、上述的step4中，计算省、市、县区域内的年度夜光遥感数据亮度总和，然后分别计算省内各市、各县、各像元与全省范围内年度夜光遥感数据亮度总和比值。
14、上述的step5中，利用电力消费量省级年度统计数据和空间夜光亮度加权模型，分别估算省内各市、各县、各像元区域内的年度电力消费量，实现年度电力消费量的多尺度空间分布模拟。
15、上述的step6中，利用月度夜光遥感数据和step5结果，采用时序夜光亮度加权模型，重构市级、县级、像元级尺度月度电力消费量空间分布的时间序列，最终实现研究区电力消费量的多尺度时空分布模拟。
16、本专利技术提供的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，有益效果如下：
17、1，本专利技术提出的方法能够同时实现省级、市级、县级或任意形状区域范围，甚至像元级尺度上的电力消费量时空分布模拟，克服了统计年鉴数据生产周期长、更新慢，在时空尺度上存在缺失、统计口径不一致、缺乏行政区内部空间分布特征等问题，提高了与其他具有地理空间栅格格式的自然要素数据进行协同分析能力。
18、2，本专利技术提出的方法仅需要省级统计年鉴辅助数据，即可实现省级、市级、县级或任意形状区域范围，甚至像元级尺度上的电力消费量时空分布的模拟，克服了传统夜光遥感方法建模对精细化电力消费量统计数据依赖程度高、跨尺度模拟精度差，以及无法模拟月度电力消费量等问题。
19、3，本专利技术提出的方法与传统夜光遥感方法相比，不仅可以有效提升电力消费量空间模拟精度5%-10%，而且具有计算简单、结果稳定等优势，满足大范围、长时间序列的电力消费量时空分布模拟和分析研究需求。
20、4，本专利技术摆脱传统夜光遥感方法所使用的“统计建模”思想，而是将夜光亮度作为权重因子，提出“加权分配”思想来实现研究区内多空间尺度、长时间序列电力消费量的精细化模拟，为基于夜光遥感数据的电力消费量精细化准确模拟提供新思路。
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1.一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step1中，夜光遥感数据包括DMSP/OLS、NPP/VIIS、珞珈一号等夜光遥感数据，通过在数据官网上，筛选和下载目标研究时间、目标研究区域的年度和月度夜光遥感数据产品；可用的年度省级电力消费量统计数据可来自政府部门发布的统计年鉴；可用的省、市、县不同层级行政区边界矢量数据应根据目标研究时间，获取当年的行政区划矢量数据。
3.根据权利要求2中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step2中，对获取的年度和月度夜光遥感数据进行预处理，包括进行投影变换、BRDF、地形、植被效应和大气效应校正，以及利用研究区域矢量对年度夜光遥感数据进行拼接、裁剪。
4.根据权利要求3中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step3中，需要对Step2预处理后的年度和月度夜光遥感数据进行去噪处理，即通过优选夜光遥感数据底噪阈
5.根据权利要求4中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step4中，计算省、市、县区域内的年度夜光遥感数据亮度总和，然后分别计算省内各市、各县、各像元与全省范围内年度夜光遥感数据亮度总和比值。
6.根据权利要求5中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step5中，利用电力消费量省级年度统计数据和空间夜光亮度加权模型，分别估算省内各市、各县、各像元区域内的年度电力消费量，实现年度电力消费量的多尺度空间分布模拟。
7.根据权利要求6中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的Step6中，利用月度夜光遥感数据和Step5结果，采用时序夜光亮度加权模型，重构市级、县级、像元级尺度月度电力消费量空间分布的时间序列，最终实现研究区电力消费量的多尺度时空分布模拟。
8.根据权利要求5中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述Step4的具体步骤为：
9.根据权利要求6中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述Step5的具体步骤为：
10.根据权利要求7中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述Step6的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的step1中，夜光遥感数据包括dmsp/ols、npp/viis、珞珈一号等夜光遥感数据，通过在数据官网上，筛选和下载目标研究时间、目标研究区域的年度和月度夜光遥感数据产品；可用的年度省级电力消费量统计数据可来自政府部门发布的统计年鉴；可用的省、市、县不同层级行政区边界矢量数据应根据目标研究时间，获取当年的行政区划矢量数据。
3.根据权利要求2中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的step2中，对获取的年度和月度夜光遥感数据进行预处理，包括进行投影变换、brdf、地形、植被效应和大气效应校正，以及利用研究区域矢量对年度夜光遥感数据进行拼接、裁剪。
4.根据权利要求3中所述的一种基于夜光遥感的电力消费量多尺度时空模拟方法，其特征在于，所述的step3中，需要对step2预处理后的年度和月度夜光遥感数据进行去噪处理，即通过优选夜光遥感数据底噪阈值，采用阈值法对夜光遥感数据像元值小于该阈值的底噪进行滤除，从而在一定程度上消除底噪误差累积所带来的电力消费量高估影响。本发明底噪阈值通常设置为0.5。
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘新波，杨旭，鲍正风，曹辉，翟少军，任玉峰，马一鸣，李琳琳，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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