[发明专利]基于地形和夜晚灯光数据的极光观测候选区确定方法

说明书

一种基于地形和夜晚灯光数据的极光观测候选区确定方法，包括以下步骤：对极光常年空间分布区域进行网格划分，取网格中心的坐标点为该网格内极光空间分布代表点；选取朝地磁极能够在地平线上看见极光的区域的数字高程模型数据，将其设定为潜在的极光观测区域；对所有的极光空间分布代表点进行视域计算，得到初步极光观测候选区；利用观测时间对应的年度夜晚灯光卫星遥感数据，选取灯光强度最弱的区域，并与初步极光观测候选区进行叠加分析，得到最终极光观测候选区。本发明考虑了地形起伏和人类活动带来的灯光污染对极光观测的影响，可以获得更准确的极光观测候选区域。

技术领域

本发明涉及地理信息及遥感领域，具体涉及一种基于地形和夜晚灯光数据的极光观测候选区确定方法。

背景技术

随着极光观测技术的发展，研究者将极光强度指数(K_p指数)和观测地天气情况结合应用到了极光观测候选区域预测中，为观赏者提供极光观测的位置。

在极光观测中，极光强度指数(K_p指数)和观测地天气情况进行综合，得到了观测位置极光可见的概率大小。其中，极光强度指数(K_p指数)指即单个地磁台用来描述每日每3个小时内的地磁扰动强度的指数，是一种定量的分级指数，从0～9共分10级，数字越大表示地磁扰动越强，一般来说在极圈内的地方，只要K_p指数达到3～4就代表极光处于活跃状态，K_p指数到5～6就已经属于非常活跃。对于极光观测地的天气情况，天气晴朗可增加极光观测的可能性，观测地多云、降雨、降雪的天气会大大降低极光观测的可能性，需尽量避免。但是，这种基于极光强度指数(K_p指数)和观测地天气情况的极光观测方式所得到的极光观测候选区并不完全准确，因为地形高低起伏的影响，有的极光观测候选区被遮挡，并不能观测到极光，同时，由于城市夜晚灯光的干扰，位于城市附近的极光观测候选区也不一定能观测到极光。

极光多发生在春秋两季的夜晚时间，气温寒冷，准确的极光观测候选区将为观测者提供更好的观赏体验。基于上述情况，亟需一种准确度更高的极光观测候选区计算方法用于极光观测中。

视域指从一个或者多个观测点能看到的区域，视域分析指通过观测点位置以及地形数据计算得到该观测点能看到的区域范围。举例来说，如果将瞭望塔放置在特定位置，则从地表上的哪些位置可以看到瞭望塔，或者从道路上将看到什么风景。如刘礼等将视域分析应用到了风景区旅游设施规划中，周丹等利用视域分析，对矿山环境的视觉污染进行了评价。

此外，夜晚灯光卫星遥感数据可用于探测城市灯光、道路灯光甚至低亮度暂时性灯光，如渔灯、火灾、小规模的人类活动区域等，使之明显区别于黑暗的背景，该数据已经应用于多个领域，例如，对城市建成区的提取、经济水平和人口密度的估算、城市群空间格局变化、海洋渔业捕捞监测、人类健康与城市化的关系、能源消耗等。反之，夜晚灯光弱的区域受人类活动所带来的光污染影响较小。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于地形和夜晚灯光数据的极光观测候选区确定方法，引入视域分析和夜晚灯光卫星遥感数据分级，在结合极光强度指数(K_p指数)和观测地天气情况的基础上提高了原有极光观测候选位置的准确性，以及观测到极光的可能性。

本发明提出的基于地形和夜晚灯光数据的极光观测候选区确定方法，包括以下步骤：

对极光常年空间分布区域进行网格划分，取网格中心的坐标点为该网格内极光空间分布代表点；

选取朝地磁极能够在地平线上看见极光的区域的数字高程模型数据，将其设定为潜在的极光观测区域；

对所有的极光空间分布代表点进行视域计算，得到初步极光观测候选区；

利用观测时间对应的年度夜晚灯光卫星遥感数据，选取灯光强度最弱的区域，并与初步极光观测候选区进行叠加分析，得到最终极光观测候选区。