关于夜间灯光遥感数据的介绍可以参看夜间灯光遥感数据概述这篇文章。
1.DMSP/OLS夜间灯光数据处理方法：
DMSP/ OLS夜间灯光数据的处理主要在于数据阈值的确定，也就是数据灯光亮度值的确定。
夜间灯光数据的处理主要采用的方法是参考比较法。
此方法是设定一系列灯光阈值，将基于该灯光阈值提取出的城市建成区面积与政府发布的统计数据中建成区面积进行对比，把误差最小时的阈值作为最佳阈值。因此使用此方法时需要确保统计数据的正确性，如果数据有错误，那么对结果会有很大影响。
还有一些其他的处理方法，比如：
- 经验阈值法——直接采用与自己研究区域相关的其他研究者已经做过的研究中确定的阈值，此方法虽然简单，但是缺乏足够的科学依据。
- 突变检测法——该方法由Imhoff提出, 他认为真实的城市区域应该保持其几何形状的完整性,灯光值越大 ,此地被探测到的频率越高 ,属于城市区域的概率也就越大 ;在逐渐增大分割阈值的过程中 ,代表城市建成区的多边形斑块沿着边缘逐渐缩小，当分割阈值达到某一个点时, 多边形斑块区域不再沿着边缘缩小, 而是从内部破碎,分裂为很多的较小的多边形斑块 , 代表着城市建成区的多边形周长会突然增加，这个点即为提取该城市建成区的阈值点。但是此方法忽略了城市发展过程中不同区域间的差异性，并不能作为阈值设定的通用标准。
- 高分辨率的遥感影像辅助空间比较法——该方法由Henderson提出,是使用分辨率较高的遥感影像（例如30m高分辨率的TM影像）作为辅助数据，来实现对夜间灯光图像中城市建成区的提取。此方法比较有效，但是在一般情况下这种高分辨率的遥感图像比较难获取。
2.本次研究思路：
- 处理方法——参考比较法。
- 灯光数据——DMSP/OLS的2013年夜间灯光数据。
- 参考数据——采用《中国城市统计年鉴》中的城市建设用地面积数据（市辖区面积）。
- 研究区域——南京市。
- 步骤——通过统计年鉴的数据在灯光数据中确定合适的灯光值，使≥该灯光值值的区域的面积约等于《中国城市统计年鉴》中的城市建设用地面积。
3.具体处理步骤：
- 数据预处理
首先需要将要处理的栅格数据导入文件地理数据库中，这样在后续处理栅格文件的时候不容易出错。
通过【Spatial Analysis Tools→提取分析→按掩膜提取】工具，将南京市的市辖区范围（因为后面统计年鉴中获取的是市辖区的建设面积数据）内的灯光数据提取出来。
因为后续需要计算面积，将数据转换为投影坐标(栅格数据使用【Data Management Tools→投影与变换→栅格→投影栅格】工具进行投影变换，矢量数据使用【Data Management Tools→投影与变换→要素→投影】工具进行投影变换)。
- 获取参考数据
从2014年《中国城市统计年鉴》中获得南京市城市建设用地面积数据（市辖区面积）为708平方公里。
- 基于建设用地面积，确定灯光阈值
将栅格数据转为面数据（因为后续需要计算面积，在面数据中计算面积更为方便），此步骤通过【Conversion Tools→由栅格转出→栅格转面】工具完成。
通过查看结果数据属性表，可以看出，转换后的面数据是按照灯光值进行面的划分，不过现在是一个灯光值对应多个面，通过【Data Management Tools→制图综合→融合】工具按照灯光值字段将相同灯光值的面进行融合操作。
上述转面数据的操作时，系统已经自动计算了面积，不过单位是平方米，通过新建字段，将每个灯光值对应的区域面积转换为平方公里面积。
将面积数据导出为excel数据，在excel中对不同灯光值的面积进行叠加求和计算，此步骤通过【Conversion Tools→excel→表转 excel】工具完成。
将面积之和与统计年鉴中的面积进行对比，确定合适的灯光阈值，通过对比可以看到阈值为61时，与统计年鉴中的数据最为接近。
- 根据灯光阈值提取城市建成区范围
通过【Spatial Analysis Tools→提取分析→按属性提取】工具，提取城市建成区范围。
然后将得到的结果转换为面数据，此步骤通过【Conversion Tools→由栅格转出→栅格转面】工具完成，然后添加一个新字段，用于下一步融合操作。
然后通过【Data Management Tools→制图综合→融合】工具，将所有面数据进行融合操作，得到提取的建成区范围。
将其与谷歌历史影像图对比，可以看出范围大概一致，局部会有出入。
因此DMSP/OLS夜间灯光数据比较适合用于区域范围研究，限于数据精度问题（1KM×1KM）在小尺度上会有误差，从而导致结果与实际有出入。
