Remote Sensing of Night-time Light
Sprache: Englisch
Verlag: Routledge, 2023
- Softcover
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- Titel
- Remote Sensing of Night-time Light
- Verlag
- Routledge
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0367769883
- ISBN-13
- 9780367769888
Satellite images acquired at night provide a visually arresting perspective of the Earth and the human activities that light up the otherwise mostly dark Earth. These night-time light satellite images can be compiled into a geospatial time series that represent an invaluable source of information for both the natural and social sciences. Night-time light remote sensing has been shown to be particularly useful for a range of natural science and social science applications, including studies relating to urban development, demography, sociology, fishing activity, light pollution and the consequences of civil war. Key sensors for these time-series include the Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System (DMSP/OLS) and the Suomi National Polar-orbiting Partnership Satellite’s Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band (Suomi NPP/VIIRS DNB). An increasing number of alternative sources are also available, including high spatial resolution and multispectral sensors.
This book captures key methodological issues associated with pre-processing night-time light data, documents state of the art analysis methods, and explores a wide range of applications. Major sections focus on NPP/VIIRS DNB processing; inter-calibration between NPP/VIIRS and DMPS/OLS; applications associated with socio-economic activities, applications in monitoring urbanization; and fishing activity monitoring.
The chapters in this book were originally published as a special issue of the International Journal of Remote Sensing.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Christopher D. Elvidge pioneered the development of global satellite derived night-time lights and led the production of a twenty-one year time series of global DMSP night-time lights (1992–2013). Elvidge was instrumental in establishing the DMSP digital archive at NOAA and led the media migration that rescued the digital records from aging tapes. He developed the VIIRS nightfire (VNF) product, methods for discriminating flaming and smoldering combustion using night-time Landsat data, and developed a night-time boat detection product for VIIRS.
Xi Li
is Associate Professor at State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University. He earned a Ph.D. in Photogrammetry and Remote Sensing at Wuhan University in 2009. His research interests include physical modeling of night-time light as well as night-time light remote sensing applications. He serves as an editorial board member of the International Journal of Remote Sensingand an international consultant for Asian Development Bank.
Yuyu Zhou is Associate Professor at the Department of Geological & Atmospheric Sciences, Iowa State University. His research focus has always been in quantifying spatiotemporal patterns of environmental change and developing modeling mechanisms to bridge the driving forces and consequences of environmental change so that the impacts of human activities on the environment can be effectively measured, modeled and evaluated.
Changyong Cao
is the Chief for the satellite calibration and data assimilation branch at the NOAA Center for Satellite Applications and Research (STAR). He oversees the calibration and validation of satellite radiometers on NOAA polar- orbiting and geostationary satellites. He is also the science team lead for the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) instrument with a research interest on VIIRS on- orbit performance for a variety of applications including night- time lights.
Timothy A. Warner
is Emeritus Professor of Geology and Geography at West Virginia University. He served as editor in chief of the International Journal of Remote Sensingfrom 2014 to 2020. He is a Fellow of the American Society of Photogrammetry and Remote Sensing.
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