2023/03/07 | 電子報No.0195期 | Peter 謝啓賢 X Hom 李宏君
光學遙測衛星一般大多是在白天進行拍攝，提供了豐富的波段資訊供我們觀測地表樣貌，不過也還是有少數特定的光學衛星會上夜班的！到了晚上，這些衛星所能拍到的就只剩下人造燈光的明暗對比，這些明暗資訊其實也是相當具有分析價值的，通常燈光愈亮的地方多為人口居住稠密的都會區，因此我們可以藉由夜間衛星影像的亮度分布了解一個國家的都市發展、人口分布、電力基礎設施等狀況，從外太空俯瞰地球的百萬夜景也是另外一種浪漫！
乍看之下夜間照明亮度與當地的人口密度高度正相關，但似乎又不全然如此？同事說他晚上習慣在新店陽光橋附近的河濱跑步吹吹風，雖然那一帶沒什麼人但燈光照明卻還是很充足。紐約時報資深地理編輯Tim Wallace就曾經結合了夜間衛星影像與人口資訊，以美國本土為範圍，計算出了用人口校正夜間燈光的主題圖(如下推文)，清楚呈現出人口稀疏卻照明充足的地方，包含機場、德州的石油鑽井、路易斯安那州的石化工廠，以及各地溫室 、物流中心等等。
Adjusting NOAA nighttime lights for population reveals areas that create an outsized amount of light per person living there. pic.twitter.com/k91cGyWvLd
— Tim Wallace (@wallacetim) November 10, 2019
我們以台灣為例，順著Tim的思路來看看台灣哪些地方也有像這樣的例外狀況。夜間衛星影像採用了NASA Suomi NPP衛星搭載的VIIRS成像儀在2016年所拍攝的單波段灰階影像，其影像位元深度為8bit(灰階值分布:0~255)。截取台灣本島範圍來看，可以明顯觀察到西部非常明亮，從台北一路串連到桃園新竹、大台中地區和台南、高雄等地，都是明顯人口聚集的都會區，東部地區也不乏花蓮、台東及縱谷形成零星聚落的區域。
在人口資料方面，採用內政部社會經濟資料服務平台之最小統計區的空間統計單元，配合影像拍攝時間使用2016年12月之統計資料。將全台最小統計區人口密度繪製分布直方圖如圖3，可以看到其值域遠超8bit之位元深度，主要原因是最小統計區面積小，位於都會區大樓之人口密度(人/平方公里)甚至可達上萬。我們觀察人口密度大於1,000以上之單元大部分對應至燈光最亮處，因此我們配合夜間影像8bit的色彩位元深度，將人口密度1,000以上灰階值設為255，0~1,000則以線性方式對應至0~255，初步呈現如圖4-2之人口密度強度圖，亮度愈高代表人口密度愈大。
以肉眼比對圖2與圖4，可明顯發現大部分夜間照明愈亮的地方人口密度的確也較高，兩者似有正相關趨勢，為了明確找出夜間明亮但人口稀少這類高反差的地點，我們將兩資料進行線性迴歸並篩選出區間外的離群值；但兩種資料的形式與強度單位不同，因此在實際計算前我們需要先對人口密度強度圖進行「網格化」與「色階校正」的前處理，將其資料格式與色調分佈做標準化。
網格化
由於人口密度強度圖是以最小統計區作為填色單元，本質上屬於「向量式」資料(圖5-2)，這與「網格式」的夜間影像(圖5-1)無法直接對應，因此必須先將其轉換為與影像相同坐標系統和解析度的網格。為了達到此目的，我們將最小統計區的人口密度強度圖網格化為500m影像(圖5-3)，使其與Suomi NPP衛星拍攝之夜間影像解析度相同(解析度15弧秒，換算平面距離約為500m)，網格化後的每個像元灰階值則由人口密度強度圖對應位置計算平均值。
色階校正
雖然前面已將人口密度資訊轉換為8bit灰階影像，但整體色調與夜間影像比起來似乎少了一點”光暈感”，我們可從兩影像之灰階分布(圖6、圖7)觀察出差異：排除右端最亮的值來看，夜間影像的灰階層次較為豐富；而人口密度影像則是集中在較低之灰階值。這些差異之處通常是受到環境光所造成，例如圖中台北市近郊雖然人口密度低，但受到鄰近都會區燈光的影響而有些微的亮度。
為降低此環境光效應，提高兩影像之整體相關性，我們以夜間衛星影像作為參考影像，將人口密度影像與參考影像進行直方圖匹配(histogram matching)校正色階，盡可能使兩者直方圖分布一致，校正後的人口密度影像如圖8，其影像色階之累積分布函數曲線確實與衛星影像相當接近(圖9)。
離群值篩選
將夜間衛星影像與標準化人口密度影像的每個像元值進行線性迴歸(圖10)，計算出判定係數R squared值為0.76，顯示出兩者具有相當高程度之相關性；為進一步降低影像雜訊與標準化過程中產生誤差之影響，我們將信心區間放寬至99%，篩選出不在區間內之離群像元，其中位於圖10左上超過區間上限之離群像元即可視為人口稀疏卻照明充足的地方。
以高亮度展示出超過上限離群像元，可產製如圖11之「經人口校正後的光害點地圖」，我們也將此成果套疊OpenStreetMap並發布在CARTO上，以下個別就北中南三個區域來探討。
人口校正後的光害地圖
北部地區：可發現機場(桃園機場、松山機場)、港口(竹圍漁港、台北港、基隆港)、河濱(淡水河、大漢溪、新店溪河岸兩側)、特定商圈(花博公園、漁人碼頭)是夜晚較無人居住，但亮度很高的地方。特別一提，在河濱偵測出不少亮點，原因是該處有自行車道燈光，再加上衛星影像空間解析度低的混合像元效應，使得該處雖然沒有人居住但在夜間影像上卻呈現較亮，這也正好呼應了那位喜歡在夜間河濱跑步同事的觀察。
中部地區：可發現機場(台中國際機場)、港口(台中港、梧棲漁港)、河濱(大甲溪、烏溪河岸兩側)、台中火力發電廠、麗寶樂園、學校周邊(東海商圈、逢甲商圈)、烏日高鐵站、工業區(彰濱工業區、后里科學園區、中部科學園區、台中工業區)是夜間亮度仍高的地區。
南部地區：可發現機場(小港機場、台南航空站)、港口(興達港)、河濱(高屏溪河岸兩側)、台南高鐵站、空軍訓練中心、澄清湖風景區、義大世界、工業區(高雄加工出口區、楠梓加工出口區、南部科學園區、仁德工業區、路竹工業區、農業生技園區)等地區夜晚相對無人，但亮度仍高。
從地圖亮度的差異可以發現，人口密度不高但夜間亮的地方大部分都是在機場、港口、鄰近市區的河岸、學校商圈周邊、工業區等。顯見夜間照明亮度雖然和人口有高度相關，但不全然和人口密集程度有關。
人口密度高的地方夜間亮度大自不待言，使用分區如為商業區會有較高的夜間亮度，綠地、農業區夜間亮度則會較暗。而商圈內大型廣告看板、LED廣告招牌、電視牆等都會形成額外的夜間光線，而公園綠地則以交通照明設備為主、工業區內則多為廠房商業照明設備。這些非人口密集的都會區，光害來源大多也都是人造光源，若夜晚的光線可以適度地降低，也可以減少能源的消耗，達到永續的目標。你還有發現那些地方也是人不多但晚上很亮的地方呢？歡迎於『地圖新鮮事』粉絲團上與我們討論。
感謝國立陽明交通大學土木系 張智安教授的指導與建議
更多有趣的地圖資訊都在「地圖新鮮事 RiChi」，馬上Follow 
|
|
