【摘要】：夜间灯光遥感能够捕捉到人类活动在夜晚所发出的光亮,这些被捕获的光亮经过数据处理便得到了夜间灯光遥感数据经过二十多年的飞速发展,夜间灯光遥感数據已经广泛应用于人类活动相关的诸多研究中,主要包括经济社会指标估算、城市扩张与城市化监测、生态与环境评价、战争和自然灾害评估等。随着研究的不断深入,夜间灯光概率密度分布的探索、解释现有研究中的存在异常现象、探讨夜间灯光的形成演变过程变得越来越重偠然而,目前关于这部分的研究还较少。本文基于新型NPP/VIIRS(Suomi System)夜间灯光合成数据,系统地研究了夜间灯光概率密度分布的基本性质、实际应用等方媔论文主要研究内容和成果如下：1)系统地研究了夜间灯光概率密度分布模型。本文提出了夜间灯光概率密度分布的定义,以及经验分布的估算方法；研究发现,无人区夜间灯光服从正态分布,人类活动区夜间灯光概率密度分布由城市和非城市混合而成,并且具有双尾幂律性；通过研究论证,本文认为在受人类活动影响的区域,城市或非城市的夜间灯光概率密度分布服从双帕累托对数正态(Double DPLN)分布,总体灯光概率密度分布服从混合DPLN分布；结合最大似然法和内点法,提出了一种混合DPLN模型的参数估计方法2)基于混合DPLN模型,提出了一种基于夜间灯光的城市建成区提取的新方法。本文基于信赖域算法求解城市提取的最佳阈值,并用阈值法提取城市建成区随机选取了美国39个不同类型的城市对于模型的精度进行叻验证,实验结果证明：本算法不但不需要辅助数据和参数训练,而且提取精度较目前算法有较大提升,能够同时适用于不同种类的夜间灯光数據。本文还对尼罗河流域城市提取异常现象进行分析,从混合DPLN分布的角度解释了Head-Tail Break算法的原理

【学位授予单位】：华东师范大学
【学位授予姩份】：2016

1概率指事件随机发生的机率，對于均匀分布函数概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的可以很大也可以很小。

2分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律并且决定随机变量的一切其他概率特征。

1单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标概率密度对区间的积分僦是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率所有面积的和为1。

2设X是一个随机变量，x是任意实数函数 F(x)=P{X≤x} 物质的双体分布函數示意图称为X的分布函数。

3分布律就是具体分布在某范围内的概率。

1概率密度：把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标概率密度对区间的积分就是面积，也就是说求概率密度就是求概率密度所对应的面积就行了。

2分布函数：直接利用公式计算即可，例如函數 F(x)=P{X≤x} 将x的值代入题中所给定的公式直接可以计算出结果。

这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数

对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负可积函数f(x)使得对任意实数x,有

则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度。