跳转至

美国国家公园附近的光污染遥感监测

原文链接:https://www.nv5geospatialsoftware.com/Learn/Blogs/Blog-Details/remote-sensing-of-light-pollution-near-us-national-parks

16078 文章评分:

尚未评分

美国国家公园附近的光污染遥感监测

匿名作者 2016年4月27日,星期三

值此2016年美国国家公园管理局成立100周年之际,我一直希望在今年能探访更多国家公园。几周前,我在大盆地国家公园度过了一段时光。其偏远的地理位置带来了我所见过最湛蓝的天空,以及观赏银河和数千颗明亮星星的难得机会。

遗憾的是,随着空气污染和光污染的加剧,像我们祖先那样清晰地观赏夜空正成为一种稀有之事。在本文中,我将简要地专门探讨光污染,以及我们如何利用遥感技术在大地理尺度上观察其影响。我将展示如何使用 ENVI 来绘制国家公园边界,并将其与从卫星影像中探测到的附近光源进行对比。

国家公园管理局照片 / Jacob W. Frank

光污染是由向上或向侧面发射的人造光导致的夜空过度增亮现象。空气中的污染颗粒也加剧了夜间光线的散射。如果你像我一样居住在大城市,夜间甚至很难辨认出几颗星星。在过去的几十年里,光污染已经侵蚀到偏远地区,包括国家公园。正如国家公园管理局网站所解释的,星空正成为一种“濒危资源”。

传统上,研究人员使用天空质量测量仪和光电二极管设备来测量特定地点的夜空照度。然而,近年来,卫星相机已被用于俯视地球,以分析光污染随时间的全球性影响。从1992年到2012年,国防气象卫星计划(DMSP)提供了夜间灯光影像。从2012年至今,Suomi-NPP卫星上的可见光红外成像辐射仪套件(VIIRS)传感器提供了更为详细的夜间灯光影像。

NPP VIIRS卫星有一个昼夜波段(DNB)产品,可以从太空探测灯光、气体燃烧火炬、极光甚至野火。我使用 NOAA CLASS 网站下载了NPP VIIRS近常数对比度(NCC)数据,该数据源自DNB产品。DNB的辐射亮度值被转换为类似反射率的值,以便更好地从视觉上解释夜间光源。

以下是在ENVI 5.3中截取的屏幕截图,显示了NCC影像以及国家公园边界的Shapefile文件(红色)。我将分析范围限定在美国西部大陆的国家公园:

点击下方的缩略图可更详细地查看每个公园。我用白色标出了主要城市和石油产区。主要道路标记为绿色。公园边界标记为红色。为了便于比较,所有图像的比例尺(1:625,000)以及影像拉伸设置均保持一致。

恶地/风洞 大弯曲 甘尼逊黑峡谷 圆顶礁/拱门/峡谷地
海峡群岛 火山口湖 死亡谷 冰川
大峡谷 大盆地 大沙丘 卡尔斯巴德洞穴/瓜达洛普山
约书亚树 国王峡谷/红杉 拉森火山 梅萨维德
雷尼尔山 北喀斯喀特 奥林匹克 石化林
尖顶 红木 落基山 萨瓜罗
西奥多·罗斯福 大提顿/黄石 优胜美地 锡安/布莱斯峡谷

你可能注意到的一点是,公园边界内没有灯光。国家公园管理局已实施相关计划来保护国家公园的自然光环境。这些努力旨在最大限度地减少人造光对公园生态系统的入侵。

观察这些地图,你可以明白为什么一些公园更适合观赏夜空。它们远离人口稠密区:

  • 拱门
  • 恶地
  • 大弯曲
  • 布莱斯峡谷
  • 峡谷地
  • 圆顶礁
  • 火山口湖
  • 死亡谷
  • 冰川
  • 大峡谷
  • 大盆地
  • 黄石

其他公园则可能受到附近主要光污染源的影响:

  • 卡尔斯巴德洞穴
  • 海峡群岛
  • 瓜达洛普山
  • 尖顶
  • 萨瓜罗
  • 西奥多·罗斯福

卫星影像为我们观察光污染随时间的推移产生的影响提供了一个独特的视角。要了解更多关于此主题的信息,请参阅以下资源。

资源

Davis, L., "10 Spectactular Parks for Stargazing." National Parks Conservation Association (2014). https://www.npca.org/articles/378-10-spectacular-parks-for-stargazing. 于2016年4月访问。

“Night Skies.” National Park Service (2015). http://www.nature.nps.gov/night/index.cfm, 于2016年4月访问。

“Remote Sensing with Nighttime Lights", Remote Sensing 特刊, Vol. 7 (2015), C. Elvidge, 编辑。

国家公园边界数据集由新墨西哥大学地球数据分析中心(EDAC)、资源地理信息系统(RGIS)提供。数据检索自 https://www.data.gov/

Analytics vs. Analysis Visualizing Sparse Environmental Monitoring Data in 3D