A New Urban Index for Expressing Inner-City Patterns Based on MODIS LST and EVI Regulated DMSP/OLS NTL

With the rapid pace of urban expansion, comprehensively understanding urban spatial patterns, built environments, green-spaces distributions, demographic distributions, and economic activities becomes more meaningful. Night Time Lights (NTL) images acquired through the Operational Linescan System of the US Defense Meteorological Satellite Program (DMSP/OLS NTL) have long been utilized to monitor urban areas and their expansion characteristics since this system detects variation in NTL emissions. However, the pixel saturation phenomenon leads to a serious limitation in mapping luminance variations in urban zones with nighttime illumination levels that approach or exceed the pixel saturation limits of OLS sensors. Consequently, we propose an NTL-based city index that utilizes the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land Surface Temperature (LST) and Enhanced Vegetation Index (EVI) images to regulate and compensate for desaturation on NTL images acquired from corresponding urban areas. The regulated results achieve good performance in differentiating central business districts (CBDs), airports, and urban green spaces. Consequently, these derived imageries could effectively convey the structural details of urban cores. In addition, compared with the Vegetation Adjusted NTL Urban Index (VANUI), LST-and-EVI-regulated-NTL-city index (LERNCI) reveals superior capability in delineating the spatial structures of selected metropolis areas across the world, especially in the large cities of developing countries. The currently available results indicate that LERNCI corresponds better to city spatial patterns. Moreover, LERNCI displays a remarkably better “goodness-of-fit” correspondence with both the Version 1 Nighttime Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band Composite (NPP/VIIRS DNB) data and the WorldPop population-density data compared with the VANUI imageries. Thus, LERNCI can act as a helpful indicator for differentiating and classifying regional economic activities, population aggregations, and energy-consumption and city-expansion patterns. LERNCI can also serve as a valuable auxiliary reference for decision-making processes that concern subjects such as urban planning and easing the central functions of metropolis

Integración de redes neuronales convolucionales y percepción remota en la modelación de la conectividad y accesibilidad de áreas verdes urbanas

Gracias a los servicios ambientales que brindan, las áreas verdes urbanas (AVU) representan un aspecto importante dentro los espacios públicos de las ciudades. Conforme a las políticas de manejo en que se desarrollen, los procesos de urbanización pueden influir de forma positiva o negativa en el cuidado y conservación de estos ecosistemas urbanos. El monitoreo de las AVU brinda la posibilidad de conocer su situación actual y permite evaluar las medidas de la regulación existentes, así como su adecuado cumplimiento. La conectividad, accesibilidad y condición de la vegetación son parámetros determinantes del estado en que se encuentran las AVU. A través de estos parámetros se determinan los flujos de energía, los materiales y las especies en un espacio físico. La tecnología actual de los sistemas de información geográfica (SIG), los sensores remotos y la integración del análisis autónomo, a través del aprendizaje profundo de los datos, permite generar información clave para una gestión más eficiente y económica de las AVU. En esta investigación se utiliza la sinergia de estas tres tecnologías mediante un modelo de SIG que integra imágenes de muy alta resolución, con redes neuronales convolucionales, permitiendo generar un producto que ayudará a mejorar la gestión de las AVU