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夜间灯光数据在研究城市空间形态变化上具有很大优势。首先，夜间灯光数据多时相、广覆盖的特点可以让研究者在较长跨度的时间区间内，观察到城市空间形态的变化和城市空间形态特征的差异。其次，夜间灯光数据具有较强的可得性，且基于该数据识别城市区域的方法具有较强的可操作性。这使得夜间灯光数据不仅适用于遥感、地理学科的研究，在经济学上也有广泛应用。
但是，DMS./ OLS夜间灯光数据还存在以下两个缺陷：第一，该数据由六颗不同的卫星采集，传感器之间的调校差异和传感器的老化问题导致该数据在不同年份之间的可比性较差。个别年份有来自不同卫星拍摄的两张图像
，但这两张图像之间也存在一些差异。第二，灯光DN值的饱和问题使数据存在被截尾的情况（Hsu et al．，2015）。这代表所有高于 63 的亮度值都只能表示为 63。饱和问题通常只发生在城市中心，因此该问题对城市区域提取结果的影响不大。但是，饱和问题会导致使用灯光亮度值来衡量地区经济发展水平的测算出现偏差。关于灯光数据对真实GDP的代表性，现有文献认为，发达国家可能存在灯光数据取值上限的问题，而对于绝大多数发展中国家而言，真实辐射值的取值没有超过DN值上限（Baum－Snow et al．，2017；徐康宁等，2015），因而灯光数据饱和问题在中国并不严重。
近年来，NOAA已经提供了校正过后的夜间灯光数据
和官方的相互校正系数表。本书直接使用NOAA校正过后的灯光数据。对于有两幅图像的年份，本书取其年均值。灯光预处理步骤完成后，每年只对应一幅灯光影像数据，且不同年份之间的数据具有可比性。
基于校正过的全球灯光数据，本书采用国家基础地理信息中心 1 .400 万中国行政区划图提取中国范围内的灯光分布图，投影坐标系为Albers坐标系。通过比较 1992 年和 2020 年中国整体的夜间灯光影像图可知，1992 年中国夜间灯光最亮的地区为京津冀、长三角和珠三角地区。秦岭－淮河以南的中部地区和整个西部地区灯光较暗。2020 年，中国夜间灯光亮度较高的地区仍然是东部沿海城市群，而且灯光亮度明显有所增强，城市群周边范围的灯光亮度也有所增强。同时，以武汉、西安、重庆、成都为代表的中部和西部地区的城市灯光亮度有明显提高。夜间灯光强度的提高实际上也反映出中国经济持续增长和城市不断扩张的态势。1992—2020 年，经济活动的集中趋势得到加强。东部沿海地区继续吸引大量人口和企业，中西部地区的经济活动也向区域中心城市集聚。