东南网9月16日报道（福建日报记者 李珂）

日前，第二届全国遥感地理大会正式发布“遥感科学与技术领域十大前沿问题”。其中，福州大学数字中国研究院（福建）陈佐旗副研究员协同北京大学、云南师范大学等单位专家提出的“支持人地系统耦合过程认知的遥感与社会感知数据多模态融合”提案成功入选。该提案同时入选2026年中国科学院与《Science》联合发布的“空天信息领域十大前沿问题”。

继2021年发布首套全球500米分辨率夜光数据集之后，陈佐旗团队联合云南师范大学余柏蒗教授团队，在今年3月正式推出第二版数据集，实现1992年至2025年全球覆盖。

这套免费开放的数据，已在环境、经济、地学等领域被全球40多个国家和地区、400余个机构广泛使用，累计下载超25万次。

从一束灯光到一张全球数据网，福建团队正在用夜光遥感发出响亮的“中国声音”。

破壁

让两套“语言不通”的数据“握手”

陈佐旗是一位“90后”青年学者、博士生导师，同时担任地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心副主任。这个国家级平台，承载着地理信息领域从基础研究到工程转化的重任。

在他的办公室里，屏幕上正展示着一张世界夜间灯光遥感图——以暗夜为底，各地灯火明暗错落，如同地球的“脉搏”在跳动。“这是上海，这是北京，这是纽约。”他指着那些格外明亮的区域，“越亮的地方，经济往往越好。再看世界其他城市，规律同样如此——经济发达的区域，夜光图上总是亮成一片。”

灯光，是地表人类活动最直观的“语言”。从太空俯瞰，灯光的空间分布差异，直观反映着城市不同的空间格局；灯光的强弱，则成为衡量城市发展水平的“代理变量”。而陈佐旗和团队所做的，就是让这套语言被全球“听懂”。

然而，目前全球主流的两套夜光遥感数据——美国国防气象卫星计划（DMSP-OLS）和美国新一代极轨卫星的可见光红外成像辐射仪（NPP-VIIRS）就像两个说着不同语言的人：传感器参数不同、数据质量不同，时间跨度也不同。DMSP-OLS数据的时间跨度为1992年到2013年，NPP-VIIRS数据的则为2012年至今，两者虽有重叠却“互不可比”。受限于卫星寿命和载荷设计的差异，这两套数据产品在可用时序和数据质量上参差不齐。

“相当于你想看一个人33年的成长变化，但前21年的照片是一种相机拍的，后12年是另一种，色调、清晰度全不一样，根本没法放在一起比较。”陈佐旗打了个比方。

如何让两套“语言不通”的数据“握手”？

团队的选择是：让AI来当“翻译”。他们研发了一套名为ASSR的深度学习模型。DMSP-OLS数据在城市核心区域常常“亮到失真”，像照片过曝一样丢失细节。针对这一问题，团队在模型中引入注意力机制和跳跃连接模块，让AI学会“统筹兼顾”——既看到灯光的全局分布，又不放过城市核心区的细节特征。

ASSR模型将DMSP-OLS数据“翻译”成NPP-VIIRS的标准，33年的时序得以完整贯通，新一版“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集就此诞生。

实际验证中，该数据集无论是在单个像素点的亮度上，还是在城市整体的灯光总量上，都与真实观测值高度吻合。特别是在DMSP-OLS数据曾经“亮到失真”的城市核心区域，新数据集的精度比同类产品提升了近1.5倍。更关键的是，该数据集与全球GDP、人口变化的拟合度均超过90%——灯光不仅“会说话”，而且“说得准”。

看见

夜光数据能“读”出什么？

从最直观的层面，灯光数据能够反映人类活动强度和社会经济发展水平。但陈佐旗团队的探索远不止于此——他们在夜光遥感数据的基础上，融入手机信令、出租车轨迹、商铺与企业分布等一系列时空大数据，不仅丰富了全球电力消耗水平、城乡经济发展差异、多行业GDP等传统指标的估算，还首次估算了住房空置率、数字经济水平、科技创新指数等新型指标，解决了部分指标“统计难”的问题。

“早几年我们在各地调研时发现，数字经济的概念虽然火热，但统计口径五花八门——这个市算电商销售额，那个县数软件企业数量，很多地方连自己的数字经济发展情况都数不清，更谈不上与其他市县横向比较。”陈佐旗回忆。

于是，他带领团队用夜光数据破局，基于经济理论框架，系统估算了近十年的全国地级市的数字经济指数。这是第一次，夜光数据读懂了全国数字经济发展的空间分布特点。在国际上，团队还利用夜光数据分析了中国经济发展对世界经济变化的影响，诠释了中国经济的世界意义，践行用数据讲好中国故事。

另一方面，城市是社会经济活动的重要载体。识别城市空间结构，就是揭示城市运行规律的第一步。夜光亮度在空间上的分布特点，恰好体现了城市的空间结构——哪里是城市中心，哪里是城市副中心，都在这张“夜间地图”上一目了然。团队利用这套数据，清晰呈现了上海从单中心向多中心格局的演变，陆家嘴、滴水湖、金山工业园区等不同能级的城市节点在夜光图上各归其位。比利时鲁汶天主教大学城市研究所主任Ben Derudder教授直接使用本方法分析了城市中心均衡发展的重要性。

2025年初洛杉矶山火肆虐，当常规光学遥感被浓烟遮蔽，团队利用夜光数据捕捉异常亮光，持续监测山火的动态变化与影响范围，验证了夜光数据在灾害应急中的独特价值。

团队相关成果连续两年入选《地球大数据支撑可持续发展目标报告》，并被美国航空航天局（NASA）NPP-VIIRS夜光遥感数据用户手册收录。这意味着，全球任何一位使用NPP-VIIRS数据的科研人员，翻开官方手册时，都会看到来自中国福建的研究成果。

不过，夜光遥感数据分析长期依赖专业编程和复杂工具链，门槛太高。“为了让更多人能了解和使用夜光遥感数据，我们研发了夜光遥感智能体。”陈佐旗说。用户只需要用自然语言“提问”，系统就能自动完成数据获取、预处理、分析计算和报告输出。

效率的提升是惊人的。陈佐旗举了一个亲身经历的例子：“5年前我们分析苏伊士运河堵船事件的时候，前前后后花了一周多时间收集和处理夜光数据，然后又花了三四天开展数据分析、撰写报告——将近10天的工作量。现在有了夜光遥感智能体，不到一天就能全部搞定。”从10天到不到1天，效率提升超过10倍。

领跑

从“福建数据”到“全球标尺”

这套数据免费开放，累计下载超25万次，论文总被引超过1000次，入选ESI高被引论文和热点论文，发布成果还吸引了美联社、優睿科等14家海外媒体进行报道。

一组组数字，勾勒出这套“福建造”数据产品的全球影响力——它不仅是全球首套同类产品，更已处于国际领跑地位，获得领域内专家的广泛认证。目前，全球越来越多的团队在做类似数据产品时，都把这套数据作为参照基准：精度够不够、误差大不大，跑一遍陈佐旗的数据就知道了。这恰恰说明，该数据已成为该领域公认的“标尺”。

谈到此次入选“空天信息领域十大前沿问题”的提案，陈佐旗说：“夜光更多反映的是社会经济态势，但社会经济一定要跟自然环境相协调、可持续。为此，未来十年，我们不仅要继续做夜光遥感，还要做跨圈层的分析，探究这块土地如何影响人类生活，人类生活又是如何影响自然环境，剖析人地系统耦合过程。”

夜光遥感的未来，陈佐旗认为还有另一条路——进一步提高数据的精细程度，依托无人机等新型低空装备，将监测视角从宏观区域下沉到更微观、更具体、更即时的局部事件监测。

陈佐旗也在寻找夜光遥感与地方发展需求的契合点。“一方面我们利用AI技术大幅降低使用门槛，让更多人了解和使用夜光遥感。另一方面，我们已为多个部门提供数据支撑和态势分析，包括美伊战争分析、疫情复工复产评估、数字经济水平监测等。但如何更加扎实广泛地推进夜光遥感技术的成果转化与落地应用，仍有很长的一段路要走。”