Research Progress and Prospects of Nighttime Light Remote Sensing Data Mining

LI Xi; WANG Mengjie; WU Yizhen; LI Yongxing; XIE Qiyuan

doi:10.13203/j.whugis20260303

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Research Progress and Prospects of Nighttime Light Remote Sensing Data Mining

Photogrammetry and Remote Sensing | 更新时间：2026-10-15

- Research Progress and Prospects of Nighttime Light Remote Sensing Data Mining
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 11, Pages: 2356-2373(2026)
- 作者机构：
  
  武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20260303
  CLC： P237
- Received：11 August 2026，
  
  Published：05 November 2026
- 稿件说明：
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李熙,王孟杰,伍亿真，等.夜光遥感数据挖掘研究进展与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2356-2373.

LI Xi,WANG Mengjie,WU Yizhen,et al.Research Progress and Prospects of Nighttime Light Remote Sensing Data Mining[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2356-2373.
李熙,王孟杰,伍亿真，等.夜光遥感数据挖掘研究进展与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2356-2373. DOI：10.13203/j.whugis20260303

LI Xi,WANG Mengjie,WU Yizhen,et al.Research Progress and Prospects of Nighttime Light Remote Sensing Data Mining[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2356-2373. DOI：10.13203/j.whugis20260303

摘要

夜光遥感作为表征人类活动空间分布和社会经济发展水平的重要遥感技术，具有覆盖范围广、时间连续性强和空间表达能力突出等优势，已广泛应用于社会经济研究领域。近年来，随着多源夜光数据获取能力提升以及人工智能、数据融合等技术的发展，夜光遥感研究逐渐由传统统计分析向智能化数据挖掘方向发展。系统综述了夜光遥感数据挖掘研究进展，首先介绍夜光遥感主流传感器与数据产品的发展特点；然后总结夜光数据特征表达、数据驱动模型和多模态融合等关键方法的发展现状；进一步归纳夜光遥感在社会经济监测、城市发展、灾害响应、能源与碳排放、生态环境及资源活动监测等方面的应用进展，可为夜光遥感数据挖掘研究及相关应用提供参考。

Abstract

Nighttime light (NTL) remote sensing has become an important technology for characterizing the spatial distribution of human activities and socio-economic development. With the rapid development of NTL sensors

multi-source data products

artificial intelligence

and data fusion techniques

NTL remote sensing has evolved from simple radiance-based characterization toward intelligent data mining and comprehensive socio-economic analysis. A systematic review of the development

key technologies

applications

and future directions of NTL remote sensing data mining is essential for understanding the evolution and advancement of this field. First

the development of major NTL remote sensing sensors and representative data products is summarized

including their characteristics in terms of spatial resolution

temporal coverage

and radiometric capability. Then

the physical mechanisms and quantitative modeling approaches of NTL signals are reviewed

including radiometric representation

radiation anisotropy

and radiative transfer modeling. Recent advances in NTL data mining methods are further discussed

with emphasis on NTL feature representation

statistical and machine learning models

deep learning approaches

and multimodal data fusion frameworks. Finally

the applications of NTL remote sensing in socio-economic monitoring

urban development analysis

disaster assessment

energy and carbon emission estimation

ecological environment monitoring

and resource activity detection are summarized. The review demonstrates that NTL remote sensing has undergone a transition from sensor-based observation and empirical statistical analysis to physics-informed modeling and intelligent data-driven mining. Improvements in sensor capabilities and quantitative correction methods have enhanced the reliability and interpretability of NTL data. Meanwhile

machine learning

deep learning

and multimodal fusion approaches have substantially improved the extraction of complex spatial patterns and socio-economic information from NTL observations. These advances have expanded the applications of NTL remote sensing from traditional economic indicator estimation toward fine-scale human activity monitoring and dynamic environmental assessment. Despite significant progress

NTL remote sensing still faces challenges

including limited physical interpretation of socio-economic relationships

insufficient model generalization across regions

and difficulties in integrating heterogeneous multi-source data. Future research should focus on high-resolution NTL observations

advanced artificial intelligence models

physics-informed data mining

and multimodal integration to improve the accuracy

interpretability

and applicability of NTL remote sensing. These developments will further promote the application of NTL remote sensing in global change research

sustainable urban development

and socio-economic assessment.

关键词

Keywords

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