数据详情：通过长时间序列了解全球城市化的时空动态对于实现可持续发展目标越来越重要。通过融合多源夜光观测数据创建的统一夜光（NTL）时间序列复合数据为描述和了解全球城市动态提供了长期、一致的夜景记录。在这项研究中，我们利用一致的 NTL 观测数据生成了全球年度城市范围数据集（1992-2020年），并分析了近30年来全球城市动态的时空模式。利用新的分步分区框架，从全球NTL时间序列图像中绘制了与局部高强度人类活动相关的城市化区域。该框架包括三个部分：(1)对NTL信号进行聚类，生成潜在的城市群；(2)确定最佳阈值，划分年度城市范围；(3)检查时间一致性，修正像素级城市动态。我们利用其他城市遥感产品和社会经济数据对得出的全球城市范围（1992-2020年）进行了评估。评估结果表明，该数据集可用于描述与密集人类居住区和高强度社会经济活动相关的空间范围。这项研究的全球城市范围数据集可以提供独特的信息，以捕捉城市化的历史和未来轨迹，了解和解决城市化对粮食安全、生物多样性、气候变化以及公众福祉和健康的影响。
#数据分享 #数据可视化 #城市发展
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