在ArcGIS中针对DMSP/OLS夜间灯光数据进行校正时，如何处理不同传感器间的辐射探测性能差异与连续性校正问题？

夜间灯光数据校正处理是确保数据准确性和可比性的关键步骤。在ArcGIS中针对DMSP/OLS数据进行校正时，首先要处理不同传感器间的辐射探测性能差异和连续性问题。具体操作步骤如下：

参考资源链接：[ArcGIS中夜间灯光数据校正详述：步骤与模型构建](https://wenku.csdn.net/doc/8496xxp2xu?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **收集和准备数据**：获取DMSP/OLS夜间灯光影像数据，并同步收集不同年份的中国行政区划数据。

2. **投影转换**：由于DMSP/OLS数据为WGS-84坐标系，而中国县级行政区划数据通常为地理坐标系，因此需要进行坐标系转换。推荐使用兰伯特投影，因为它可以减少投影变形，尤其适合大面积数据处理。

3. **影像数据与行政区划匹配**：使用ArcGIS的叠加分析工具，将夜间灯光数据与行政区划数据进行匹配。需要特别注意的是，匹配过程中应确保数据的时间一致性。

4. **辐射探测性能差异校正**：针对不同传感器的辐射探测性能差异，需要进行校正。可以通过建立校正模型来校准每个传感器的数据，以达到数据间的一致性。这通常涉及收集每个传感器的校准参数，并应用到夜间灯光数据上。

5. **连续性校正**：对于数据连续性问题，可以运用时间序列分析方法来检测和修正数据中的异常值。此外，多传感器数据融合技术也是解决连续性问题的有效方法，它通过整合不同传感器的数据来提升数据整体的连续性和稳定性。

6. **年度稳定性校正**：由于卫星老化和传感器性能变化，需要对数据进行年度稳定性校正。这可能包括对每个传感器每年的平均DN值进行标准化处理，确保长期数据的一致性。

7. **灯光天花板问题处理**：处理灯光亮度上限问题，可以通过建立灯光数据与GDP等实际经济指标之间的关系模型来解决。通过模型校准，可以将灯光亮度的上限值映射到一个更广的范围，从而反映经济发展的实际变化。

整个校正流程需要在ArcGIS中利用其强大的空间分析和数据处理功能来实现。《ArcGIS中夜间灯光数据校正详述：步骤与模型构建》一文详细介绍了校正的具体步骤和方法，它不仅提供了理论依据，还有操作案例，是进行此类校正工作的重要参考资料。

参考资源链接：[ArcGIS中夜间灯光数据校正详述：步骤与模型构建](https://wenku.csdn.net/doc/8496xxp2xu?spm=1055.2569.3001.10343)