As imagens de sensoriamento remoto noturno têm sido amplamente aplicadas nos campos de ambiente urbano, economia social, proteção ecológica e avaliação pós-conflito armado. No entanto, devido à falta de dados de sensoriamento remoto noturno com alta resolução espacial e séries temporais longas, a avaliação do ambiente das massas de água urbanas em pesquisas de sensoriamento remoto noturno é relativamente escassa. Este estudo visa preencher essa lacuna nas pesquisas sobre ambientes de águas interiores, tendo como objeto de estudo lagos urbanos de diversas formas com área superior a 3 km² na bacia do rio Yangtzé. Integra parâmetros de avaliação do ambiente aquático, como Temperatura de Brilho do Lago (LBT), Índice de Algas Flutuantes (FAI) e Índice de Cor da Água (FUI). Utilizando métodos de redução espacial adequados para dados termoinfravermelhos, como DisTrad, Regresão Geograficamente Ponderada (GWR) e Floresta Aleatória (RF), e introduzindo teoria orientada a objetos e métodos estatísticos correlacionais, os melhores métodos de redução espacial para imagens noturnas VIIRS do satélite Suomi-NPP são explorados. Os resultados indicam que, com base em LBT e FAI, o método DisTrad orientado a objetos (OD-TA) apresenta certa estabilidade, enquanto com base em LBT e FUI, o método de regressão geograficamente ponderada orientado a objetos (OGWR-TU) apresenta ótimo desempenho em lagos urbanos grandes (>10 km²) e com alta complexidade morfológica, como Dianchi e Chaohu. A morfologia espacial do lago e as características socioculturais da iluminação noturna da linha costeira são fatores principais que afetam a aplicabilidade dos métodos de redução espacial. Este estudo não só preenche a lacuna da falta de imagens NTL de alta resolução espacial e séries temporais longas para áreas aquáticas, mas também fornece suporte metodológico e de dados para avaliação da poluição luminosa em lagos urbanos e análise do ambiente sociocultural das áreas costeiras.

luz noturna;temperatura de brilho;redução espacial;NPP-VIIRS;lagos urbanos