光污染作为城市新型环境问题正日益受到社会关注。长久以来，掌握光污染情况多依赖地面定点测量，成本高昂、耗时费力、覆盖面有限，在复杂城市空间结构下有关动态分布与变化趋势更是难以捕捉，严重制约光污染治理成效与水平。

　　广东省深圳生态环境监测中心站继率先在国内发布首个夜间光环境质量标准后，近日又联合武汉大学遥感信息工程学院等创新性运用高分辨率遥感卫星数据和AI智能算法，成功绘制出全国首套高精度光污染地图。地图深度衔接人眼方向的垂直照度、眩光指数、夜空亮度等3项关键指标，打通光环境监测评价壁垒，不仅可作为城市光环境的“问题诊断书”，更是实现精准治理、科学控光的“目标导航图”。

　　项目团队创新采用多源遥感数据融合技术，结合人工智能算法，将下垫面的地理空间信息有效融入夜间灯光模型，有效克服云雨等气象因素对监测数据的干扰，通过对遥感数据进行几何校正、辐射校正、空地联合定标等专业处理，成功构建起城市夜间光环境多维计算模型。与传统地面定点监测相比，可减少约75%监测费用，降低近80%人工成本，同时实现监测范围“全覆盖”、监测数据“高时效”，为掌握城市光污染整体格局提供了技术保障。

　　该成果标志着深圳夜间光环境监测率先迈入立体化、智能化新阶段，不仅有力提升监测效率，也为城市光污染治理和绿色发展规划提供更为精准、科学的数据支撑。未来，深圳拟以高精度光污染地图集数据为基础，从实施分级管控、推广和更新绿色照明、划定生态“微光区”等三方面推进光污染治理，推动城市光环境质量持续提升。