基于随机森林算法和多源数据的人口空间分布模型研究
发布时间：2022-01-14 15:06
人口过快增长和过度集聚已经成为城市管理的重大挑战。进行人口空间分布精细化监测,对城市科学管理和资源配置优化有不可忽略的意义。上海市是我国的一个超大城市,其在人口控制和城市管理领域的挑战具有典型性,有必要研究针对超大城市的人口空间分布精细化监测的体系。对城市进行人口空间分布精细化监测需要快速准确地获取人口空间分布数据。已经有较多研究探讨了获取人口空间分布的方法,但以往研究多遵循自上而下的思路,在行政单元上使用统计数据建模,难以在格网粒度上直接讨论人口空间分布与影响因素的关系;此外,过去研究缺少对模型内部机制的探索和解释。本文选取夜间灯光数据、土地利用数据和兴趣点（下称POI）数据等多种不同来源的空间数据,提取了如夜间灯光强度、土地利用类型面积占比和POI核密度等与人口空间分布关系紧密的特征,应用随机森林算法,创建并训练了基于500米格网的人口空间精细化分布模型,并对模型进行评价和解释,还生成了上海市500米人口空间分布格网数据。具体的研究结果分为以下两个方面:（1）基于随机森林算法和多源空间数据建立人口空间精细化分布模型。本文得到的模型整体精度较高,R2约为77.4...
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区域
华东师范大学硕士学位论文数据是一年期内数据经过滤波首先去除了杂散光、闪电、月光照明和云层遮挡，然后经过特定算法平均排除短暂灯光影响的数据并重采样到约 15 弧秒的格网数据，空间参考系统为 WGS84。该数据覆盖从北纬 75°到南纬 65°的全球大部分区域。为了方便基于上海市区域的研究分析，本文首先下载了相应地区的夜间灯光数据，然后将其投影转换到上海地方坐标系，重采样到约 500 米格网单元。如图 2-2 展示了上海市 2015 年 NPP/VIIRS DNB 年合成夜间灯光数据。
华东师范大学硕士学位论文2.2.2 上海市土地利用数据土地利用数据是进行人口空间分布研究常用的数据源。土地利用类型直接指示了当地人类活动的主要可能类型和对土地开发的程度。本文采用了由 1 米分辨率航空影像目视解译得到的 2010 年土地利用类型数据，该数据包含 9 个一级类型、30 个二级类型。9 个一级类型包括：工业仓储用地、交通用地、公共建筑用地、居住区用地、绿化用地、市政公用设施用地、农业用地、水域以及未利用土地。如图 2-3 为上海市土地利用类型的空间分布示意图，具体分类类型见表 2-1。在本文中，主要使用的是二级分类数据。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[2]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的天山北坡城市群人口分布空间模拟[J]. 高倩,阿里木江·卡斯木. 西北人口. 2017(03)
[3]人口数据空间化研究进展[J]. 董南,杨小唤,蔡红艳. 地球信息科学学报. 2016(10)
[4]基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例[J]. 马钰琪,朱秀芳,刘宪锋,陆楠. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[5]集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型[J]. 陈晴,侯西勇. 地球信息科学学报. 2015(11)
[6]基于遥感影像的中尺度人口统计数据空间化——以京津冀地区为例[J]. 吴健生,许多,谢舞丹,彭建. 北京大学学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于DMSP/OLS与土地利用的江苏省人口数据空间化研究[J]. 黄杰,闫庆武,刘永伟. 长江流域资源与环境. 2015(05)
[8]基于形式本体的POI数据分类方法[J]. 吴超,任福,杜清运,胡玮. 地理与地理信息科学. 2014(06)
[9]大数据时代的理念创新与城市精细化管理[J]. 熊竞. 上海城市管理. 2014(04)
[10]基于人口普查与多源夜间灯光数据的海岸带人口空间化分析[J]. 高义,王辉,王培涛,孙晓宇,吕婷婷. 资源科学. 2013(12)
硕士论文
[1]基于夜间灯光遥感影像和社会感知数据的人口空间化研究[D]. 黄益修.华东师范大学 2016
[2]基于夜间灯光影像的地震受灾区域和人口评估研究[D]. 张志杰.河南理工大学 2016
[3]长三角人口数据格网化及其人口空间分布特征分析[D]. 潘顺.上海师范大学 2016
[4]城市昼夜人口空间分布模拟方法[D]. 江晴晴.东南大学 2015
[5]基于多源数据的太湖流域人口空间化研究[D]. 刘焕金.南京农业大学 2012
本文编号：3588721
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区域
华东师范大学硕士学位论文数据是一年期内数据经过滤波首先去除了杂散光、闪电、月光照明和云层遮挡，然后经过特定算法平均排除短暂灯光影响的数据并重采样到约 15 弧秒的格网数据，空间参考系统为 WGS84。该数据覆盖从北纬 75°到南纬 65°的全球大部分区域。为了方便基于上海市区域的研究分析，本文首先下载了相应地区的夜间灯光数据，然后将其投影转换到上海地方坐标系，重采样到约 500 米格网单元。如图 2-2 展示了上海市 2015 年 NPP/VIIRS DNB 年合成夜间灯光数据。
华东师范大学硕士学位论文2.2.2 上海市土地利用数据土地利用数据是进行人口空间分布研究常用的数据源。土地利用类型直接指示了当地人类活动的主要可能类型和对土地开发的程度。本文采用了由 1 米分辨率航空影像目视解译得到的 2010 年土地利用类型数据，该数据包含 9 个一级类型、30 个二级类型。9 个一级类型包括：工业仓储用地、交通用地、公共建筑用地、居住区用地、绿化用地、市政公用设施用地、农业用地、水域以及未利用土地。如图 2-3 为上海市土地利用类型的空间分布示意图，具体分类类型见表 2-1。在本文中，主要使用的是二级分类数据。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[2]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的天山北坡城市群人口分布空间模拟[J]. 高倩,阿里木江·卡斯木. 西北人口. 2017(03)
[3]人口数据空间化研究进展[J]. 董南,杨小唤,蔡红艳. 地球信息科学学报. 2016(10)
[4]基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例[J]. 马钰琪,朱秀芳,刘宪锋,陆楠. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[5]集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型[J]. 陈晴,侯西勇. 地球信息科学学报. 2015(11)
[6]基于遥感影像的中尺度人口统计数据空间化——以京津冀地区为例[J]. 吴健生,许多,谢舞丹,彭建. 北京大学学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于DMSP/OLS与土地利用的江苏省人口数据空间化研究[J]. 黄杰,闫庆武,刘永伟. 长江流域资源与环境. 2015(05)
[8]基于形式本体的POI数据分类方法[J]. 吴超,任福,杜清运,胡玮. 地理与地理信息科学. 2014(06)
[9]大数据时代的理念创新与城市精细化管理[J]. 熊竞. 上海城市管理. 2014(04)
[10]基于人口普查与多源夜间灯光数据的海岸带人口空间化分析[J]. 高义,王辉,王培涛,孙晓宇,吕婷婷. 资源科学. 2013(12)
硕士论文
[1]基于夜间灯光遥感影像和社会感知数据的人口空间化研究[D]. 黄益修.华东师范大学 2016
[2]基于夜间灯光影像的地震受灾区域和人口评估研究[D]. 张志杰.河南理工大学 2016
[3]长三角人口数据格网化及其人口空间分布特征分析[D]. 潘顺.上海师范大学 2016
[4]城市昼夜人口空间分布模拟方法[D]. 江晴晴.东南大学 2015
[5]基于多源数据的太湖流域人口空间化研究[D]. 刘焕金.南京农业大学 2012
本文编号：3588721
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