集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型

发布时间：2017-08-04 21:34

  本文关键词：集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型

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【摘要】：人口统计数据空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。随着RS和GIS技术的发展,人口统计数据空间化方法推陈出新,其中,土地利用数据、夜间灯光数据是人口空间化研究中普遍利用的数据源,但各有优、缺点:土地利用数据中的城镇用地、农村居民点能准确表示人口分布的空间范围,却不能反映其内部的人口密度差异特征;夜间灯光数据的强度信息能体现人口分布的疏密程度,但其像元溢出问题显著夸大人口分布范围,像元过饱和现象也影响着人口数据空间化结果的精度。本研究以中国大陆沿海区域为例,尝试集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化方法,设计了基于精度阈值和动态样本的渐进回归与分区建模的方法,获得了中国沿海2000、2005、2010年1 km分辨率人口空间化数据。结果表明,优化模型显著提高了研究区整体的精度,尤其适用于人口空间结构内部差异较为显著的区域。
【作者单位】： 中国科学院烟台海岸带研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 夜间灯光数据 土地利用数据 人口空间化 中国大陆沿海区域
【基金】：中国科学院战略性先导科技专项“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”(XDA05130703) 国家自然科学基金项目(31461143032) 中国科学院烟台海岸带研究所“一三五”项目(Y254021031)
【分类号】：C922
【正文快照】： 1引言人口问题是当今影响可持续发展的重大问题,将人口数据与资源、环境、生态、社会等方面的数据综合集成,已成为国内外多学科研究的基本模式和发展趋势[1]。我国人口数据一般是以基层行政区为基本单元,通过普查、抽样统计等方式,经逐级汇总形成二维表格,具有权威、系统、规

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本文编号：621848