地理科学中数据空间重构最新研究进展
发布时间：2021-07-01 07:56
地理数据是反映地理特征—空间—时间三位一体的综合信息数据,随着计算机科学、地理信息系统（GIS）和空间建模等技术的发展,地理数据进行空间重构表达已经成为地理学发展一个方向。目前,基于地理数据重构研究成为地理学研究中的热点问题,重构研究主要分为数据源改进和重构方法（算法）探索。文章从地理数据重构的应用对象、空间尺度、重构方法、精度检验方法,以及存在的问题和展望等几个方面进行论述,阐明了各种方法的优缺点,并讨论该领域的未来发展方向。研究发现,地理数据重构文章中自然地理与人文地理数量比为6.3∶3.7,并且这些文献中有45.5%的研究尺度（空间分辨率）为1 km。地理数据重构方法中多源数据融合法和空间插值法较适合人文地理数据重构,波谱分析法和空间插值法较适合自然地理数据重构,"3S"数据空间分析法可适用大部分研究类型。数据重构的精度验证方法大体上有三种,但87.1%的研究中采用的是多源数据空间对比分析法。现阶段地理数据空间重构研究方向存在方法创新性不足、可适宜空间重构数据类型少和部分重构方法精度较低等问题,以数据融合空间化为代表的普适性强的方法为主要方向,未来该领域发展方向主要数据重构将会从...
【文章来源】：经济地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
数据重构文献分类所占比例
地理多源数据融合的空间重构方法使用较多，利用不同空间数据源（如土地利用数据、气象数据、DMSP/OLS夜间灯光数据等）与重构数据进行空间数据融合，如：郭雨臣利用人口统计数据、自然环境数据、土地覆盖数据和交通路网数据构建人口空间化模型，从城镇人口和农村人口两个角度进行数据融合，实现全国1 km栅格人口空间化表达[41]。杨小唤以耕地面积、城市居民点面积和农村居民点面积为自变量，以统计人口为因变量构建回归模型，推演城镇居民点用地、农村居民点用地人口分布系数，模拟县级人口分布模式[42]。王勇采用苏锡常地区的PM2.5浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料，构建了基于气象要素的多元线性回归模型，模拟2013年春季苏锡常地区PM2.5的空间分布状况[43]。张学儒选用高程、坡度、坡向、GDP、人口、温度、降雨量、河流距离、城市距离和海岸线距离等10个土地利用变化驱动因子，构建CA-Markov模型参数，重建泛长三角地区历史土地利用空间数据[44]。此外，还有利用约束性元胞自动机模型，集成邻域思想、约束条件、空间聚类、Logistic回归等思路构建空间模拟模型进行地理数据重构[45]。这些方法重构效果较好，但多元回归的算法复杂，为了保证精度需要的数据量比较大，实现起来比较困难。DMSP/OLS夜间灯光数据最初是美国国家航空航天局（NASA）地球观测站根据苏奥米国家极轨伙伴卫星获得的数据制作的一张测绘地图，该地图用于展示地球进入黑夜状态下城市灯光分布情况。目前，夜间灯光数据主要运用于人口和GDP方面空间重构研究。人口空间重构的常用方法是将夜间灯光数据与土地利用数据相结合，分别建立人口与土地利用分布图和夜间灯光数据的线性模型，将其结果进行空间化处理。但由于线性模型的相关性较弱，近年来一些学者提出改进方法，如闫庆武基于夜间灯光数据采用空间滞后的模型进行江苏省的人口空间分布模拟，进一步提高重构精度[46]；朱秀芳考虑多地理因子的影响因素，通过建立多因子的加权分配模型构建指数建立相关关系，也大大提高了重构精度[47];L.Imhoff运用设置阈值转换的方法改良的夜间灯光数据来进行美国人口空间化模拟[48];S.Amaral通过建立夜间灯光数据集与人口数据集的相关关系重构亚马逊河流域的城市人口空间分布[49]。GDP数据空间重构常用方法是选用一些代用数据，如夜间灯光数据、不同尺度的人口密度数据来建立代用数据与GDP统计数据之间的统计回归模型来重构GDP分布[50]。有些学者运用DMSP/OLS数据研究与人口、GDP的相互影响程度，如Wang利用夜间灯光数据，通过建立空间自相关模型探讨了全球尺度下人均GDP、纬度、人口空间分布对DMSP/OLS的影响程度，修正DMSP/OLS与人口和GDP的相关关系[51]。Yao运用异速生长模型建立在中国地级城市尺度下DMSP-OLS图像与人口总量和GDP综合因素的相关关系，分别探讨人口和GDP对DMSP/OLS的定量关系[52]。通过建立灯光强度和人口密度的关系模型能正确反映人口空间分布状况，尤其对于人口较为密集的地区具有很高的数据重现精度，但在乡镇等不发达的地区，人口的空间分布异质性大、灯光强度微弱，会导致数据重现的准确性下降。利用本方法除了可以进行人口空间化提供数据集之外，还可以进行交通道路、居民点、城市等因素的空间分布分析，能在一定程度上反映省域经济分布状况，但它只适合用于县级以上的大中城市社会发展和规划作为参数指标，不适用于乡镇级别区域[53]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]夜光遥感数据支持下的区域经济空间格局精细化模拟——以河南省为例[J]. 李岩林,程钢,杨杰,原东方. 地域研究与开发. 2020(04)
[2]多源数据融合的中国人口数据空间化研究[J]. 郭雨臣,黄金川,林浩曦. 遥感技术与应用. 2020(01)
[3]基于土地利用格局重建的区域生境质量时空变化分析[J]. 张学儒,周杰,李梦梅. 地理学报. 2020(01)
[4]基于时序多光谱影像的干旱草原区开采扰动信息提取方法[J]. 李晶,邓晓娟,杨震,刘乾龙,王媛,崔绿园. 光谱学与光谱分析. 2019(12)
[5]基于栅格的豫西山区地形起伏特征及其对人口和经济的影响（英文）[J]. 张静静,朱文博,朱连奇,崔耀平,何莎莎,任涵. Journal of Geographical Sciences. 2019(04)
[6]站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用[J]. 刘建文,周玉科. 地理科学进展. 2018(03)
[7]基于多源数据的中国地形海拔分级指标调整研究[J]. 龙晓君,李小建. 地理科学. 2017(10)
[8]基于城市空间增长模拟的城镇规模体系预测——以常州市为例[J]. 黄金川,林浩曦,漆潇潇,陈云谦. 经济地理. 2017(10)
[9]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)
[10]MODIS陆地表面温度数据重构方法研究[J]. 李天祺,朱秀芳,潘耀忠,刘宪锋. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
本文编号：3258753
【文章来源】：经济地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
数据重构文献分类所占比例
地理多源数据融合的空间重构方法使用较多，利用不同空间数据源（如土地利用数据、气象数据、DMSP/OLS夜间灯光数据等）与重构数据进行空间数据融合，如：郭雨臣利用人口统计数据、自然环境数据、土地覆盖数据和交通路网数据构建人口空间化模型，从城镇人口和农村人口两个角度进行数据融合，实现全国1 km栅格人口空间化表达[41]。杨小唤以耕地面积、城市居民点面积和农村居民点面积为自变量，以统计人口为因变量构建回归模型，推演城镇居民点用地、农村居民点用地人口分布系数，模拟县级人口分布模式[42]。王勇采用苏锡常地区的PM2.5浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料，构建了基于气象要素的多元线性回归模型，模拟2013年春季苏锡常地区PM2.5的空间分布状况[43]。张学儒选用高程、坡度、坡向、GDP、人口、温度、降雨量、河流距离、城市距离和海岸线距离等10个土地利用变化驱动因子，构建CA-Markov模型参数，重建泛长三角地区历史土地利用空间数据[44]。此外，还有利用约束性元胞自动机模型，集成邻域思想、约束条件、空间聚类、Logistic回归等思路构建空间模拟模型进行地理数据重构[45]。这些方法重构效果较好，但多元回归的算法复杂，为了保证精度需要的数据量比较大，实现起来比较困难。DMSP/OLS夜间灯光数据最初是美国国家航空航天局（NASA）地球观测站根据苏奥米国家极轨伙伴卫星获得的数据制作的一张测绘地图，该地图用于展示地球进入黑夜状态下城市灯光分布情况。目前，夜间灯光数据主要运用于人口和GDP方面空间重构研究。人口空间重构的常用方法是将夜间灯光数据与土地利用数据相结合，分别建立人口与土地利用分布图和夜间灯光数据的线性模型，将其结果进行空间化处理。但由于线性模型的相关性较弱，近年来一些学者提出改进方法，如闫庆武基于夜间灯光数据采用空间滞后的模型进行江苏省的人口空间分布模拟，进一步提高重构精度[46]；朱秀芳考虑多地理因子的影响因素，通过建立多因子的加权分配模型构建指数建立相关关系，也大大提高了重构精度[47];L.Imhoff运用设置阈值转换的方法改良的夜间灯光数据来进行美国人口空间化模拟[48];S.Amaral通过建立夜间灯光数据集与人口数据集的相关关系重构亚马逊河流域的城市人口空间分布[49]。GDP数据空间重构常用方法是选用一些代用数据，如夜间灯光数据、不同尺度的人口密度数据来建立代用数据与GDP统计数据之间的统计回归模型来重构GDP分布[50]。有些学者运用DMSP/OLS数据研究与人口、GDP的相互影响程度，如Wang利用夜间灯光数据，通过建立空间自相关模型探讨了全球尺度下人均GDP、纬度、人口空间分布对DMSP/OLS的影响程度，修正DMSP/OLS与人口和GDP的相关关系[51]。Yao运用异速生长模型建立在中国地级城市尺度下DMSP-OLS图像与人口总量和GDP综合因素的相关关系，分别探讨人口和GDP对DMSP/OLS的定量关系[52]。通过建立灯光强度和人口密度的关系模型能正确反映人口空间分布状况，尤其对于人口较为密集的地区具有很高的数据重现精度，但在乡镇等不发达的地区，人口的空间分布异质性大、灯光强度微弱，会导致数据重现的准确性下降。利用本方法除了可以进行人口空间化提供数据集之外，还可以进行交通道路、居民点、城市等因素的空间分布分析，能在一定程度上反映省域经济分布状况，但它只适合用于县级以上的大中城市社会发展和规划作为参数指标，不适用于乡镇级别区域[53]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]夜光遥感数据支持下的区域经济空间格局精细化模拟——以河南省为例[J]. 李岩林,程钢,杨杰,原东方. 地域研究与开发. 2020(04)
[2]多源数据融合的中国人口数据空间化研究[J]. 郭雨臣,黄金川,林浩曦. 遥感技术与应用. 2020(01)
[3]基于土地利用格局重建的区域生境质量时空变化分析[J]. 张学儒,周杰,李梦梅. 地理学报. 2020(01)
[4]基于时序多光谱影像的干旱草原区开采扰动信息提取方法[J]. 李晶,邓晓娟,杨震,刘乾龙,王媛,崔绿园. 光谱学与光谱分析. 2019(12)
[5]基于栅格的豫西山区地形起伏特征及其对人口和经济的影响（英文）[J]. 张静静,朱文博,朱连奇,崔耀平,何莎莎,任涵. Journal of Geographical Sciences. 2019(04)
[6]站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用[J]. 刘建文,周玉科. 地理科学进展. 2018(03)
[7]基于多源数据的中国地形海拔分级指标调整研究[J]. 龙晓君,李小建. 地理科学. 2017(10)
[8]基于城市空间增长模拟的城镇规模体系预测——以常州市为例[J]. 黄金川,林浩曦,漆潇潇,陈云谦. 经济地理. 2017(10)
[9]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)
[10]MODIS陆地表面温度数据重构方法研究[J]. 李天祺,朱秀芳,潘耀忠,刘宪锋. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
本文编号：3258753
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