為了減小利用夜間燈光影像估算城市電力消費量時的誤差,需要考慮樣本地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r,在估算之前對樣本進行分類。選取2015年中國大陸263個地級市的NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)對城市電力消費量進行估算。提出了基于燈光結(jié)構(gòu)而非傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的K-Means城市分類算法。利用該方法將樣本分為5類并估算電力消費量,與其他分類方法的估算結(jié)果相比可知:該方法估算值的平均相對誤差和均方根誤差分別為32.02%和57.04,較不分類時分別減小25和3.39百分點;估算中的高精度城市比例為53.99%,較不分類時增加了13.59百分點,且為所有方法中的最高比例;相較不分類時的估算結(jié)果,有152個城市的估算誤差有所降低。該方法性能與其他分類方法的最優(yōu)性能相似。 

【文章來源】：國土資源遙感. 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

波士頓矩陣

設(shè)聚類中心個數(shù)K=4時，使用以上4種聚類算法對樣本進行了10次聚類，其CP和SP指標(biāo)變化如表3和圖2所示。綜合考慮2個指標(biāo)及穩(wěn)定性，選取K-Means聚類算法對城市進行分類。3.1.2 聚類中心個數(shù)

圖3中，聚類方差在K=5時有1個拐點，所以設(shè)聚類中心個數(shù)K=5,K-Means聚類后聚類中心特征分布如圖4所示。各類別城市的燈光分布特征分析及代表性城市如表4所示。3.2 EPC估算結(jié)果

【參考文獻】：
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本文編號：3412519