基于NPP-VIIRS夜光遙感的江蘇省人口數(shù)據(jù)空間化研究
發(fā)布時間:2021-11-03 11:09
以NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)和土地覆蓋等數(shù)據(jù)為基礎,結(jié)合江蘇省各縣市常住人口統(tǒng)計數(shù)據(jù),采用空間回歸模型對各市縣常住人口進行回歸建模,繪制常住人口密度空間分布圖,并與以行政區(qū)為統(tǒng)計單元的人口密度分布圖進行對比,準確獲取江蘇省內(nèi)部的人口分布信息。結(jié)果表明:1)夜間燈光強度累計值與人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)間相關(guān)性為0.78(p<0.01),相關(guān)系數(shù)高;相較于傳統(tǒng)的最小二乘估計方法,空間回歸模型模擬效果較好,其中,空間滯后模型較空間誤差模型較優(yōu)。2)相較于傳統(tǒng)的人口分布圖,基于空間滯后模型繪制的2016年江蘇省人口格網(wǎng)化密度分布圖能更清晰地反映各市縣內(nèi)人口分布差異,客觀性較強且表征規(guī)律較為明顯。
【文章來源】:黑龍江工程學院學報. 2020,34(03)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
江蘇省NPP-VIIRS夜間燈光分布
本文基于NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)對SLM空間回歸結(jié)果進行空間化處理。結(jié)果表明(見圖3):1)夜間燈光數(shù)據(jù)可以有效地反映人口的實際分布,如在太湖和駱馬湖等水域內(nèi)燈光亮度明顯低于其他區(qū)域,該范圍內(nèi)人口密度較低,與實際情況相符。2)江蘇省人口分布特征明顯:人口主要集中分布在江蘇南部地區(qū),尤其在南京、蘇州、無錫等地人口密度較高;在江蘇北部地區(qū),人口主要分布在徐州市、連云港市以及宿遷市等地;在江蘇中部地區(qū),人口分布較為均勻,且在靠近南部地區(qū)人口分布較為集中。3)格網(wǎng)化后的人口分布無明顯的交界線,不以行政單元為劃分區(qū)域,如江蘇南部的蘇州、無錫等地無明顯的界限;人口分布具有清晰的城市圈層結(jié)構(gòu),城市中心人口最為密集,隨著與中心城區(qū)的距離漸增,人口密度呈現(xiàn)遞減趨勢,該趨勢在江蘇北部地區(qū)的表現(xiàn)更為明顯。4)經(jīng)濟發(fā)展較為迅速的地區(qū)人口較為密集,呈現(xiàn)空間集聚的特征,如南京、蘇錫常等地經(jīng)濟發(fā)展水平較高,人口呈現(xiàn)連片化趨勢。徐州與環(huán)太湖周邊發(fā)展迅速,人口密集程度較高。2.4 精度評價
縣級回歸結(jié)果檢驗
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)的福建省人口數(shù)據(jù)空間化研究[J]. 楊曉榮,陳楠. 貴州大學學報(自然科學版). 2019(02)
[2]基于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口空間分布研究綜述[J]. 肖東升,楊松. 國土資源遙感. 2019(03)
[3]多智能體的城市精細尺度人口估算模型[J]. 董春,尹詩畫,張玉. 測繪科學. 2019(08)
[4]社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 吳吉東,王旭,王菜林,何鑫,葉夢琪. 地球信息科學學報. 2018(09)
[5]基于夜間燈光與LUC數(shù)據(jù)的川渝地區(qū)人口空間化研究[J]. 胡云鋒,趙冠華,張千力. 地球信息科學學報. 2018(01)
[6]2003-2013年汶川地震極重災區(qū)夜間燈光年際變化分析[J]. 張寶軍. 災害學. 2018(01)
[7]基于夜間燈光數(shù)據(jù)和空間回歸模型的城市常住人口格網(wǎng)化方法研究[J]. 李翔,陳振杰,吳潔璇,汪文祥,曲樂安,周琛,韓肖鋒. 地球信息科學學報. 2017(10)
[8]多元統(tǒng)計回歸及地理加權(quán)回歸方法在多尺度人口空間化研究中的應用[J]. 王珂靖,蔡紅艷,楊小喚. 地理科學進展. 2016(12)
[9]人口數(shù)據(jù)空間化研究進展[J]. 董南,楊小喚,蔡紅艷. 地球信息科學學報. 2016(10)
[10]基于夜間燈光數(shù)據(jù)和多地理因子數(shù)據(jù)的人口空間化方法——以遼寧省為例[J]. 馬鈺琪,朱秀芳,劉憲鋒,陸楠. 北京師范大學學報(自然科學版). 2015(S1)
本文編號:3473576
【文章來源】:黑龍江工程學院學報. 2020,34(03)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
江蘇省NPP-VIIRS夜間燈光分布
本文基于NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)對SLM空間回歸結(jié)果進行空間化處理。結(jié)果表明(見圖3):1)夜間燈光數(shù)據(jù)可以有效地反映人口的實際分布,如在太湖和駱馬湖等水域內(nèi)燈光亮度明顯低于其他區(qū)域,該范圍內(nèi)人口密度較低,與實際情況相符。2)江蘇省人口分布特征明顯:人口主要集中分布在江蘇南部地區(qū),尤其在南京、蘇州、無錫等地人口密度較高;在江蘇北部地區(qū),人口主要分布在徐州市、連云港市以及宿遷市等地;在江蘇中部地區(qū),人口分布較為均勻,且在靠近南部地區(qū)人口分布較為集中。3)格網(wǎng)化后的人口分布無明顯的交界線,不以行政單元為劃分區(qū)域,如江蘇南部的蘇州、無錫等地無明顯的界限;人口分布具有清晰的城市圈層結(jié)構(gòu),城市中心人口最為密集,隨著與中心城區(qū)的距離漸增,人口密度呈現(xiàn)遞減趨勢,該趨勢在江蘇北部地區(qū)的表現(xiàn)更為明顯。4)經(jīng)濟發(fā)展較為迅速的地區(qū)人口較為密集,呈現(xiàn)空間集聚的特征,如南京、蘇錫常等地經(jīng)濟發(fā)展水平較高,人口呈現(xiàn)連片化趨勢。徐州與環(huán)太湖周邊發(fā)展迅速,人口密集程度較高。2.4 精度評價
縣級回歸結(jié)果檢驗
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)的福建省人口數(shù)據(jù)空間化研究[J]. 楊曉榮,陳楠. 貴州大學學報(自然科學版). 2019(02)
[2]基于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口空間分布研究綜述[J]. 肖東升,楊松. 國土資源遙感. 2019(03)
[3]多智能體的城市精細尺度人口估算模型[J]. 董春,尹詩畫,張玉. 測繪科學. 2019(08)
[4]社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 吳吉東,王旭,王菜林,何鑫,葉夢琪. 地球信息科學學報. 2018(09)
[5]基于夜間燈光與LUC數(shù)據(jù)的川渝地區(qū)人口空間化研究[J]. 胡云鋒,趙冠華,張千力. 地球信息科學學報. 2018(01)
[6]2003-2013年汶川地震極重災區(qū)夜間燈光年際變化分析[J]. 張寶軍. 災害學. 2018(01)
[7]基于夜間燈光數(shù)據(jù)和空間回歸模型的城市常住人口格網(wǎng)化方法研究[J]. 李翔,陳振杰,吳潔璇,汪文祥,曲樂安,周琛,韓肖鋒. 地球信息科學學報. 2017(10)
[8]多元統(tǒng)計回歸及地理加權(quán)回歸方法在多尺度人口空間化研究中的應用[J]. 王珂靖,蔡紅艷,楊小喚. 地理科學進展. 2016(12)
[9]人口數(shù)據(jù)空間化研究進展[J]. 董南,楊小喚,蔡紅艷. 地球信息科學學報. 2016(10)
[10]基于夜間燈光數(shù)據(jù)和多地理因子數(shù)據(jù)的人口空間化方法——以遼寧省為例[J]. 馬鈺琪,朱秀芳,劉憲鋒,陸楠. 北京師范大學學報(自然科學版). 2015(S1)
本文編號:3473576
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