基于NPP/VIIRS DNB和"珞珈一號"01星（LJ1-01）兩種夜間燈光數(shù)據(jù)原始影像與蘇錫常地區(qū)縣級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行空間滯后回歸建模,得到500 m×500 m和200 m×200 m兩種空間尺度的人口密度格網(wǎng)圖,并利用鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗證明LJ1-01數(shù)據(jù)在人口空間化研究中具有更高的精度;在此基礎(chǔ)上,基于電子地圖興趣點（POI）數(shù)據(jù)與人口分布之間的相關(guān)性,通過融合POI數(shù)據(jù)對LJ1-01原始影像的模擬結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,并在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度上對人口空間化結(jié)果進(jìn)行了精度評價。結(jié)果表明:（1）LJ1-01夜間燈光影像亮度值與人口數(shù)呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)高于NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù);（2）LJ1-01新型夜間燈光數(shù)據(jù)適用于人口空間化研究,且其模型擬合效果整體優(yōu)于NPP/VIIRS傳統(tǒng)夜間燈光數(shù)據(jù);（3）將LJ1-01夜間燈光數(shù)據(jù)與POI數(shù)據(jù)進(jìn)行融合可有效改善其人口空間化模擬結(jié)果,空間滯后回歸模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R²提高至0.946 3。通過實踐,可以發(fā)現(xiàn)LJ1-01夜間燈光數(shù)據(jù)具有實現(xiàn)精細(xì)尺度人口數(shù)據(jù)空間化的巨大潛力。 

【文章來源】：長江流域資源與環(huán)境. 2020,29(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)概況

分縣常住人口數(shù)據(jù)來自蘇州市、無錫市、常州市統(tǒng)計局發(fā)布的統(tǒng)計年鑒(2018),鄉(xiāng)鎮(zhèn)常住人口數(shù)據(jù)來自中國縣域統(tǒng)計年鑒2017鄉(xiāng)鎮(zhèn)卷,以三市區(qū)縣級行政區(qū)劃矢量圖和鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃矢量圖作為底圖,將統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為屬性數(shù)據(jù),形成分別以區(qū)縣級和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)為單元的初級人口數(shù)據(jù)庫。2 研究方法與模型

利用ArcGIS軟件生成人口密度格網(wǎng),以蘇錫常地區(qū)行政矢量邊界為基準(zhǔn)建立fishnet,去除水域后共將研究區(qū)分成62 353個500 m×500 m的格網(wǎng)和370 667個200 m×200 m的格網(wǎng)。統(tǒng)計出每個格網(wǎng)中NPP/VIIRS數(shù)據(jù)和LJ1-01數(shù)據(jù)以及LJ1-01數(shù)據(jù)按照本文方法處理前后共四種自變量DN值并根據(jù)模型系數(shù)按照公式(1)進(jìn)行估算,獲得兩種格網(wǎng)尺度下的人口數(shù)據(jù)模擬初始結(jié)果。參照公式(2)和公式(3)構(gòu)建各區(qū)縣的修正系數(shù),將得到的四種初始人口格網(wǎng)值分別乘以相應(yīng)的比例系數(shù),最終得到調(diào)整后的蘇錫常地區(qū)2018年人口空間化結(jié)果(圖3)。從圖3可以看出,兩種格網(wǎng)尺度下的人口分布都得到了較好的表達(dá),人口密集度較高的區(qū)域主要位于鐘樓區(qū)、梁溪區(qū)和姑蘇區(qū),臨近上海市的東部區(qū)域人口相對密集,臨近安徽省的西部區(qū)域人口相對稀疏,并呈現(xiàn)多核心和圈層結(jié)構(gòu)的特點。人口分布格網(wǎng)數(shù)據(jù)接近人口實際分布狀況,有效緩和了行政單元界線處的突變線,更好地顯示了人口分布的空間差異性,具有基于行政區(qū)劃的人口密度數(shù)據(jù)不可比擬的優(yōu)勢。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于對數(shù)變換的NPP-VIIRS夜間燈光遙感影像在城市建成區(qū)提取中的應(yīng)用[D]. 唐敏.華東師范大學(xué) 2017
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本文編號：3599723