融合LJ1-01夜间灯光和微信定位数据的人口空间化——以北京市为例

针对现有单独的夜间灯光数据在街道尺度的人口空间化存在精度有限的问题,该文选用微信定位数据基于不同带宽的核密度估计,结合珞珈一号夜间灯光数据(LJ1-01),经几何平均融合,再采用顾及空间 自相关性和空间异质性的地理加权回归模型,最终形成北京中心城区人口空间化数据.实验结果表明:通过宏观遥感数据和微观定位数据的融合,与统计人口的相关系数由融合前的0.565(仅采用LJ1-01夜间灯光数据)和0.795(仅采用微信定位数据)大幅提升至融合后的0.839,平均相对误差(MRE)由35.86％、23.18％下降至19.14％(在城市核心区为13.1％),实践表明融合LJ1-01夜间灯光数据和微信定位数据的方法在城市核心区的人口空间化具有良好潜力.