建筑区夜间灯光的人口空间化模拟
Jiangxi Science（2023）
Abstract
基于夜间灯光的人口空间网格化通常使用行政区全境的夜间灯光,忽略了土地覆盖信息,而人口的空间分布与建筑区的夜间灯光具有紧密关系.分别利用建筑区与行政区全境的NPP/VIIRS夜间灯光数据结合DEM和NDVI数据,选取了线性回归、支持向量机与随机森林 3 种代表性模型,对南昌市 2020 年人口进行了100 m的空间网格化模拟.结果表明,基于建筑区的网格化结果,不论在不同模型的拟合精度,还是不同区县的人口模拟精度上都要优于基于行政区全境网格化结果;在单个市级区域,选择的 3 种代表性模型中线性模型能取得最好的效果.基于建筑区的人口空间网格化结果去除了无人区地物的影响,能直观地展现城市内建筑区的人口密度分布,对城市管理有重要的意义.
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population density,meshing,NPP/VIIRS,building area,machine learning
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