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建筑区夜间灯光的人口空间化模拟

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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.
Population Spatialization Simulation based on Night Time Light in Built-up Areas

population densitymeshingNPP/VIIRSbuilding areamachine learning

李明、张婷煜、方敏、肖天兰、王毓乾、谢相建

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东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室,330013,南昌

东华理工大学测绘与空间信息工程学院,330013,南昌

东华理工大学中核三维地理信息工程技术研究中心,330013,南昌

人口密度 网格化 NPP/VIIRS 建筑区 机器学习

江西省自然科学基金江西省自然科学基金东华理工大学研究生创新基金国家级(省级、校级)大学生创新创业训练计划项目

20202BABL20204520202BABL213029DHYC-202221S202210405002

2023

10.13990/j.issn1001-3679.2023.05.013

江西科学
江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286
ISSN：1001-3679
年,卷(期)：2023.41(5)
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