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基于多源遙感數(shù)據(jù)及DEM的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)空間化——以浙江省為例

發(fā)布時間:2018-05-05 14:09

  本文選題:人口空間化 + DMSP/OLS。 參考:《長江流域資源與環(huán)境》2013年06期


【摘要】:利用DMSP/OLS遙感夜間燈光數(shù)據(jù)進行人口等社會經濟數(shù)據(jù)的空間化時,往往受到其較低的空間分辨率、像元過飽和以及像元溢出現(xiàn)象的影響。植被指數(shù)(如NDVI)與不透水面呈負相關關系,與夜間燈光數(shù)據(jù)在反映人類活動、提取建成區(qū)方面可以互補,將這兩種數(shù)據(jù)融合可以有效減少夜燈數(shù)據(jù)像元過飽和等因素引起的誤差。通過進一步融合DEM數(shù)據(jù)對基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和NDVI構建的人居指數(shù)進行了海拔修正,基于修正后的人居指數(shù)與統(tǒng)計人口之間很強的線性相關建立人口空間化模型,獲得2010年浙江省1km×1km分辨率下的人口密度空間分布。模擬結果顯示,浙江省平均人口密度為515人/km2,模擬的平均相對誤差為18.3%,相比海拔訂正前的模擬誤差減少約5%,表明利用多源遙感數(shù)據(jù)融合后的人居指數(shù)在省級尺度上模擬人口空間分布的精度較高。
[Abstract]:When DMSP/OLS remote sensing night lighting data is used to spatialize population and other social and economic data, it is often affected by its lower spatial resolution, pixel supersaturation and pixel spillover phenomenon. Vegetation index (such as NDVI) has a negative correlation with impermeable surface, and it can complement each other in reflecting human activities and extracting constructed areas by night lighting data. These two kinds of data fusion can effectively reduce the errors caused by factors such as night light data pixel supersaturation. The altitude of human settlement index based on DMSP/OLS night lighting data and NDVI was modified by further fusion of DEM data, and a population spatial model was established based on the strong linear correlation between the revised human settlement index and the statistical population. The spatial distribution of population density at the resolution of 1km 脳 1km in Zhejiang Province in 2010 was obtained. The simulation results show that The average population density of Zhejiang Province is 515 people / km ~ 2, and the average relative error of simulation is 18.30.Compared with the simulation error before altitude revision, the simulation error is reduced by about 5. It shows that the population space is simulated on the provincial scale by the human settlement index fused with multi-source remote sensing data. The accuracy of distribution is high.
【作者單位】: 浙江省氣象科學研究所;浙江省氣候中心;江西師范大學鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室;中國科學院地理科學與資源研究所;
【基金】:中國氣象局氣候變化專項(CCSF-201336) 浙江省科技廳公益技術研究社會發(fā)展項目(2011C23051) 國家自然科學基金項目(41001023)
【分類號】:P237;C921

【參考文獻】

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