以長(zhǎng)沙市作為研究區(qū)域,以NPP/VIIRS DNB夜間燈光數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)二級(jí)地類作為長(zhǎng)沙市人口空間化的輔助數(shù)據(jù),以長(zhǎng)沙市分鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),采用多元線性回歸模型建立長(zhǎng)沙市500 m×500 m格網(wǎng)人口數(shù)據(jù)。研究結(jié)果表明:夜間燈光數(shù)據(jù)與城市建設(shè)用地的相關(guān)性比較大,Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.936,為避免模型存在因子冗余,將兩者分開(kāi)研究,夜間燈光數(shù)據(jù)在模型中的表現(xiàn)優(yōu)于城市建設(shè)用地,模型擬合度R²為0.759,通過(guò)顯著性檢驗(yàn);人口空間化結(jié)果顯示長(zhǎng)沙市人口主要聚集在長(zhǎng)沙主城區(qū),農(nóng)村人口比較分散,夜間燈光數(shù)據(jù)的溢出造成穿過(guò)主城區(qū)的湘江河段人口數(shù)據(jù)有高估的趨勢(shì);長(zhǎng)沙市人口空間化結(jié)果檢驗(yàn)的相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值為17.18%。 

【文章來(lái)源】：智能城市. 2020,6(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【文章目錄】：
1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
    1.1 數(shù)據(jù)源
        (1) 人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):
        (2) 行政區(qū)劃數(shù)據(jù):
        (3) 土地利用數(shù)據(jù):
        (4) NPP/VIIRS DNB夜間燈光數(shù)據(jù):
    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        (1) 鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)人口樣本數(shù)據(jù):
        (2) 坐標(biāo)系統(tǒng)一:
        (3) 矢量格網(wǎng)數(shù)據(jù):
        (4) 土地利用數(shù)據(jù):
        (5) NPP/VIIRS DNB夜間燈光數(shù)據(jù):
2 研究方法
    2.1 多元線性回歸模型
    2.2 精度檢驗(yàn)
3 結(jié)果與分析
    3.1 人口數(shù)據(jù)與各種輔助因子的Pearson相關(guān)性分析
    3.2 各類輔助因子的Pearson相關(guān)性分析與因子組合確定
    3.3 多元線性回歸模型建立
    3.4 人口空間化結(jié)果
    3.5 精度檢驗(yàn)
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]基于土地利用的中國(guó)人口密度模擬[J]. 田永中,陳述彭,岳天祥,朱莉芬,王英安,范澤孟,馬勝男.  地理學(xué)報(bào). 2004(02)
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本文編號(hào)：3203537