基于灯光数据的人口空间化

社会经济数据是研究城市发展的重要因子,而传统的社会经济数据由于与空间坐标不统一,对城市发展的空间变化难以提供有力的支持。本文利用DMSP/OLS灯光数据,基于生态控制线,通过回归运算制定深圳市2010年人口指数模型,得到深圳市2010年1 km~2人口空间化图,有利于对深圳市人口的空间分布特征进行分析,为城市的绿色发展提供依据。     

多尺度人口增长的空间统计分析

以全国第5、6次人口普查的数据为基准,在GIS环境下采用空间统计的方法探讨我国近10年来人口增长的空间分布特征及规律。以Ripley's K的变体函数L(d)分析获得的不同空间尺度下人口增长的集聚/离散的空间分布模式为依据,选择合理的距离尺度进行全局自相关分析和局部自相关分析。     

利用腾讯位置大数据进行多尺度人口空间化估算

社会感知数据的多样性,为人口估算方法的研究引入了新数据和视角。本文利用腾讯位置大数据进行多尺度人口空间化估算研究,以建设用地和住宅小区体积数据作为相关因子,将5 km格网精细化到1 km及住宅小区级尺度,通过广西壮族自治区、桂林市、临桂区3个不同尺度分析腾讯位置大数据与人口统计数据的相关关系,利用多项式回归模型分析得到3种尺度的人口空间化模型,并对模型的正确性进行验证。结果表明,省级尺度的人口估算模型验证精度R²达0.984 5,市级尺度的模型验证精度R²达0.977 0;小区精细尺度的模型验证精度R²达0.979 9,估算结果可信度高。     

基于神经网络和GIS的广西都安县人口数据空间化研究

人口数据的空间化是进行小尺度地理分析的基础,本文在分析土地利用与人口分布关系的基础上,发现耕地、居民点以及水域是影响人口分布的主要因素,在GIS中对人口及其土地利用等数据进行分析,同时,利用BP神经网络非线性模型,对广西都安县人口数据进行空间化研究.通过神经网络的模拟和数据的调整,最终生成的栅格人口分布与实际的分布保持大体一致.     

顾及参数空间平稳性的地理加权人口空间化研究

近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注.以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semi-parametric geographically weighted regression,S-GWR)的人口空间化方法,并利...     

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。     

基于珞珈一号夜间灯光数据的人口空间化研究

夜间灯光数据被越来越多地应用于人口空间化领域的研究中.珞珈一号夜间灯光数据是最新一代的夜间灯光数据,为探究其在人口空间化方向的应用价值和潜力,以珞珈一号夜间灯光数据和土地利用数据为源数据,在乡镇(街道)尺度上分区建立了渐进回归模型,进而得到北京市人口空间化结果,并与NPP/VIIR的结果进行对比.结果表明,珞珈一号夜间...     

基于建筑物的人口空间分布特征研究

综述了国内外在人口数据空间化研究方面的进展,并分析了其优缺点。在此基础上,提出了基于建筑物的人口数据空间化方法,设计了基于建筑物的人口数据空间化模型;并以重庆市主城区的第六次人口普查数据为例,得到了较细粒度的人口空间分布结果。结果表明,由于受"四山"和"两江"的影响,重庆市人口空间分布呈组团化和沿主要道路分布特征,且各组团有逐渐合并的趋势。对于城乡规划编制、城市空间政策制定、突发事件应急处理以及灾后损失评估具有重要意义。     

夜间灯光数据支持下的广州市人口空间化

了解区域人口的空间分布,能够为城市精细化管理和城市规划提供有力的支撑数据,对提高城市发展水平有重要的现实意义。为此,本文以“珞珈一号”(LJ-1 01)夜间灯光(NTL)影像为基础数据,以广州市为研究区,结合人口估算模型等方法,开展基于NTL数据的人口空间化研究。结果表明:LJ-1 01 NTL数据能够有效地应用于人口空间化研究。人口空间化后,广州市人口分布具有显著的“一主中心,多核心”的特征,各区域内部的人口分布差异可被清晰地展示与区分。本文结果对城市规划与城市管理具有一定价值的辅助支撑作用。     

基于多源空间数据的山区人口分布模拟

人口资源是制约山区发展的关键因素,其分布状况在一定程度上反映和决定了山区的资源环境安全状况和社会经济发展水平.在分析川滇黔接壤地区山区人口分布影响因素的基础上结合已有方法,构建了适合山区人口数据空间化的模型.以2007年人口统计数据为基础,以居民点作为人口分布指示因子,利用GIS软件工具,分析了居民点分布与地貌形态、土地利用、道路以及水系间的关系.基于多源空间数据融合的思想,引进了居民点缓冲区的概念,以较客观的赋权方式确定影响因子权重,实现山区人口统计数据的空间化.结果表明,通过融合产生的人口密度与乡镇级人口密度的相关性均在0.80以上,结果可靠,为进一步分析山区人口分布格局提供了重要的基础数据.     

TS30／TM30测量机器人变形监测系统研究

针对Leica新型Ts30／TM30系列测量机器人开发了变形监测系统,该系统由内置软件和后处理软件组成,内置软件能够完成控制网自动化观测、变形点自动化观测和持续变形观测等任务,后处理软件能够利用网络远程获取测量数据,具有监测数据的管理、处理及输出等功能。经过实验测试,系统具有结构简单、多用途的特点,有良好的应用前景。     

基于GIS的东营市土地适宜性评价研究

依据土地适宜性评价原则,以山东省东营市土地适宜性评价为例,探讨了运用GIS技术对用地的自然、社会属性进行综合评价的数量化方法,结合当地实际情况,选取了土壤类型、地下水位、全氮、全磷、土壤盐分五个评价因子,各因子的适宜度的确定和各单元因素适宜性的评价,对评价结果进行了分析,提出了土地改良应用的合理化建议。将GIS引入到土地适宜性的空间评价中评价方法更科学,使评价结果能更好地为土地利用和规划服务。     

遥感和GIS技术的水禽栖息地适宜性评价中的应用

由于适宜水禽栖息的生境面积不断缩小,致使湿地生态系统受到严重破坏,生物种群数量急剧下降.通过野外采点调查建立可靠的栖息地适宜点群.基于遥感和GIS空间技术获取20个评价因子,并结合二项Logistic回归模型,构造出基于像元水平的栖息地适宜性模型,经过筛选后保留对适宜性影响力较大、拟合优度高的10个评价因子,分别从社会人文、植被长势和地形地貌三大方面分析.再应用K-means聚类分析法将适宜性点群分级,得到建三江区栖息地适宜性评价分级图,有效分析适宜性5个等级的空间尺度,其中最适宜栖息,中适宜栖息,基本适宜栖息,不适宜栖息和不可用地分别占总用地的24.73%,17.69%,29.8%,17.62%和10.16%,前三类占总的72.22%.说明建三江区的适宜水禽栖息的用地较多,主要分布在流域、低河漫滩等人为干扰少的湿地沼泽平原,此研究对水禽生境的保护和可持续发展都具有指导意义.     

基于栅格尺度的土地利用适宜性评价研究

土地利用适宜性对于土地利用规划和管理具有重要的现实意义。本文基于栅格数据,以黑龙江省嫩江县为研究区,利用在高程、坡度、坡向方面的分布特征,采用层次分析法确定指标权重,通过模糊综合评价法对已确定权值的指标进行综合评价。研究结果表明,研究区土地利用主要分为宜农区和宜林区,宜农区中中度宜农区所占比例最大,宜林区中中度宜林区所占比例最大,研究区土地利用适宜性分布具有明显的空间特征。     

基于GIS的重庆市人口空间分布研究

基于重庆市2006～2010年人口数据,运用GIS技术从人口密度、人口集中指数及人口集聚度3个方面对重庆市人口空间分布规律进行了分析;同时,从地理空间分析的角度出发,分析了重庆市人口空间分布与自然、经济及社会因素之间的关系。     

基于GlobeLand 30的水田提取方法研究

Globe Land 30是全球首套30 m分辨率地表覆盖数据产品,分为10种类型,包括耕地、森林、草地、灌木地等,分类精度经过多方验证达83.51%,Kappa系数0.78,耕地的分类精度达83.06%。由于Globe Land 30耕地图层没有更加详细的耕地亚类信息,限制了其广泛应用。本文试图基于Globe Land 30耕地数据探索一种快速提取水田信息的方法,进而为获取全球范围的水田分布信息提供技术支持。该方法基于TM影像的归一化植被指数NDVI、地表水分指数LSWI、近红外波段的反射率ρnir和短波红外波段的反射率ρwir,通过Google Earth选取的水田样本,统计水田的光谱特征和空间特征,建立水田提取的知识规则,然后结合多尺度的分割对象图斑自动化识别水田信息。文中选取了江苏省高邮市实验区进行水田提取试验,结果表明:采用该方法分类精度比基于像素的决策树方法提升大约6%,并能有效地消除椒盐误差,图斑完整性较好。     

基于计算智能的土地适宜性评价模型

将计算智能理论引入土地评价领域,构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型,然后采用改进的遗传算法进行训练,能够快速收敛到最优解,对初始的规则库进行修正,形成了一个自学习、自适应的评价系统。     

微机土地适宜性评价信息系统的设计

本文较系统地研究了微机土地适宜性评价信息系统的设计,同时讨论了几种土地适宜性评价方法。空间数据处理中的DTM的建立和多边形栅格化都采用了较简单而科学的方法,以便在微机上可运算数据量较大的数字地图。本系统为县级土地评价和土地规划服务。