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顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

吴京航 桂志鹏 申力 吴华意 刘洪波 李锐 梅宇翱 彭德华

吴京航, 桂志鹏, 申力, 吴华意, 刘洪波, 李锐, 梅宇翱, 彭德华. 顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200379
引用本文: 吴京航, 桂志鹏, 申力, 吴华意, 刘洪波, 李锐, 梅宇翱, 彭德华. 顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200379
WU Jinghang, GUI Zhipeng, SHEN Li, WU Huayi, LIU Hongbo, LI Rui, MEI Yu'ao, PENG Dehua. Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200379
Citation: WU Jinghang, GUI Zhipeng, SHEN Li, WU Huayi, LIU Hongbo, LI Rui, MEI Yu'ao, PENG Dehua. Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200379

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

doi: 10.13203/j.whugis20200379
基金项目: 

国家重点研发计划(2018YFC0809806,2017YFB0503704);国家自然科学基金(41971349,U20A2091,42090010)。

详细信息
    作者简介:

    吴京航,硕士,研究方向为人口空间化。wyw1294@whu.edu.cn

Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association

Funds: 

The National Key Research and Development Program of China (2018YFC0809806, 2017YFB0503704)

  • 摘要: 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,本文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(Population Spatialization byConsidering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association,PAG-SA)。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。论文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,本文还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-04-13

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

doi: 10.13203/j.whugis20200379
    基金项目:

    国家重点研发计划(2018YFC0809806,2017YFB0503704);国家自然科学基金(41971349,U20A2091,42090010)。

    作者简介:

    吴京航,硕士,研究方向为人口空间化。wyw1294@whu.edu.cn

摘要: 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,本文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(Population Spatialization byConsidering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association,PAG-SA)。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。论文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,本文还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。

English Abstract

吴京航, 桂志鹏, 申力, 吴华意, 刘洪波, 李锐, 梅宇翱, 彭德华. 顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200379
引用本文: 吴京航, 桂志鹏, 申力, 吴华意, 刘洪波, 李锐, 梅宇翱, 彭德华. 顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200379
WU Jinghang, GUI Zhipeng, SHEN Li, WU Huayi, LIU Hongbo, LI Rui, MEI Yu'ao, PENG Dehua. Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200379
Citation: WU Jinghang, GUI Zhipeng, SHEN Li, WU Huayi, LIU Hongbo, LI Rui, MEI Yu'ao, PENG Dehua. Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200379
参考文献 (19)

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