基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化

作者:王明明;王卷乐; 刊名:地球信息科学学报 上传者:谷正

【摘要】格网化人口数据能够刻画实际人口空间分布状况,是实现人口数据更好地与自然、社会、经济等要素融合分析的有效途径。本文面向精细尺度格网人口数据的需求,以中国东部人口稠密的山东省为例,基于乡镇级人口统计数据,研究了结合夜间灯光和土地利用数据的空间化方法。其中以EVI修正DMSP/OLS夜间灯光数据来增加城镇用地内部人口分布的差异性,以城乡二级分区方法避免夜间灯光数据在农村低辐射亮度区模拟人口的缺点,提高了建模精度。利用其余地区的人口统计值检验建模精度,结果有78%的行政单元的相对误差绝对值小于20%。最终在2000年首次公布的乡镇级人口统计数据的基础上,生成了山东省100 m格网人口分布数据SDpop2000。通过与精度较高的全球WorldPop人口数据产品对比可见,SDpop2000和WorldPop在10 km网格尺度上的相关性系数高达0.93;SDpop2000在鲁中部、泰安西南部、济宁南部、临沂南部、枣庄北部和鲁北沿海等地的人口分布明显比WorldPop更准确;且SDpop2000较好地刻画了山东省在鲁西、鲁北平原区的人口较鲁中南山地丘陵区、鲁北沿海和山东半岛丘陵区的人口更为稠密的人口分布趋势。本文构建的基于DMSP/OLS与土地利用的乡镇级人口数据空间化方法明显提高了空间化精度,适用于乡镇尺度的人口精细模拟。

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引用格式:王明明,王卷乐.基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化[J].地球信息科学学报,2019,21(5):699-709.[Wang M M, Wang J L. Spatialization of township-level population based on nighttime light and land use data in Shandong province[J]. Jour-nal of Geo-information Science, 2019,21(5):699-709.] DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180497 基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化 王明明1,2,王卷乐2,3* 1. 山东理工大学 建筑工程学院,淄博 255049;2. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101;3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023 Spatialization of Township-level Population based on Nighttime Light and Land Use Data in Shandong Province WANG Mingming1,2, WANG Juanle2,3* 1.SchoolofCivilandArchitecturalEngineering,Shandong University of Technology,Zibo, 255049,China; 2.StateKey Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, ChineseAcademy of Sciences, Beijing 100101,China; 3.JiangsuCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformation Resource Development andApplication, Nanjing 210023,China Abstract: Gridded population data can be used to describe the actual spatial distribution of populations and is an effective way to achieve better integration of population data with natural, social, and economic factors. This study analyzed the demand of fine- scale gridded population data. Taking the densely populated Shandong Province in eastern China as an example, the spatialization method of township-level demographic data was investigated using nighttime satellite data and land use data fusion

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