[发明专利]一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法在审
| 申请号： | 201810501619.9 | 申请日： | 2018-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN108804394A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 陈嘉琪;张燕;魏昊;陈西杰;平学伟;胡居荣;刘海韵 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06K9/62;G06K9/54 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 城镇人口 回归模型 训练样本 夜光 测试样本 遥感影像 矢量图 城市人口 构建 影像 预处理 支持向量机分类 合理性评价 背景噪声 多数据源 聚类处理 空间分布 统计数据 重要意义 实时性 阈值法 去噪 剔除 筛选 灯光 分类 评估 融入 预测 分析 | ||
1.一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)从数据库获取年度全国各地级市的城镇人口统计数据，选取30个地级市的城镇人口数据作为模型训练样本来后续构建城市夜光总量-城镇人口回归模型，再选取另外的30个地级市的城镇人口数据作为模型测试样本来后续验证该模型的合理性；
(2)从数据库获取步骤(1)中选取的地级市的年度云量低于8％的Landsat-8影像，进行预处理并得到Landsat-8预处理影像；
(3)从数据库获取步骤(1)中选取的地级市的月度夜间灯光数据，并计算月度夜光影像的平均亮度值，进而得到年度夜光影像；
(4)将步骤(2)中得到的Landsat-8预处理影像进行重采样，对步骤(3)中得到的年度夜光影像进行投影和重采样；
(5)利用SVM算法对步骤(4)中得到的重采样后的Landsat-8预处理影像进行分类；
(6)对步骤(4)生成的年度夜光影像进行去噪处理，并计算得到模型训练样本和模型测试样本的夜间灯光总量TNL值；
(7)进行训练样本城市的城市夜光总量-城镇人口回归模型建立与对比：建立多个回归模型，进行针对训练样本城市的多个回归模型的回归方程拟合优度对比，得出最贴合训练样本的城市夜光总量与城镇人口的回归方程，作为城市夜光总量-城镇人口回归模型；
(8)对建立的城市夜光总量-城镇人口回归模型进行合理性评价：将步骤(6)中的模型测试样本城市的TNL值代入步骤(7)中城市夜光总量-城镇人口回归模型，求得测试样本城市的城镇人口预测值，计算各测试样本城市的城镇人口预测值与城镇人口GDP预测值之间的相对误差，若平均相对误差小于20％，则该回归模型合理，若平均相对误差大于等于20％则返回步骤(7)。
2.根据权利要求1所述的一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(2)中对低云量Landsat-8影像进行预处理的具体步骤如下：
(2.1)对低云量Landsat-8影像做辐射定标处理；
(2.2)对步骤(2.1)所得影像作大气校正；
(2.3)对步骤(2.2)所得影像进行拼接和裁剪，得到训练样本城市和测试样本城市的Landsat-8预处理影像。
3.根据权利要求1所述的一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(4)中对Landsat-8预处理影像和年度夜光影像进行投影和重采样的具体步骤如下：
(4.1)将Landsat-8预处理影像重采样为500m；
(4.2)对年度夜光影像做投影、重采样处理，其中投影方式为兰伯特方位等积投影，同时将X和Y的值设置为500m。
4.根据权利要求1所述的一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(5)中利用SVM算法对Landsat-8预处理影像进行分类的具体步骤如下：
(5.1)结合地表图像，对Landsat-8预处理影像做特征判别，通过目视将影像分为三类：建成区、水域、其他；
(5.2)对步骤(5.1)的初级分类结果作分类后处理；
(5.3)利用步骤(5.2)的最终分类结果，生成建成区矢量图。
5.根据权利要求4所述的一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(6)中对生成的年度夜光影像进行去噪处理的具体步骤如下：
(6.1)以步骤(5.3)得到的建成区矢量图作为掩膜提取步骤(4.2)得到的夜光影像，获取初级城市建成区NPP/VIIRS夜间灯光遥感影像；
(6.2)将0.3作为噪声最低阈值滤除步骤(6.1)所得的初级城市建成区NPP/VIIRS夜间灯光遥感影像中的背景噪声，获取最终城市建成区NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像；
(6.3)分别统计步骤(6.2)得到的最终城市建成区NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像的模型训练样本城市、模型测试样本城市的TNL值。
6.根据权利要求1所述的一种城市夜光总量-城镇人口回归模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(7)中进行训练样本城市的城市夜光总量-城镇人口回归模型建立与对比的具体步骤如下：将步骤(6)得到的模型训练样本城市的TNL值作为自变量X，将步骤(1)得到的模型训练样本城镇人口统计值作为应变量Y，分别建立城市夜光总量-城镇人口指数回归模型、城市夜光总量-城镇人口对数回归模型、城市夜光总量-城镇人口线性回归模型，并计算上述三个模型的决定系数R2指标：R12为TNL-GDP指数回归模型的决定系数，R22为TNL-GDP对数回归模型的决定系数，R32为TNL-GDP线性回归模型的决定系数；
其中决定系数R2的计算公式为：
其中，Y_actual是各模型训练样本城市的城镇人口统计值，Y_predict是各模型训练样本城市的城镇人口预测值，Y_mean是模型训练样本城市的平均城镇人口统计值；
通过上述公式计算得出R12、R22和R32，并判断R12、R22和R32中哪个数值最高，选择决定系数最高的回归模型作为最终的城市夜光总量-城镇人口回归模型。
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