[发明专利]一种基于遥感与GIS的人口统计数据网格化建模方法

说明书

本发明公开一种基于遥感与GIS的人口统计数据网格化建模方法，在对研究区域进行网格划分基础上，根据反映/表征人口空间分布、人类活动强度的夜间灯光、植被指数，以及县级行政单元边界及其人口统计数据，在GIS空间分析支持下，通过SPSS的加权个案及加权最小二乘法回归分析，构建直接面向网格单元的人口统计数据网格化模型，将依附于行政单元的人口统计数据反演到每一个网格中以格网方式展示人口的空间分布。本发明方法具普适性，能有效回避了尺度效应的影响，简化了处理过程，而且数据来源具广泛性和持续性，能够更好的提高人口空间分析精度。

技术领域

本发明涉及一种基于遥感与GIS的人口统计数据网格化建模方法。

背景技术

人口是人-地关系的核心，人口的空间分布是制定区域发展规划、改善自然环境与应对灾害等的前提。人口数据是分布在地球表面上与其他地物一样具有空间位置信息的一类数据类型，人口的增长对社会、经济、生态和环境均有重要影响。由于人口是动态变化且更新周期长，每十年普查一次，难以满足实际需要。

现行统计制度下的人口数据是依附于行政区的，而行政区形状不规则、边界不稳定、同级规模悬殊、与研究单元(如地貌单元、生态分区、洪水淹没区乃至影像像元等)不一致等问题，把人口在行政区内的分布看作是均匀的，未体现人口空间分布特征，难以反映行政区内人口详细分布状况，使人口数据结合自然资源生态环境的综合分析难以进行，不利于多源异构数据的融合及数据模型的应用，因此必须进行网格化(空间化)。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于遥感与GIS的人口统计数据网格化建模方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于遥感与GIS的人口统计数据网格化建模方法，其包括以下步骤：

步骤1，根据目标要求确定人口网格化的区域；

步骤2，获取区域内与人口统计数据时间匹配的行政区划数据、夜间灯光遥感数据、植被指数遥感数据；

步骤3，将区域离散划分为1000m*1000m的网格，网格单元编号记为i，i＝1,2,3,…，m，表示区域共划分m个网格。

步骤4，重采样夜间灯光遥感数据和植被指数遥感数据，并与网格尺度大小和空间位置保持一致；

步骤5，将重采样后的夜间灯光遥感数据和植被指数遥感数据的像元值转为点数据，并赋予网格作为网格的属性值；

步骤6，利用植被指数对灯光数据的DN值进行过饱和与溢出效应修正；

步骤7，按行政区统计灯光修正后的网格平均强度，即统计计算j行政区的网格的x(i,j) 的平均值，而且是x(i,j)≠0的网格平均值，计算模型如下：

其中，n(j)表示j行政区中x(i,j)≠0的网格个数，x(j)为j行政区所有x(i,j)≠0网格的平均灯光强度。

步骤8，按行政区统计网格的平均人口密度，即统计计算与修正后灯光值对应的x(i,j)≠0 的网格的平均人口密度，网格平均人口密度计算公式如下：

其中，y(i,j)为j行政区i网格的人口数即以网格为单位的人口密度；p(j)＝∑y(i,j)为 j的总人口，n(j)为j中x(i,j)≠0的网格个数；y(j)为j行政区中x(i,j)≠0网格的平均常住人口数也即平均的网格人口密度，x(i,j)≠0是根据植被指数识别的网格中有常住人口居住的网格。

步骤9，面向网格单元构建以x(j)为自变量、为因变量的一元回归模型，利用SPSS 软件，采用加权个案的加权最小二乘估计法建模，得网格平均的人口密度预测模型如下：