[发明专利]一种基于随机森林模型的人口数据空间化方法

摘要

本发明公开一种基于随机森林模型的人口数据空间化方法，选取地表覆盖数据、灯光数据等与人口分布相关的变量因子，经过预处理后输入到随机森林模型中，利用随机森林模型确定人口密度与变量因子之间的关系和变量因子重要性，并基于这个关系反演出每个网格的人口密度，最后通过分区密度制图对估算结果进行修正，得到网格化的人口分布结果。该方法能进一步提高人口数据空间化的精度并解释变量因子的重要性。

主权项

一种基于随机森林模型的人口数据空间化方法，其特征在于，所述方法的基本步骤为：(1)获取行政区的常住人口数、灯光数据以及其它对人口分布具有影响的自然和社会经济因素的原始数据，对数据进行预处理，得到变量因子距离数据、灯光数据、行政区人口密度的对数和二值化栅格转换后的变量因子数据；(2)统计各个行政区内的每个变量因子的平均值或最常出现的值并匹配到行政区边界；(3)将步骤(1)预处理后得到的变量因子距离数据、灯光数据和行政区人口密度的对数、二值化变量因子栅格数据、步骤(2)得到的变量因子的平均值或最常出现值作为随机森林模型的输入，来寻找变量因子与人口密度的对数之间的关系并输出变量因子重要性，基于这个关系反演出L×L米网格的人口数，得到人口数据空间化的初步结果；(4)利用分区密度制图修正人口数据空间化的初步结果，最终实现基于随机森林模型的L米网格的人口数据空间化。