基于POI和夜光数据的滇中地区人口空间化模拟研究

摘要

夜光数据可以间接反应人类活动的强度和范围,因此被广泛用于人类社会经济总量、城市空间格局、城市扩张等领域的数据挖掘。基于NPP/VIIRS(national polar-orbiting operational environmental satellite system preparatory project/visible infrared imaging radiometer)和LJ1-01两种夜光数据,采用空间滞后模型和空间误差模型两种回归模型进行对比,以选择适合的方法同时融入POI(point of interest)数据,分别基于500 m×500 m、150 m×150 m的格网进行人口值预测,并对预测值进行修正,最后以445个乡镇(街道)的人口统计值计算相对误差进行精度验证。结果表明:1)无论对于哪一种类型的夜光数据,空间滞后模型的精度要稍高于空间误差模型的精度。2)从R 2大小比较,LJ1-01模型人口预测精度要优于NPP/VIIRS,而LJ1-01与POI融合后的模型精度要优于LJ1-01。3)LJ1-01与POI融合后的预测精度分别比LJ1-01、NPP/VIIRS总体误差提升了2.1%、3.8%,反映出夜光数据与POI融合后可以提升模型预测的精度。4)基于LJ1-01与POI融合后的夜光数据人口预测结果,相对误差小于20%的较为准确区间段比之前的NPP/VIIRS、LJ1-01两种数据占比分别增加了19.3%、10.3%,说明LJ1-01与POI融合后数据比LJ1-01数据更具优势。