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融合建筑物与POI数据的精细人口空间化研究.docx
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融合建筑物与POI数据的精细人口空间化研究.docx
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摘要
精细的人口分布数据能刻画出行政单元内部细节的人口空间分布信息,为城市规划、灾害评估等相
关研究和应用提供有效数据支撑。利用房屋建筑及高德兴趣点(point of interest,POI)数据提
取建模因子,结合随机森林模型获取了武汉市 2015 年常住人口 50 m 空间化数据集。结果表明,
相较于 WorldPop 数据集结果,所提出方法的结果在武汉市高、中、低 3 种不同人口密度社区单
元均具有更高的拟合精度。
Abstract
Fine-scale population distribution data can depict detailed spatial distribution
information of population in administrative unit,which can provide effective data
support for urban planning and disaster assessment. The modeling factors extracted
from the building data and point of interest (POI) data are used with random
forest model to obtain the spatial data set of permanent population with 50 m
resolution in Wuhan in 2015. Compared with the result of WorldPop dataset, the
result of the proposed method has higher fitting accuracy in community units of
Wuhan with high, medium or low population densities.
译
关键词
人口空间化; 随机森林模型; 建筑物类型; 兴趣点; 数据融合; 武汉市
Keywords
population spatialization; random forest model; building type; point of interest
(POI); data fusion; Wuhan
译
精细的人口空间分布是当前人口地理学研究的热点和难点
[ 1]
。掌握行政单元内部精细的人口空间
分布信息有助于提高该区域灾害评估与预防、公共资源的合理配置、环境保护等综合管理能力。目
前,主要的人口空间化方法有人口密度模型
[ 2, 3]
、空间插值方法
[ 4, 5]
、基于遥感和 GIS 的统计建
模方法
[ 6 ]
3 类。人口密度模型通过假设的人口分布模型进行人口空间化,较难为精细场景下的人
口相关研究
[ 7]
提供数据支持。空间插值方法假设空间位置越接近的格网的特征值越相似,利用空
间插值模型进行人口空间化,存在过度依赖假设条件、模型复杂等问题。基于遥感和 GIS 的人口
空间化方法是目前人口空间化的主要方法,主要通过多源数据融合的手段进行人口空间化。该类研
究使用的主要辅助数据源(如土地利用和夜间灯光等数据)空间分辨率不高,在较小尺度单元上存
在均质性问题,刻画人口分布细节差异的能力有限,还需要引入空间粒度更细的辅助数据源进行人
口空间化。
本文利用 地理国情监测获取的房屋建筑数据和高德在线地图爬取 的兴趣点(point of interest,
POI)数据这两类细粒度地理要素数据,基于随机森林模型探究了一种面向较大城市区域范围的精
细人口空间化方法;并以武汉市为研究区,获取了武汉市 50 m 格网的人口空间化数据集,在社区
行政单元级别检验本文方法获取人口分布数据集的有效性。
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