作者：祝汉收; 李月臣人口空间化夜间灯光ndvi人居指数
摘要：随着数字化、信息化、大数据等时代的到来,人口统计数据空间化对生态环境评价、灾害预估、区域社会和经济等的细致化和空间化研究具有重要意义。通过夜间灯光和NDVI二种遥感数据构建人居指数模型,并以多元回归方法模拟人口分布并预测误差,然后根据人口预测误差通过DEM数据对模型进行修正和重构,最终模拟出山地城市人口空间分布特征。研究结果表明,人居指数与人口之间存在极强的相关性,由于山地城市地形的复杂性,模拟精度较低,通过DEM对人居指数的修正,模拟精度得到有效提高,2000年模拟的平均相对误差从72.53%降低至45.29%,2005年从62.23%降低至36.08%,2010年从44.69%降低至21.17%。重庆市人口空间分布模式主要呈现出人口逐渐从渝西主城区向周围扩张;渝东北人口密度相对较小,但在逐渐增大;而渝东南地区人口分布密度最小,增长最缓慢。
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