[发明专利]基于多源信息融合的人口数据空间化方法、装置和设备

说明书

本发明涉及POI大数据处理技术领域，具体涉及一种基于多源信息融合的人口数据空间化方法、装置和设备，获取研究区域的夜间灯光数据、城市POI数据和人口数据，按照预设规则在研究区域内划分空间分布格网，建立以子人口数据为因变量，子夜间灯光数据为自变量的多元线性回归模型，根据多元线性回归模型，确定每个空间分布格网的人口分布的初始预估值，将行政区域的子人口数据作为约束条件对行政区域内的空间分布格网的初始预估值进行修正，确定人口预测值。本发明将夜间灯光数据同POI数据相结合，依据人口统计数据，构建回归分析模型，开展人口空间化建模，实现人口空间分布模拟及预测，数据不存在滞后性，且模型精确度较高。

技术领域

本发明涉及POI大数据处理技术领域，具体涉及一种基于多源信息融合的人口数据空间化方法、装置和设备。

背景技术

目前“空间数据社会化”是研究的热点，人口数据空间化研究作为其重要领域，可有效对人口数据进行离散化处理，挖掘隐藏空间信息。人口数据空间化的研究核心是人口统计数据离散化处理。早期人口数据空间分析研究为传统静态格网化，目前研究方向正逐渐向动态空间化演变。静态格网化方法应用空间差值法或人口分布模型法等将人口统计数据投影到单元尺寸格网中，仅单一考虑人口分布影响。伴随着遥感技术的发展，动态空间化研究将夜间灯光、土地利用、道路路网等同人口分布相结合，实现在一定空间尺度的栅格单元分配人口数据。

但是，利用夜间灯光数据可有效进行人口空间化分析，其研究方向多是同土地利用数据相结合，依据人口统计数据构建人口空间分布模型，但因土地利用数据的滞后性，其模型精确度较低，导致人口空间化分析的可靠性较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于多源信息融合的人口数据空间化方法、装置和设备，以克服目前人口空间化分析的可靠性较低的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于多源信息融合的人口数据空间化方法，包括：

获取研究区域的夜间灯光数据、城市POI数据和人口数据；

按照预设规则在所述研究区域内划分空间分布格网，确定所述空间分布格网、所述研究区域内的行政区域、所述城市POI数据和所述夜间灯光数据的对应关系；

根据每个所述行政区域中的子人口数据、每个所述行政区域中每类城市POI数据对应的子夜间灯光数据，建立以所述子人口数据为因变量，所述子夜间灯光数据为自变量的多元线性回归模型；

根据所述多元线性回归模型，确定每个空间分布格网的人口分布的初始预估值；

将所述行政区域的子人口数据作为约束条件对所述行政区域内的所述空间分布格网的初始预估值进行修正，确定每个所述空间分布格网的人口预测值。

进一步地，以上所述基于多源信息融合的人口数据空间化方法，所述将所述行政区域的子人口数据作为约束条件对所述行政区域内的所述空间分布格网的初始预估值进行修正，确定每个所述空间分布格网的人口预测值，包括：

确定每个所述行政区域内每类城市POI数据对应的所有初始预估值之和，作为该行政区域该类城市POI数据的总初始预估值；

确定该行政区域内，每个所述初始预估值和城市POI数据类型与所述初始预估值对应的总初始预估值的比值，将所述比值与该行政区域内的子人口数据的乘积作为所述人口预测值。

进一步地，以上所述基于多源信息融合的人口数据空间化方法，所述获取研究区域的夜间灯光数据，包括：

获取夜间灯光遥感数据；

将所述夜间灯光遥感数据的投影坐标系转换为UTM投影坐标系并进行辐值矫正，得到标准夜间灯光数据；

在所述标准夜间灯光数据中截取所述研究区域的夜间灯光数据。