[发明专利]高山峡谷地区人口数据空间化的方法

权利要求书

1.高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，包括：

S1、获取覆盖高山峡谷地区的多源地理信息数据，并将所述多源地理信息数据整理至同一格式；

S2、将整理格式后的多源地理信息数据转换至同一投影坐标系，对所述多源地理信息进行裁剪，得到高山峡谷地区的多源地理信息；

S3、对裁剪得到的多源地理信息进行重采样，得到满足预设空间分辨率的数据信息；

S4、对高山峡谷地区进行网格划分，之后根据相关性系数，计算每个网格中调查人口数量与多源地理信息中的各个指标数据之间的相关性；

S5、对相关性大于设定阈值的指标数据赋予权重值，之后根据每个网格的权重值，采用多因素融合模型预测高山区每个网格的人口数量；

S6、以多源地理信息中的指标数据为自变量，人口数量为因变量，采用多元回归模型预测河谷区每个网格的人口数量；

S7、根据高山区和河谷区两种形式下的人口数量预测值，计算每个网格在高山区和河谷区的人口密度，并采用镶嵌算法融合得到高山峡谷地区的人口密度：

其中，q为高山峡谷地区的第q个网格；D_q为第q个网格镶嵌后的人口密度，DH_q为第q个网格的高山区人口密度，DV_q为第q个网格河谷区人口密度；

所述多因素融合模型为：

其中，P_spam，q为高山峡谷地区的第q个网格的高山区人口数量预测值；W_iq为第q个网格的第i个指标的权重，V_iq为第q个网格的第i个指标；n为第q个网格中被赋予权值的指标数据的总个数。

2.根据权利要求1所述的高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，还包括：

判断人口密度D_q是否满足预设要求，若是，则不对人口密度D_q进行修正，否则在多源地理信息中增加至少一个指标数据，之后返回步骤S1。

3.根据权利要求2所述的高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，所述判断人口密度D_q是否满足预设要求进一步包括：

A1、随机挑选一个比高山峡谷地区低一级的行政区域G，获取行政区域G的面积A和调查人口数量P_sat；

A2、根据面积A和人口密度D_q，计算行政区域G的预测数量P_spa：

P_spa＝D_q×A；

A3、根据调查人口数量P_sat和预测数量P_spa，计算相对误差δ：

δ＝(P_spa-P_sat)/P_sat×100％；

A4、判断相对误差δ是否大于预设误差，若是，则人口密度D_q不满足预设要求，否则人口密度D_q满足预设要求。

4.根据权利要求1-3任一所述的高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，计算河谷区和高山区每个网格在两种人口数量预测值下的人口密度的公式为：

DH_q＝P_spam，q/A_q DV_q＝P_spar，q/A_q

其中，P_spam，q为高山峡谷地区第q个网格的高山区人口数量预测值；A_q为第q个网格的面积；P_spar,q为高山峡谷地区的第q个网格的河谷区人口数量预测值。

5.根据权利要求4所述的高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，对高山峡谷地区进行网格划分时，位于高山区的网格面积大于位于河谷区的网格面积。

6.根据权利要求1-3任一所述的高山峡谷地区人口数据空间化的方法，其特征在于，所述多源地理信息的指标数据包括地貌单元、坡度区间、路网密度区间、水系密度区间、居民点密度区间和夜光数据。