[发明专利]基于夜间灯光强度的城市住宅平均房价预估方法

摘要

本发明提供一种基于夜间灯光强度的城市住宅平均房价预估方法，包括进行平均房价数据收集、筛选，获得目标城市若干历史年份的住宅商品房平均房价；获取遥感DMSP/OLS夜间灯光数据进行预处理，获得目标城市相应历史年份的区域夜光遥感数据，统计得到平均灯光强度；进行目标城市的平均灯光强度与住宅商品房平均房价相关性分析，进行目标城市的平均灯光强度与平均房价回归模型建立与对比，进行回归模型的合理性评价，当验证通过时根据回归模型预估未来年份的城市住宅平均房价。本发明一方面在房价统计数据研究中融入了空间分析的方法，另一方面，还结合了以实时性、客观性著称的遥感影像数据，对城市建设和规划具有重要指导意义。

主权项

一种基于夜间灯光强度的城市住宅平均房价预估方法，包括以下步骤，步骤1，进行平均房价数据收集、筛选，获得目标城市若干历史年份的住宅商品房平均房价；步骤2，获取遥感DMSP/OLS夜间灯光数据进行预处理，获得目标城市相应历史年份的区域夜光遥感数据，包括执行以下子步骤，步骤2.1，投影转换，包括将DMSP/OLS夜间灯光数据的地理坐标投影转化为兰伯特投影，得到DMSP/OLS栅格影像；步骤2.2，剪裁，包括以目标城市范围的矢量图层为基础，根据步骤2.1所得DMSP/OLS栅格影像，对遥感影像进行不规则分幅剪裁，得到目标城市的DMSP/OLS夜间灯光遥感影像；步骤2.3，重采样处理，包括根据步骤2.2所得结果，几何校正后重采样得到相应历史年份的DMSP/OLS夜间灯光遥感影像；步骤2.4，去饱和处理，包括通过植被指数作为缓解饱和灯光指数进行数据去饱和处理；步骤3，对步骤2处理后所得区域夜光遥感数据进行分析，统计得到目标城市各历史年份的平均灯光强度；步骤4，根据步骤1所得目标城市若干历史年份的住宅商品房平均房价，以及步骤3所得相应历史年份的平均灯光强度，进行目标城市的平均灯光强度与住宅商品房平均房价相关性分析；步骤5，进行目标城市的平均灯光强度与平均房价回归模型建立与对比，包括逐一建立多个回归模型，进行针对目标城市的多个回归模型的回归方程拟合优度和显著性检验，交叉对比得出最贴合目标城市的平均灯光强度与住宅商品房平均房价的回归方程，作为回归模型；步骤6，进行回归模型的合理性评价，包括执行以下子步骤，步骤6.1，预测后续年份平均灯光强度，包括根据时间序列预测分析，根据已有历史年份的平均灯光强度，对后续年份的平均灯光强度进行预测，提取平均灯光强度的预测区间；步骤6.2，根据步骤5所得平均灯光强度与住宅商品房平均房价的回归方程，将步骤6.1所得后续年份的平均灯光强度的预测区间带入，求得平均房价预测区间，与该目标城市该年份的实际平均房价进行比对，实现验证回归模型的合理性，当验证通过时根据回归模型预估未来年份的城市住宅平均房价。