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由于与人口信息相关的地表信息在影像的表达纹理、形状各异,利用某种方法分辨率遥感影像中提取人口信息是今天研究的一个突破点。用于遥感在人口估计统计模型中的使用于20世纪50年代中期,该手段解决了人工统计人口费时,费力的缺陷,同时也使旨数据库得到及时更新。而且该方法和技术也越来越成熟。
地利用密度法模型适合于总人口难
地区或者普查时间外的某地区总人口,该模型精度主要取决于土地利用类分类精度,而不同土地利用类型可以从遥感影像上提取。人口数据与土地利用类型尤其是耕地和居民点之间的关系最为密切。
居住单元估计法,首先是在高分辨率遥感影像上提取所有类型的建筑物,其次是结合一张土地利用类型图在建筑物影像上提取居住建筑,而后计算出不同地区的居住建筑密度和建筑物的数量;再次根据建筑数量与建筑容积率的关系建立相应的模型,计算出该地区的人口密度。用该方法计算了不同类型居住单元的平均人口密度,克服了人工计算居住单元数量费时费力的缺点。在单个网格像元水平上,使用一种基于栅格的方法从航空照片上提取居住区的建筑物密度的方法。另外的一种方法就是利用高分辨率遥感影像,最新的土地利用分类图和不同地区的人口普查数据来共同完成影像上的人口分布统计。
用彩红外影像上建筑物的数量作为间接指标来验证人口普査数据的精度;等采用实用线性扫描系统01-5的夜间热红外影像,与栅格化的美国1990年化工人口分布数据相比较,得出人口的密集程度与0二3影像值的高低在趋势上具有很好的一致性;在人口密集的大城市地区,但是在全国尺度上,二者的相关性一般,且尺度随着空间分辨率的增大而减小。这些遥感参数与人口信息之间的空间稳定性较差,难以推广到大尺度上。
根据人口估计的目标和使用的数据源不同,可以把人口估计方法分为面插值法和和统计模型法。这两种方法彼此并非孤立。虽然基于&5和013进行人口估计的理论研究已经取得很大成就,但是要在实际中有效应用,还需要从以下几个方面开展更多更深入的研究:
3.1提高小范围内人口估计精度
利用&3影像进行人口估计的研究大都得出了一致的结论,即小范围内人口估计不如大区域内的人口估计精确,究其原因主要是大区域人口估计过程中过高和过低估计相互抵消,使得总体估计精度较高,今后应向提高小范围内人口估计精度方面开展深入研究。
3.2充分利用新的85数据源进行人口估计
随着高空间分辨率商业卫星&5影像的出现,为提高人口估计精度提供了很好前景。此外,由于城市建筑物在雷达图像上具有强烈的后向反射特征,使得雷达图像成为研究城市的有效遥感数据源。虽然雷达遥感在城市研究中有一些成功案例,但是目前在人口估计方面的研究很少,今后应加强雷达图像在城市人口估计方面的应用研究。
3.3考虑影响人口分布的多种因素,提高人口估测精度人口分布是多种因素相互影响共同作用结果。除了遥感影像上获取的与人口分布有关的信息外,其它信息例如对于城市人口分布来说,大型商场和超市的位置、地价水平等都是影响人口分布的重要因素。今后在人口估计的过程中,应多方面考虑影响人口分布的各种因素以此来提髙人口估计的精度。
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