[發(fā)明專利]一種基于夜光影像的城市人口密度獲取方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010167349.X
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111414820A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王長青;高放;張鵬;翟雨微;張巖;李貝貝
• 申請（專利權(quán)）人: 長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T3/40;G06T5/00
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠(yuǎn)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211
• 代理人: 劉景祥

本發(fā)明公開了一種基于夜光影像的城市人口密度獲取方法。步驟1：研究區(qū)夜光影像預(yù)處理；步驟2：研究區(qū)單位面積輻射亮度值計算；步驟3：回歸分析城市人口密度。本發(fā)明利用夜光影像與人口密度之間的模型，反演出城市在影像獲取時的實時人口密度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域；具體涉及一種基于夜光影像的城市人口密度獲取方法。

背景技術(shù)

目前，城市人口密度多為抽樣調(diào)查所得，但該人口密度歷時較長，準(zhǔn)確性和時效性較低，更新頻次差，且獲取信息實際為點狀信息，不能精細(xì)得顯示城市人口密度分布情況。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于夜光影像的城市人口密度獲取方法，用以解決上述問題，利用夜光影像與人口密度之間的模型，反演出城市在影像獲取時的實時人口密度。

本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于夜光影像的城市人口密度獲取方法，所述獲取方法包括以下步驟：

步驟1：研究區(qū)夜光影像預(yù)處理；

步驟2：研究區(qū)單位面積輻射亮度值計算；

步驟3：回歸分析城市人口密度。

進(jìn)一步的，所述步驟1具體為獲取研究區(qū)的夜光影像之后，對其進(jìn)行輻射定標(biāo)，依據(jù)研究區(qū)夜光影像覆蓋情況對其進(jìn)行裁剪，最后進(jìn)行幾何校正。

進(jìn)一步的，所述輻射定標(biāo)公式：

Brightness＝a*Red+b*Green+c*Blue

式中，Red為紅波段，Geen為綠波段，Blue為藍(lán)波段，a、b、c為定標(biāo)系數(shù)，具體根據(jù)傳感器參數(shù)而定。

進(jìn)一步的，所述研究區(qū)夜光影像覆蓋情況：根據(jù)研究區(qū)范圍矢量文件，疊加至夜光影像上，判斷夜光影像是否完全覆蓋研究區(qū)矢量邊界；若沒有完全覆蓋，則首先獲取缺失部分地區(qū)的夜光影像，再將所有的夜光影像進(jìn)行拼接鑲嵌，得到完全覆蓋研究區(qū)的夜光影像。

進(jìn)一步的，所述影像裁剪：根據(jù)研究區(qū)范圍矢量文件與夜光影像覆蓋情況，若夜光影像完全覆蓋研究區(qū)，則對其進(jìn)行裁剪處理；若夜光影像未能完全覆蓋研究區(qū)，則將其與相鄰區(qū)域的夜光影像進(jìn)行鑲嵌處理后再通過研究區(qū)矢量范圍文件進(jìn)行裁剪。

進(jìn)一步的，所述幾何校正：在夜光影像獲取過程中，由于多種原因?qū)е掠跋裰心繕?biāo)物相對位置的坐標(biāo)關(guān)系在影像中發(fā)生變化，這種關(guān)系稱為幾何畸變，糾正幾何畸變的過程即為幾何校正。對夜光影像進(jìn)行幾何校正，需要大地坐標(biāo)系下的光學(xué)影像，通過匹配光學(xué)影像和夜光影像中地物特征，選取同名點利用多項式糾正法對夜光影像進(jìn)行幾何校正。

進(jìn)一步的，所述步驟2具體為將住宅區(qū)樣本圖斑矢量疊加到夜光影像上，利用ArcGIS的分區(qū)統(tǒng)計功能統(tǒng)計各樣本圖斑內(nèi)夜光數(shù)據(jù)的柵格個數(shù)COUNT、夜光數(shù)據(jù)的輻射亮度值總和Radiance和各樣本POI范圍面積Area；輻射亮度值公式為：

LRUA＝Radiance/Area

Radiance單位為W/(m²·sr·μm)，Area單位km²。

進(jìn)一步的，所述步驟3回歸分析在夜光影像輻射亮度值LRUA與人口密度之間構(gòu)建線性模型和非線性模型，非線性模型包括二次模型、三次模型、指數(shù)模型、對數(shù)模型和冪指數(shù)模型。

進(jìn)一步的，所述線性模型為：

LURA＝aX+b#(1)，

所述二次模型為：

LURA＝aX²+bX+c#(2)，

所述三次模型為：