[發(fā)明專利]一種人口空間化方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110273451.2
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112925870B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘耀忠;董海燕;朱秀芳;王金云
• 申請（專利權(quán)）人: 北京師范大學(xué)
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/9537;G06F18/2135
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 楊媛媛

1.一種人口空間化方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

根據(jù)研究區(qū)域的實際情況，選取多種類型的數(shù)據(jù)作為影響因子；所述影響因子包括夜間燈光數(shù)據(jù)、土地覆蓋類型數(shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)；所述POI數(shù)據(jù)包括餐飲服務(wù)數(shù)據(jù)、公司企業(yè)數(shù)據(jù)、購物服務(wù)數(shù)據(jù)、交通設(shè)施數(shù)據(jù)、科教文化數(shù)據(jù)、商務(wù)住宅數(shù)據(jù)、生活服務(wù)數(shù)據(jù)、醫(yī)療保健數(shù)據(jù)和政府機構(gòu)數(shù)據(jù)；

分別對每一所述影響因子進(jìn)行預(yù)處理，得到每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)；各個所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)的精度相同；

利用主成分分析法計算每一所述影響因子的權(quán)重；

根據(jù)所述空間柵格數(shù)據(jù)、所述權(quán)重以及所述研究區(qū)域的人口總數(shù)計算每一柵格內(nèi)的人口數(shù)，得到所述研究區(qū)域的人口空間化結(jié)果；

所述方法還包括確定所述影響因子所包括的POI數(shù)據(jù)的類型，具體包括：利用Python獲取多種類型的POI數(shù)據(jù)；對每一類型的POI數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到每一類型的POI數(shù)據(jù)與人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間的相關(guān)值；選取所述相關(guān)值大于預(yù)設(shè)相關(guān)值的POI數(shù)據(jù)作為所述影響因子所包括的POI數(shù)據(jù)；

所述分別對每一所述影響因子進(jìn)行預(yù)處理，得到每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)具體包括：利用專家打分法對所述土地覆蓋類型數(shù)據(jù)中的每一土地覆蓋類型進(jìn)行打分，得到每一所述土地覆蓋類型的分值；所述土地覆蓋類型包括耕地、林地、草地、灌叢、濕地、水體、人造地表、裸地；根據(jù)所述土地覆蓋類型的分值，采用Arcgis重分類工具對預(yù)設(shè)精度的柵格進(jìn)行賦值，得到所述土地覆蓋類型數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)；

在得到每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)后，所述方法還包括：利用Arcgis將每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標(biāo)系；將除所述土地覆蓋類型數(shù)據(jù)外的其他影響因子所對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)均進(jìn)行歸一化處理，值域為0-10；

所述根據(jù)所述空間柵格數(shù)據(jù)、所述權(quán)重以及所述研究區(qū)域的人口總數(shù)計算每一柵格內(nèi)的人口數(shù)具體包括：

其中，POP_j為第j個柵格的人口數(shù)；j＝1，2，...，J；J為研究區(qū)域內(nèi)的柵格數(shù)量；POP為研究區(qū)域的人口總數(shù)；m＝1，2，...，M；M為影響因子的個數(shù)；P_m為第m個影響因子的權(quán)重；L_mj為第j個柵格內(nèi)的第m個影響因子的值；L_m為研究區(qū)域所有柵格內(nèi)的第m個影響因子的總值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人口空間化方法，其特征在于，所述分別對每一所述影響因子進(jìn)行預(yù)處理，得到每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)具體包括：

采用雙線性內(nèi)插法將所述夜間燈光數(shù)據(jù)重采樣到預(yù)設(shè)精度的柵格內(nèi)，得到所述夜間燈光數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)；

采用Arcgis工具分別對所述河流數(shù)據(jù)和所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析，得到所述河流數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)和所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)；

采用Arcgis坡度提取工具提取所述DEM數(shù)據(jù)的坡度，得到所述DEM數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)；

采用Arcgis核密度分析工具對所述POI數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到所述POI數(shù)據(jù)對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人口空間化方法，其特征在于，所述利用主成分分析法計算每一所述影響因子的權(quán)重具體包括：

對每一所述影響因子對應(yīng)的空間柵格數(shù)據(jù)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到每一所述影響因子對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；

利用SPSS對所有所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到每一主成分的特征值、貢獻(xiàn)率以及旋轉(zhuǎn)成分矩陣；

根據(jù)所述旋轉(zhuǎn)成分矩陣和所述特征值計算每一所述影響因子在每一所述主成分的得分模型中的第一系數(shù)；

根據(jù)所述第一系數(shù)和所述貢獻(xiàn)率計算每一所述影響因子在綜合得分模型中的第二系數(shù)；

根據(jù)所述第二系數(shù)計算每一所述影響因子的權(quán)重。