[發明專利]一種城市高時空分辨率人口分布圖繪制方法、系統及產品

在審

• 申請號: 202310021115.8
• 申請日: 2023-01-07
• 公開（公告）號: CN116206002A
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 宮阿都;包文軒;趙怡然;李博藝
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06V20/13;G06F16/29;G06Q50/26
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 賈瑞華

本發明涉及一種城市高時空分辨率人口分布圖繪制方法、系統及產品，屬于人口分布圖繪制領域，方法包括：獲取數據集；將環境人口數據作為工作時間的空間降尺度權重層；構建空屬性漁網；計算漁網中每個單元所對應的環境人口像素值的總和；計算環境人口數據中每個像素的權重；對工作時間的百度熱力圖數據的每個像素進行空間降尺度；進行數據修正得到真實人口值，記為第一柵格層；對珞珈1?01號夜間燈光圖像進行歸一化處理；確定新柵格層；按照工作時間的空間降尺度過程對睡眠時間的百度熱力圖數據進行空間降尺度，得到第二柵格層；將第一柵格層和第二柵格層結合，得到城市高時空分辨率人口分布圖。本發明中的上述方案能夠實現城市人口分布圖的精確繪制。

技術領域

本發明涉及人口分布圖繪制領域，特別是涉及一種城市高時空分辨率人口分布圖繪制方法、系統及產品。

背景技術

世界范圍內的快速城市化不僅導致了不透水表面的增加，而且還伴隨著大量人口涌入城市，尋求更多的就業機會和更好的生活福利。因此，人口的涌入給城市規劃和環境問題帶來了新的挑戰，如區域增長不平衡、災害應對、水資源短缺、嚴重的交通擁堵和碳引起的空氣污染，尤其是在北京這樣與國際接軌的大都市。

在過去的幾十年里，人們開發了許多方法，如簡單的空間插值、基于分區密度(Dasymetric)的線性統計模型和機器學習模型，通過使用多源輔助數據，將人口普查數據從全球范圍降尺度到網格單元。事實證明，分區密度制圖(Dasymetric?Mapping)是一種非常有效的空間降尺度方法，被廣泛應用于生成格網人口密度圖。其核心思想是根據輔助數據生成權重層，并利用權重層將粗分辨率的變量(如人口)分解到更細的分辨率。廣泛使用的輔助數據是基于衛星的遙感產品，如夜間燈光(NTL)圖像和土地利用/土地覆蓋(LULC)。近年來，新興的地理空間大數據，如興趣點(POI)和建筑體積，也被用作輔助數據來分解人口普查數據，這為生成更精確的格網人口密度圖提供了新的機會。此外，還有許多質量優良且可免費獲得的全球格網人口密度圖，如LandScan全球人口數據庫(1公里)和WorldPop全球人口產品(100米)，這些地圖也是通過Dasymetric方法與多源輔助數據相結合制作而成的。然而，人口是一個時間上的動態變量，其分布的主要轉變發生在每天的周期中，導致人口密度迅速變化。因此，這些產品的時間分辨率有限，不能準確反映種群的動態分布。此外，雖然常用的輔助數據可以成功地將人口普查數據分配到空間，但輸入數據集的靜態性質掩蓋了人口分布所指的具體時間。因此，需要更多的動態數據源來反映人類流動造成的短期和特定時間的人口空間再分布。

近年來，移動設備的快速發展和基于位置服務(LBS)大數據的豐富，使研究者能夠分析人類流動模式和以更精細的時間分辨率繪制人口空間分布圖。目前，百度熱力圖數據和手機信令數據是動態LBS數據中最受歡迎的，它們擁有精確的時空信息，可以用來研究動態人口分布，提高格網人口密度圖的時間分辨率。對于這兩類數據，手機信令數據是最有希望的時空人口數據源，因為它在全球范圍內具有極高的滲透率。根據相關統計，在發達國家，移動電話用戶的數量已經超過了總人口，現在的普及率已經達到121％，而在發展中國家，普及率高達90％，并且還在繼續上升。然而，在目前的法律框架下，由于隱私問題和商業模式的缺乏，運營商不愿意公布他們的數據。因此，這種數據集的獲取在地理覆蓋面上仍然是有限的，所以在大范圍內繪制短期人口地圖仍然是困難的。百度熱力圖數據在人口流動模式研究中被廣泛使用，因為它可以公開獲取，同時也有很高的滲透率，這給繪制大區域范圍內的動態人口分布圖提供了可能。然而，目前百度熱力圖數據在城市尺度可以獲取的最高空間分辨率是500米，這不足以捕捉城市內微妙的人口密度變化。因此，開發一種針對百度熱力圖數據的空間降尺度方法來繪制大尺度的高時空分辨率的人口分布圖至關重要。

發明內容

本發明的目的是提供一種城市高時空分辨率人口分布圖繪制方法、系統及產品，通過整合環境人口數據、夜間燈光數據和建筑體積數據，創新性地提出針對百度熱力圖數據在工作時間和睡眠時間的空間降尺度框架，并以高時空分辨率繪制某城市的人口分布圖。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：