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《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》 2017年
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基于高分辨率遥感数据的城市人口空间化研究

田野  
【摘要】:城市人口的空间分布是城市应用遥感研究的重要内容之一,是体现城市化水平、城市资源环境承载力以及城市经济发展水平的重要指标。同时,人口统计数据可以持续反映城市人口的空间分布特点,具有一定的权威性和持续性,但通常时效性较差,周期往往是10年,并且野外工作量大,人口干预程度高。因此,对于精细尺度的人口空间化研究目前为止还受到很大程度的限制。精细化的人口数据可以作为突发性自然灾害损失评估、人口流动、城市规划以及社会经济发展的重要依据之一。通过研究发现,城区人口空间分布研究存在以下4个方面的问题:1.简单的人口统计模型,比如:基于距离的指数扩散模型,即使直观易操作,但误差较大;2.基于统计数据的人口分布模型,比如:居住单元数量法,其精度完全依赖于统计数据的详细程度,主观性较大;3.虽然可以认为城区人口大都分布在建筑物内,但有许多研究对城市人口的估算也仅仅停留在土地利用类型或者建筑物面积的层面上,少有对人口分布的三维空间进行衡量,较难反映出真实的人口空间化结果,尤其在建筑物密集的城区;4.另一些研究虽然考虑了建筑物的三维信息,但数据源受到很大限制,其主要的瓶颈在于建筑物的三维信息是基于精确的统计数据,所以数据范围有限,从而导致研究区覆盖范围较小,难以对大城市的人口空间化进行精细尺度地估算。同时,有很多研究也对城区精细尺度的人口分布进行了估算,取得了一定的结果,但其对建筑物高度的提取过程存在以下方面的问题:1.利用LiDAR数据可以准确地获取某一区域的高程信息,但成本较高,需要提前确定研究区域,不具有重返周期,时效性较差;2.利用仪器进行野外测量,可以在小区域内获取建筑物高度,但过程繁琐,难以长期周期性在大范围采集数据;3.利用现有的DEM与光学或雷达影像进行融合,提取建筑物高程,此方法可以在一定范围内精确获取建成区的三维信息,但影像间精确的几何配准及校正是一个难点。综上所述,本研究选取了北京市2个核心区(西城区、东城区、)和4个城市功能扩展区(朝阳区、海淀区、石景山区、丰台区)为主要研究区,并比较分析了以下三种方法提取研究区建筑物高程的结果:1.利用ZY-3立体像对,结合摄影测量的方法提取研究区DSM;2.利用分析卫星与太阳的几何关系,通过计算建筑物阴影的长度来估算建筑物的高度;3.基于Radarsat-2影像,提出了一种利用多极化SAR影像并结合后向散射模型提取建筑物高度的方法,并在不同的极化组合中选取最优的结果。通过对比分析以上三种方法,选取最符合研究区特点,并选出最具有准确性、可行性和时效性的方法作为最终的高程估算结果。然后,结合高分辨率遥感影像利用形态学建筑物指数(MBI)以及面向对象的方法来精确的提取建筑物信息,最后结合建筑物的高程信息和一定的统计资料来构建人口分布的三维模型,最终估算出研究区精细尺度上的人口空间分布。本研究对城市内部人口的精细化研究做了初步的探索,为国家在制订宏观人口政策奠定了基础,同时在城市土地资源管理、城市资源分配、应急响应等方面也具有一定借鉴意义和参考价值。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:C924.2;P237

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