人口空间分布是研究区域协调发展的基础，便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息，对合理制定区域人口、经济和社会发展政策，正确的认识人口增长与分布对提高人口素质、资源和环境的综合管理具有重要意义。中国是世界人口大国，社会、经济和自然环境的长期作用下形成了独特的人口空间分布格局。我国人口普查每十年进行一次，人口数据更新慢，时间分辨率低；人口空间分布信息在GIS中往往以行政单元属性值的形式进行储存，致使人口分布在行政区边界处产生突变，并且最小空间分辨率是街道、乡镇、村等行政区划，难以表现城市内部的人口分布特征，空间精度低。总的来说，现有的大多数统计数据只能提供时间尺度和空间尺度上较为粗糙的人口数量和分布数据，无法对人口的精确分布进行显示。而可信的人口分布在科学和政策领域有非常广泛的应用，如何获取精细化的人口分布数据就成了研究的重中之重。

地理信息系统和遥感技术应用领域的不断拓展，为研究人口分布的精细化研究提供了新的思路。美国军事气象卫星Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)搭载的 Operational Linescan System(OLS)传感器获取的夜间灯光数据为研究大、中尺度的区域人口格局提供了有效的数据支持，自此夜间灯光数据成为了模拟行政区划内人口分布格局的重要手段之一。利用灯光数据和土地利用类型数据，将人口数据格网化显示，便可得到精细化的人口空间分布结果，并且在空间和时间尺度上得到了极大的改善。

本课题旨在利用浙江省的人口数据、灯光数据和土地利用类型数据，对浙江省的人口进行格网化处理，研究浙江省的人口分布情况，为生态保护政策的制定、城市发展规划和政府决策提供依据和数据支持。

国外研究现状：

地理信息系统和遥感技术应用领域的不断拓展，为研究人口分布和地区概况的相关性提供了新思路。

早在1973年，美国普查局对DMSP/OLS（Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)/OperationalLinescan System）影像与1970年人口分布点图进行比较研究，揭示了灯光城区面积和人口点分布模式之间具有显著关系。随后 Lo、Sutton 等的研究进一步表明，灯光数据与人口分布之间存在明显的线性关系，可以通过灯光来估算全球、国家甚至城市尺度上的人口详细分布。Sutton用美国地区DMSP/OLSA辐射校正灯光强度影像和美国人口普查数据进行城市面积－城市人口模型的构建，证明在人口大于或等于50000的城市区域中，城市区域面积和人口具有很强的相关性。ChristopherSmall利用夜间灯光与人口普查数据的互补性，定量揭示了人口空间分布与各城乡环境要素的空间关联规律

国内研究现状

目前国内研究主要集中于大、中尺度的应用，并且国内利用灯光数据进行人口分布模拟的技术水平也在不断提高。

卓莉等借助灯光总强度信息模拟了基于像元尺度的中国人口密度；王珂靖等利用灯光强度在城镇用地基础上实现再分类的人口空间化；赵利利等将归一化植被指数、土地利用数据与遥感夜间灯光指数结合构建人居指数反演武汉市人口空间格局。2008年，王雅雯等在论述传统人口专题图绘制方法局限的基础上，运用GIS技术结合人口与土地利用之间的关系，提出不同用地类型上人口分布理论，绘制出精确的辽阳市人口分布图。程砾瑜利用1995年、2000年、2002年的夜间灯光数据频率影像提取中国各县的灯光平均值，与当年的分县人口密度做线性回归分析，发现灯光影像估计人口密度的方法更适用于中国东部、人口较密集的地区。陈晴等分别利用土地利用数据和DMSP/OLS夜间灯光数据建立1km栅格的人口空间化模型，发现基于土地利用数据更适合模拟人口密度居中的县（市、区），夜间灯光影像在人口密度梯度较大的城市边缘地区有更好的模拟效果。

综上所述，国内外灯光数据应用广泛，模型及结果可靠性高，更具灯光数据的分辨率可以达到较高精度的人口分布模拟，人口格网化研究模型也十分成熟，灯光数据已经成为模拟人口分布，提高数据质量的必然选择。

本课题主要研究基于灯光数据的湖州市人口分布，主要研究内容及过程如下：

⑴ 从网上得到浙江省乡镇级行政区划图，获得浙江省的灯光数据，获得第六次人口普查于浙江省的人口数据，浙江省土地利用类型数据，并对数据进行处理，包括灯光数据的矫正和矢量数据属性的关联处理。

⑵ 利用灯光数据结合一定的分析模型对人口进行格网化处理，得到人口分布网格数据。

⑶ 利用土地利用类型数据，对得到的人口分布格网数据进行校正和处理

⑷ 检验人口分布格网数据的精度并进行评价。对浙江省人口分布进行描述并提出城市建设的相关建议。

⑴2019年2月—2019年3月：进行并完成灯光数据、土地利用类型数据、人口统计数据和浙江省行政区划数据的收集工作；完成数据的预处理；分析数据模型和具体实施模型，研究其优劣并进行选择。

⑵2019年3月—2019年4月：利用数据和模型对浙江省的人口分布进行研究，对比研究结果，改善研究方法，并得到研究结果。

⑶ 2019年5月：分析研究结果，对比研究数据进一步完善研究过程，完成毕业论文并提交。

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