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Spatiotemporal dynamics of population density in China using nighttime light and geographic weighted regression method

引用

International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 2704-2723页

作者： Wei Guo Jinke Liu Xuesheng Zhao Wei Hou Yunxuan Zhao Yongxing Li Wenbin Sun Deqin Fan College of Geoscience and Surveying Engineering China University of Mining and TechnologyBeijingPeople’s Republic of China Chinese Academy of Surveying&Mapping BeijingPeople’s Republic of China

The distribution and dynamic changes of regional or national population data with long time series are very important for regional planning,resource allocation,government decision-making,disaster assessment,ecological protection,and other sustainability ***,the existing population datasets such as LandScan and WorldPop all provide data from 2000 with limited time series,while GHS-POP only utilizes land use data with limited *** view of the limited remote sensing images of long time series,it is necessary to combine existing multi-source remote sensing data for population spatialization *** this research,we developed a nighttime light desaturation index(NTLDI).Through the cross-sensor calibration model based on an autoencoder convolutional neural network,the NTLDl was calibrated with the same period Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band(VIRS-DNB)***,the geographically weighted regression method is used to determine the population density of China from 1990 to 2020 based on the long time series ***,the change characteristics and the driving factors of China's population spatial distribution are *** large-scale,long-term population spatialization results obtained in this study are of great significance in government planning and decision-making,disaster assessment,resource allocation,and other aspects.

关键词： Nighttime light population density Geographically weighted regression population spatialization Driving force analysis

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