2020年河南省常住人口密度数据集OACSTPCD
精细的人口空间数据对于城市资源配置和规划有着极其重要的作用。针对目前公开的人口数据集难以满足区域精细化研究需求的问题,本研究选取夜间灯光数据、POI数据、地表覆盖数据和地形数据建立人口密度空间化模型特征库,使用基于贝叶斯优化的LightGBM模型(BO-LightGBM)对河南省2020年乡镇(街道)人口进行建模,反演河南省200米分辨率的人口密度空间数据。利用第七次人口普查数据进行验证,决定系数R^(2)为0.934,平均绝对误差为0.134,均方误差为0.034,相比于WorldPop数据集有较大的提升,证明本研究的人口空间化结果是可行且准确的,能够较好地反映河南省2020年的人口密度状况,可用于更高精度的人口空间分析。
张博慧;兰小机;
江西理工大学,土木与测绘工程学院,江西赣州341000
测绘与仪器
人口密度空间化贝叶斯优化LightGBM模型河南省多源数据
《中国科学数据(中英文网络版)》 2024 (003)
P.372-382 / 11
国家自然科学基金(41561085)。
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