Remote Sensing Technology and Application, Volume. 39, Issue 4, 1013(2024)
Simulation of High-resolution Population Spatial Distribution based on Ensemble Learning
Figures & Tables(9)
Fig. 1. Population spatialization model input data distribution in Zhejiang Province
Fig. 2. Flow chart of population spatialization using machine learning
Fig. 4. Population spatialization results of machine learning models.
Fig. 6. Piecewise fitting curves of the predicted and the census population data at the Jiedao level of machine learning models
Fig. 7. Imagery from Google satellites （a， d）， WorldPop data （b， e）， and ensemble learning （c， f） on population distribution. Select （a， b， c） Putuo District， Zhoushan City； （d， e， f） Hangzhou City Center as examples
Table 1.
Data sources and information View tableView in ArticleTable 1.
Data sources and information 数据名称 数据源 数据类型 分辨率 时相 腾讯位置大数据 腾讯位置大数据产品
（https:∥heat.qq.com/）
栅格 1 000 m 2019年 兴趣点（POI）数据 高德地图
（https:∥lbs.amap.com/）
矢量点 - 2020年 海拔高程数据（DEM） NASADEM数据产品（https:∥search.earthdata.nasa.gov/） 栅格 30 m 2020年 植被覆盖数据（NDVI） MODIS/Terra Vegetation Indices L3 Global 产品
（https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）
栅格 250 m 2020年 夜间灯光数据 VIIRS-NPP夜光遥感数据
（https:∥www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs/）
栅格 500 m 2020年 道路数据 OSM开源地图数据
（http:∥www.openstreetmap.org/）
矢量线 - 2020年 人口统计数据 浙江省统计局
（http:∥tjj.zj.gov.cn/）
表格 - 2020年
Table 2.
Results of k-fold cross-validation of machine learning models View tableView in ArticleTable 2.
Results of k-fold cross-validation of machine learning models 机器学习模型 MAE MSE RMSE R2 神经网络模型 0.340 0.221 0.469 0.926 XGBoost模型 0.259 0.121 0.347 0.960 随机森林模型 0.242 0.109 0.329 0.964 Stacking集成学习模型 0.237 0.105 0.323 0.965
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Xintong WU, Dawei GAO, Feixiang LI, Chenming YAO, Naizhuo ZHAO, Xuchao YANG. Simulation of High-resolution Population Spatial Distribution based on Ensemble Learning[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(4): 1013
Paper Information
Category:
Received: Dec. 29, 2022
Accepted: --
Published Online: Jan. 6, 2025
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