遥感在人口估算中的应用

摘 要：本文介绍几种基本的人口遥感估算方法，阐述不同方法的原理、基本思路，以及为保证人口估算精度，作业时应注意的问题，并描述了基于高分辨率遥感数据的精细尺度人口估算，最后展望遥感估算技术的应用前景。

关键词：人口；遥感；估算；精细化

1 基本的人口遥感估算方法

遥感图象一般说来包含有两种信息，一种是直接可见的信息，即在图象上实际看得见的一些现象，如某一地区内的住宅数目；另一种是间接可见的信息，即在图象上直接看不见，但可以从其他可见的现象中推断出来的一些现象，如根据住宅建筑群估计出的住宅单元数。人口信息在遥感图象上是一点也看不见的，然而可以通过测量可见的变量，如住宅建筑的数量、建成区的面积而估算出来，因而属于间接可见的遥感信息。

1.1 居住单元法

居住单元法的计算公式为：估算人口数=户数×每户平均人口数[3]

它的主要计算过程是：对大比例尺的航空相片进行目视解译，通过分析住宅的布局和结构特征，对住宅区进行识别，然后对不同类型的住宅加以区分，并对它们分别进行数目的统计。通过实地抽样调查的方法或从最近一次的人口普查资料中获取，顾及出生率、死亡率等数据[4]，获得各种类型每户的人口数并求出平均值作为每户的平均人口数。最后，利用公式可以计算出总的人口数。

这种方法适合在大比例尺航空遥感图像上目视解译，其住宅计数精度可达到99%以上。农村的住宅比较分散，住宅数的统计相对容易，所以这种方法对农村比较适用。其局限性主要在于在一些热带地区或一些湿润的中纬度地区，住房通常被植物遮挡，因此难以得到正确的住宅数统计结果。另外，要利用这种方法达到比较高的估算精度，要求解译人员需要有丰富的相片判读经验和熟练的相片判读技术，以及熟悉研究区域的情况。

1.2 土地利用密度法

土地利用密度法的计算公式为：P= S1× D1+ S2× D2+ S3× D3 + … + Sn×Dn

其中D1D2… Dn为每一住宅类型的代表人口密度，S1S2… Sn为每一住宅类型的面积。

其主要计算过程为：首先，对航空相片进行判读，区分出居住地与非居住地。然后把划分为居住地的范围进一步细分为不同的住宅类型，量算出各种住宅类型的面积。通过实地的抽样调查，获得各种住宅类型的平均人口密度。二者相乘，就可以得到各个类型的人口数量，加和起来为总的人口数量。

这种方法既适用于农村的人口数量的估算，也适用于城市的人口数量的估算。其不足之处在于，在计算各类别的代表性人口密度时，样区的选择较复杂。只有选择有代表性的样区，才能获得符合实际的人口密度。住宅类型也要结合估算区域的实际情况，根据人口密度的差异来划分。

1.3 模型法

1.3.1 以建成区面积估算[3]

这种估算方法首先要建立建成区面积和城市人口数量的关系，也就是人口数量的预测模型。选择合适的采样区，利用陆地卫星图像对其中建成区的面积进行量算，根据已知的统计的人口数，回归出模型中的系数，就可以利用这个模型对各城市的人口进行估算。

该模型方法适用于50万～ 250万人口的大城市。估算所使用的卫星遥感图像较航空影像容易获取。但是，这种方法不能用来估算小城市或大城市中局部区域内的人口数量。

1.3.2 以耗能量估算

美国国防气象卫星用8一13微米热红外通道获取的美国东部夜间图像与美国统计局1977年编制的人口分布图图形有着惊人相似之处。在DMSP图像上，居民地呈现为不同形状和大小的明亮点，与上述人口分布图的居民点一一对应。武汉地区的NOAA卫星热红外图像所显示的热异常区也与其十一个工业密集区及人口密集区一一对应。两例均说明，城市人工热源与人口分布存在一定的相关关系。Wlech及Zoupko在1980年用DMSP研究过人口数与能耗的关系。居民地的耗能量可用一个底面朝下的半球形体积来模拟，由x轴、y轴决定的底面积则为DMSP图像上亮点组成的建成区面积，它与人口数及能耗相关；亮点上的z轴则为耗能量，它亦与人口数相关。这样，便可建立以这“半球”体积表示的耗能量与人口数的相关关系，即y=a Xb，式中，y为人口数或耗能量；x为耗能量或“半球”体积。[5]

该模型方法存在偶然性和区域差异性，并不适用于所有城市，需与当地实际情况相结合。

1.3.3 象元辐射特征相关法

利用航天遥感数据亦可间接反映城市人口数量。人口密度低的地区以植物、土壤等自然体的反射特性为主；人口密度高的地区，以人工结构物的反射特性为主。利用多波段反射率的对比，便可求得两者的关系从而间接求解人口数，如下式所示：P = AX1 + BX2 + CX3 + DX4 + E

式中，P为某一统计网格内人口数；X1—X4 为MSS 4一7波段的反射率[5]。

这种方法的优点在于依靠计算机判读卫星像片、量算面积和进行人门估算并自动化编

制人口分布图，同时由于目前卫星资料来源多、时间新、成本低，是大区域人口估算和人口分布制图最有发展前途的一种方法。但结果表明，误差偏大主要局限在非居住用地地段，如学校、火车站、教堂等建筑物被误判为住宅用地。如果剔除这些误判网格点，东京人口估算值的精度将从0.836提高到0.939。[2]

2 人口遥感估算的精细化发展

目前，大多数方法都针对城市人口总数或城市大尺度上的人口数量进行估算，对城市精细尺度上的人口估算方法还不成熟。其原因主要有两点：一是中低分辨率的遥感影像无法实现精细尺度上的人口估算；二是如何提高对高分辨率影像的解译精度和可靠性，减少信息提取过程中的人工干预，提高估算的自动化水平还有待进一步研究，这也是当前制约城市精细尺度人口数量遥感估算方法发展的瓶颈问题[6]。

而基于高分辨率遥感数据的城市精细尺度人口估算方法能够较为准确地估算出城市中小面积目标区域上的人口数量，并通过对建筑物的自动提取和分类提高了整个估算过程的自动化程度。近年来，机载激光雷达数据的投入使用使得快速获取高精度的三维地表信息成为可能，而如何将高分辨率遥感影像与机载激光雷达数据整合自动提取出相关信息，并用于城市精细尺度的人口估算中是一个值得深入研究的问题。

3 总结

遥感在人口研究中的应用结果大多是令人鼓舞的，但还有一系列问题有待于进一步探讨。其中，有兩个方面在今后研究中应当给予特别注意，即利用遥感资料作建筑物计数的精度和人口与遥感指示变量之间关系的稳定性。这两方面的问题研究透彻了，就可以完全根据遥感信息建立小区域人口变迁模型，并且甚至可以对人口政策的影响作出估计[1]。

总的来说，利用遥感影像对人口进行估计，在空间上可以细化到一个住宅，在时间上可以弥补人口普查之间年份人口数据的缺失。这些数据对市政设施，商业网点的选址和城市交通的规划等都非常有意义，具有广阔的前景。

参考文献

[1]张宝光.遥感技术在人口估算中的应用[J].人口与经济，1988，（04）：44-48.

[2]沈颖，尹占娥.应用遥感技术估算区域人口规模的方法[J].西北人口，1992，（01）：60-63.

[3]鹿琳琳，郭华东.利用遥感影像自动估算深圳福田城市人口[J].遥感信息，2008，（02）：66

[4]金君，李成名，林宗坚.人口遥感估算方法研究[J].测绘通报，2002，（03）：13-15.

[5]邹尚辉.城市人口的遥感估算方法[J].环境遥感，1991，（03）：239-240+245-246.

[6]冯甜甜.基于高分辨率遥感数据的城市精细尺度人口估算研究[D].武汉大学，2010.

作者简介

陈雨露（1996.10—），女，汉族，浙江宁波人，浙江师范大学，本科在读，地理方向。

（作者单位：浙江师范大学）