关于“基于灯光数据的城市人口估算”文献综述
1、前言
作为一个国家的战略资源，人口是财富分配和社会生产活动的重要基础，也是制定和完善国计民生政策的重要参考依据。人口问题一直是学术界和决策部门关注的热点，它与国民经济的发展、社会稳定和环境变化息息相关。快速且准确地获取人口基本信息、了解人口发展现状和趋势，不仅为就业、教育、医疗、养老等国计民生政策的制定和完善提供重要的参考价值，也对区域经济和社会发展产生重大且深远的影响。
自遥感技术的出现，影像逐渐成为对地表信息进行快速采集和更新的重要手段。国内外的学者从20世纪50年代起便开始利用遥感影像辅助进行人口估算。通过众多学者数十年的努力，出现了许多基于遥感影像的人口估算方法。其中比较具有代表性的研究有将人口普查数据进行插值，从而估算未知区域上人口的数量；利用从遥感影像中提出各种信息，如土地利用类型、居住单元数量、城市建成区面积、影像纹理和光谱反射值，建立人口估算模型。然而，大部分方法在提取遥感信息时，都需要精确的地物判读和影像解译。在自动化程度不高情况下，不仅工作量大，而且估算精度受影像空间分辨率和影像质量影响很大。近20年来，国内外学者在利用DMSP/OLS数据进行城市化研究中，发现夜间灯光强度、灯光覆盖面积与区域人口数量存在一定的函数关系，为人口估算提供一种无需解译且计算自动化程度更高的新方法。
- 国内外研究现状
2.1 灯光遥感数据应用国内外研究现状
遥感技术的发展为人口信息的获取提供了新的途径。美国军事气象卫星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，OLS传感器探测到的城市灯光可综合表征人类居住活动在空间上的动态格局，国内外学者从而在人口密度模拟及人口空间分布领域进行了广泛探索。在此基础上，国内外的专家学者们在区域内人口密度模拟以及人口在空间中的分布等领域方面进行了广泛且深入的探索，得出了许多宝贵的经验。近年来随着灯光遥感数据产品的不断丰富，特别是新一代夜间灯光数据 NPP/VIIRS的出现有效地弥补了DMSP/OLS夜间灯光数据在空间分辨率和时间分辨率等方面的短板，夜间灯光数据的研究方向和应用领域得到了拓展。国内外学者从灯光数据处理、城市建成区提取、人口分布空间化、经济参数空间化等方面展开了广泛的研究，取得了一系列丰硕的成果。1965—2018年间，在“Web of Science数据库”中以“Nighttime Light Data”为关键词的论文数量和被引频次均有较快的增长。夜间灯光数据在快速发展的同时也暴露出了一些不足之处，比如：数据本身的缺陷极大地削弱了夜间灯光数据在定量分析中的准确性；基于夜间灯光数据在城市内部尺度的灯光概率分布、城市内部发展特征的研究相对不足；夜间灯光影像充当的是一种辅助数据，研究中缺乏对区域灯光差异的地表真实情况的对比分析。
在人口模拟方面，Lo通过分析中国的灯光总量和行政区人口数量相关关系，用DMSP/OLS辐射定标夜间灯光强度数据估算了行政单元上的平均人口密度；卓莉等基于DMSP-OLS数据光斑特征及人口－距离衰减律模拟了网格单元上中国人口密度；高义等基于人口普查资料、DMSP/PLS和NPP／VIIRS两种夜间灯光数据及Landsat卫星遥感影像进行了我国海岸带人口密度的空间估算。上述研究将DMSP-OLS系列产品用于人口密度的模拟与估算，证明了通过夜间灯光数据反演的人口密度模型在国家、区域尺度上进行人口密度模拟的可行性，但总体来说对省市级尺度的人口模拟较少。
2.2 人口预测模型国内外发展现状
国外人口预测最早的研究开始于1696年的英国，关于人口预测的研究概念首次是由英国的社会学家G.King教授提出的。在G.King教授的人口预测研究中，由于采用的数学模型方法较为简单，并且他对英国的未来600年人口的发展进行了手工预测计算。自此，越来越多的学者不断提出了各种各样的人口预测模型，其中，以Malthus人口模型、Logistic人口模型、以及Leslie模型最为著名。Malthus模型是1798年英国学者根据100多年来的人口统计资料而建立的人口指数增长模型，而Logistic模型则是1838年荷兰学者Verhaus所建立的人口阻滞增长模型，Leslie模型是1945年澳大利亚学者Leslie所建立的离散化数学随机模型，该模型早期用于分析动物的种群数量变化规律，后来被人们用于人口预测的研究当中。目前，人们采用的人口数量预测模型通常是以这三种人口预测模型为基础，通常经过些许变化来符合其实际需求。
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