基于多源遥感数据和深度学习的城市高时空分辨率动态人口分布估算
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41871331
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:58.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0113.遥感科学
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:陈佐旗; 姚申君; 白开旭; 杨成术; 赵习枝; 成斌; 连婷; 宫文康; 邓顺强;
- 关键词:
项目摘要
Population as one of the basic elements of urban research is an important basis for measuring the level of urbanization. It is of great significance to have timely access to fine population data for the comprehensive and coordinated sustainable development of economy and society and for the monitoring and evaluation of "new urbanization" in China. In view of the problems of the existing population estimation models, such as the high cost of the acquisition and processing of the required data, low update frequency and insufficient spatial resolution, this project constructs a fusion model of multi-source remote sensing data(including nighttime light data and LiDAR data) with big differences in spatial resolution, different update frequencies and different dimensions of information, meanwhile, achieves high temporal resolution(day, week, month) of a large building scale real-time population estimation based on deep learning framework, and chooses Shanghai downtown and Chongming Island as empirical research areas to analyze the population dynamics on important holidays and working days. The project outcomes will provide effective technical support for urban scientific planning and meticulous management, internal resource allocation, emergency preparedness and monitoring of urbanization process, as well as provide the reference for the estimation of other socio-economic indicators and related research.
人口作为城市研究的基本要素之一,是度量城镇化水平的重要依据。及时获取精细人口数据对经济社会全面协调的可持续发展、“新型城镇化”的监测评估都有着重要意义。针对现有人口估算模型所需数据的获取与处理成本高、更新频率低、空间分辨率不足等问题,本项目构建空间分辨率差异大、更新频率各异且表现不同维度信息的多源遥感数据(包括夜间灯光数据和LiDAR数据等)融合模型,建立多源遥感数据信息特征库,基于深度学习框架实现高时间分辨率(日、周、月)的大范围建筑物尺度人口准实时估算,并选择上海市中心城区和崇明岛作为实证研究区域,分析重要节假日与工作日的人口动态变化情况。项目成果将为城市的科学规划和精细化管理、内部资源分配、应急防灾和城镇化进程监测提供有效的技术支持,也为其他社会经济指标的估算及相关研究提供借鉴。
结项摘要
深入理解和挖掘多源遥感数据表达的不同时空维度信息,克服传统人口估算动态数据获取难、空间分辨率不足、监测滞后等问题,是实现动态人口准实时估算的重要前提。本研究按照既定计划完成了所有预期目标,通过探究不同传感器获取的夜间灯光数据特征,生产了长时序跨平台的夜间灯光数据集,并验证了国内外新型夜间灯光数据对包括人口在内的城市社会属性的表征能力;提出了夜间灯光、激光雷达及其他高分辨遥感影像信息融合的方法,建立了多维信息特征库,基于深度学习框架构建了高时空分辨率的建筑物尺度人口估算模型,并分析了城市人口时空分异格局及时空动态规律;生产了上海市中心城区和崇明岛高时间分辨率建筑物尺度精细化人口数据集。本项目对于多源数据“信息融合”的概念进行了成功实践,即先挖掘各类数据中的有效信息,再进行融合应用,另辟蹊径地规避了由数据差异所导致的融合障碍,实现了数据来源、物理信号和分辨率各异空间数据的有效融合;本项目还在人口估算基础上,总结提出了“夜光-城市要素”分析方法,将夜光遥感和其他数据融合的感知领域拓展到了“经济-能源-物质”等城市要素上,有效提高了社会经济和自然要素的精细感知能力。本项目研究成果中的长时序高精度“类NPP-VIIRS”夜光数据集、合成的NOAA-20-VIIRS月数据、2000年-2012年的全球城市建成区数据等均已发布共享。本项目所提出的方法和相关数据,可以为城市规划、应急减灾等提供数据和方法支撑,也可为社会经济遥感相关研究提供参考。
项目成果
期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Estimation of Poverty Using Random Forest Regression with Multi-Source Data: A Case Study in Bangladesh
使用多源数据随机森林回归估计贫困:孟加拉国案例研究
- DOI:2072-4292/11/4/375/htm
- 发表时间:2019
- 期刊:Remote Sensing
- 影响因子:5
- 作者:Xizhi Zhao;Bailang Yu;Yan Liu;Zuoqi Chen;Qiaoxuan Li;Congxiao Wang;Jianping Wu
- 通讯作者:Jianping Wu
Mapping fine-scale visual quality distribution inside urban streets using mobile LiDAR data
使用移动 LiDAR 数据绘制城市街道内的精细视觉质量分布图
- DOI:10.1016/j.buildenv.2021.108323
- 发表时间:2021
- 期刊:Building and Environment
- 影响因子:7.4
- 作者:Bin Wu;Bailang Yu;Song Shu;H;ong Liang;Yi Zhao;Jianping Wu
- 通讯作者:Jianping Wu
夜间灯光遥感与城市问题研究:数据、方法、应用和展望
- DOI:10.1111/nbu.12361
- 发表时间:2021
- 期刊:遥感学报
- 影响因子:--
- 作者:余柏蒗;王丛笑;宫文康;陈佐旗;施开放;吴宾;洪宇辰;李乔玄;吴健平
- 通讯作者:吴健平
A monthly night-time light composite dataset of NOAA-20 in China: a multi-scale comparison with S-NPP
中国NOAA-20月度夜间灯光合成数据集:与S-NPP的多尺度比较
- DOI:10.1080/01431161.2021.1969057
- 发表时间:2021
- 期刊:International Journal of Remote Sensing
- 影响因子:3.4
- 作者:Yuchen Hong;Bin Wu;Zhichao Song;Yangguang Li;Qiusheng Wu;Zuoqi Chen;Shaoyang Liu;Chengshu Yang;Jianping Wu;Bailang Yu
- 通讯作者:Bailang Yu
Exploring the relationship between 2D/3D landscape pattern and land surface temperature based on explainable eXtreme Gradient Boosting tree: A case study of Shanghai, China
基于可解释的极限梯度提升树探索 2D/3D 景观格局与地表温度之间的关系:以中国上海为例
- DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.138229
- 发表时间:2020
- 期刊:Science of The Total Environment
- 影响因子:9.8
- 作者:Siyi Yu;Zuoqi Chen;Bailang Yu;Lei Wang;Bin Wu;Jianping Wu;Feng Zhao
- 通讯作者:Feng Zhao
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--"}}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--" }}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--"}}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
ASTER GDEM V2的南极冰川高程误差校正及精度分析
- DOI:10.11834/jrs.20208361
- 发表时间:2020
- 期刊:遥感学报
- 影响因子:--
- 作者:陈昊楠;许诗枫;黄艳;王淑杰;舒松;余柏蒗;吴健平
- 通讯作者:吴健平
基于点序列和要素加权的地图匹配算法
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:测绘与空间地理信息
- 影响因子:--
- 作者:余柏蒗;吴健平;吕振华;杜云滔
- 通讯作者:杜云滔
基于故事地图的传统哲学思想全球传播研究——以老子思想传播为例
- DOI:--
- 发表时间:2023
- 期刊:测绘地理信息
- 影响因子:--
- 作者:崔钰;高璐;王九科;姚申君;武志勇;余柏蒗;吴健平
- 通讯作者:吴健平
上海市中心城区公园绿地对居住区的社会服务功能定量分析
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:长江流域资源与环境
- 影响因子:--
- 作者:余柏蒗;胡志明;吴健平;钱杰;胡春凌;谈文琦;过仲阳
- 通讯作者:过仲阳
南极 Getz F 冰架表面冰流速及结构特征时空变化分析
- DOI:--
- 发表时间:2021
- 期刊:冰川冻土
- 影响因子:--
- 作者:赵晔蕾;许诗枫;许嘉慧;黄艳;彭小宝;王淑杰;刘红星;余柏蒗;吴健 平
- 通讯作者:吴健 平
其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--" }}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--"}}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--" }}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
内容获取失败,请点击重试
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:
AI项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图
请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
余柏蒗的其他基金
基于夜光遥感的多时空尺度社会经济指标感知能力验证与关键技术研究
- 批准号:42371332
- 批准年份:2023
- 资助金额:46 万元
- 项目类别:面上项目
基于多源遥感数据和GIS的城市太阳能资源时空分布调查与利用评价
- 批准号:41471449
- 批准年份:2014
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:面上项目
融合激光扫描数据和遥感影像的城市绿地碳储量估算方法研究
- 批准号:41001270
- 批准年份:2010
- 资助金额:18.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似国自然基金
{{ item.name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 批准年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}
相似海外基金
{{
item.name }}
{{ item.translate_name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 财政年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}