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摘要：城市的人口数据对一个城市的研究有着重要意义。随着3S技术的发展，利用遥感数据研究城市人口的技术也越来越成熟。城市的人口增长与经济发展关系密切，经济的增长促使人口增长。
关键词：GDP；夜间灯光数据；估算模型；对比分析；
1.引言
到目前，国内外已有很多学者研究城市问题时使用了DMSP/OLS夜间灯光影像数据。近年来我国的城市发展水平较快，经济发展相应加快，经济的发展影响城市的人口数量。
本文以郑州市为例，利用统计年鉴上的GDP数据和GIS平台提取的DMSP/OLS郑州夜间灯光数据，结合郑州市往年的人口社会统计资料，估算郑州市2011年，2012年，2013年的人口数量，同时将2011年、2012年、2013年的估算人口进行人口空间化，并进行对比分析，得到相应的结论。
2.研究区域与数据来源
（1）研究区域
郑州市是河南省省会，国家重要的交通枢纽，中原经济区的核心城市。地处于黄河的下游、华北平原的南部
（2）数据来源
本文采用源于美国国家地球物理数据中心的DMSP/OLS夜间灯光遥感数据，该卫星以一天14轨的速度飞行，每天都能获取覆盖全球黑夜和白天的图像，整个卫星系统一天能提供全球黎明、白天、黄昏和夜晚4个时间段的观测数据。
（3）数据处理
灯光数据处理。首先是转换数据的投影格式，将投影格式转换为高斯克吕格投影，与行政区划矢量图保持一致。其二是夜间灯光数据亮度值的提取。首先，在GIS平台ARCGIS的支持下，利用1：500万全国市县域图提取郑州市2000年到2010年间偶数年的夜间灯光遥感数据，以及2011年到2013年的灯光遥感数据。
3.研究方法
（1）郑州市DMSP与郑州市人口的关系模型
在本次分析中，我们利用了郑州市6年的人口数据和夜间灯光亮度值数据建立了线性模型。回归方程的形式为：yi=axi+b，其中xi代表2000年到2010年间偶数年大于等于最佳阈值的郑州市夜间灯光灰度值总值，yi代表对应年份郑州市的人口数，线性关系及参数如图1所示。
可决系数R2表示郑州市2000年到2010年间偶数年的DMSP亮度值总和与人口两者之间的线性相关性，R2越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。由图1可以看出，郑州市2000年到2010年间偶数年的夜间灯光亮度值和人口的可决系数为0.8722，说明两者之间有较强的相关性，拟合优度较高。
（2）郑州市GDP与郑州市人口的关系模型
利用郑州市6年的GDP数据和人口数据建立了线性模型。回归方程的形式也为：yi=axi+b，在这里，xi代表郑州市2000年到2010年间偶数年的GDP数据值，同樣，yi代表对应年份郑州市的人口数，线性关系及参数如图2所示。
同样，我们由图2可以看出，郑州市2000年到2010年间偶数年的GDP值和人口的可决系数为0.9533，则两者的相关性强，拟合优度很高。
4.结果验证及两种模型对比分析
本文采用预测值的绝对误差和相对误差作为预测精度的衡量指标[3]，绝对误差的计算公式如下：G绝=；相对误差的计算公式：G相=（G绝/p）*100%。式中，P表示预测的人口数，p表示真实的人口数。从绝对误差计算公式和相对误差计算公式可以知道，预测值的绝对误差与预测值的拟合度成反比关系；同样，预测值的相对误差与预测值的拟合度成反比关系。即预测值的相对误差或绝对误差越小，预测值的拟合度就越高，预测精度就越高。
4.1结果验证
4.1.1基于夜间灯光数据的人口预测结果分析
将郑州市2011年、2012年和2013年最佳阈值下的夜间灯光灰度总值分别带入灯光数据与人口的线性方程y=21.838x+6E+06R2=0.8722中，得到郑州市2011年、2012年和2013年的人口预测值，如表1。
由表1可以看出郑州市的人口估算结果相对误差和绝对误差最大值都在12年，且相对误差最大值为4.70%，绝对误差最大值为431904人。由表我们就能直观的得出为什么2012年的预测误差会最大，原因在于2012年的灯光数据总值在减少，2013年的灯光数据总值高于前两年的灯光数据总值，这可能是因为卫星发生了改变导致获取的数据有较大的误差，从而使预测值产生最大误差。
4.1.2基于GDP数据的人口预测结果分析
与4.1.1节相似，将郑州市2011年、2012年和2013年的GDP数据分别带入GDP数据与人口的线性方程y = 515.93x + 6E+06 R2 = 0.9533中，得到郑州市2011年、2012年和2013年的人口预测值，如表2。
由表2可以看出，基于GDP值的郑州市人口的估计较为精确，相对误差最大值为1.85%，绝对误差最大值为166697人。而2012年的绝对误差和相对误差达到了最小值，预测值基本和统计值接近，预测精度非常高。
4.2两种模型对比分析
由上述一系列的对比说明我们可以得出，不管是在线性拟合上还是在预测精度方面，基于夜间灯光数据的拟合度和预测值的精确度都比不上基于GDP值的拟合度和预测值精确度。在拟合度方面，基于夜间灯光数据的可决系数R2=0.8722，而基于GDP值的可决系数R2=0.9533。在预测值精确度方面，由2011年到2013年，基于GDP值模型预测值的相对误差都比基于夜间灯光数据模型预测值的相对误差要小，基于GDP值的预测值比较稳定，最大相对误差为1.85%，而基于夜间灯光数据值的预测值相对不太稳定，最大相对误差为4.70%。总体而言，两个模型的精确度都相对较高，基于夜间灯光数据的模型相对而言稳定性低，产生的原因可能是因为卫星本身的不稳定性，导致获取的灯光数据不稳定，从而使该模型产生的误差相对较大。
5.结束语
DMSP/OLS夜间灯光数据在监测人口等社会经济数据方面有较强的优势。但在人口监测方面不止有灯光数据，GDP数据也是很好的数据选择。在本文中，就是利用DMSP/OLS夜间灯光遥感数据和GDP数据与人口数据分别建立一元线性关系，由线性回归方程再预测郑州市其他年份的人口。总体而言，基于灯光数据的模型和基于GDP数据的模型精度都较高，但基于GDP数据的模型精度要高于基于灯光数据的模型，表明在城市人口估算时，采用不同数据建立预测模型会得到更为精确的预测结果。河南省科技攻关项目（162102410066）。
参考文献
[1]高倩，阿里木江·卡斯木.基于DMSP/OLS夜间灯光数据的天山北坡城市群人口分布空间模拟，新疆师范大学a，地理科学与旅游学院，丝绸之路经济带城市发展研究中心，乌鲁木齐830054
[2]曹丽琴，李平湘，张良培.基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城市人口估算——以湖北省各县市为例.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉430079
[3]雷能忠，王心源，蒋锦刚，等.基于BP神经网络插值的土壤全氮空间变异[J].农业工程学报，2008，24（11）：130-134
关键词：GDP；夜间灯光数据；估算模型；对比分析；
1.引言
到目前，国内外已有很多学者研究城市问题时使用了DMSP/OLS夜间灯光影像数据。近年来我国的城市发展水平较快，经济发展相应加快，经济的发展影响城市的人口数量。
本文以郑州市为例，利用统计年鉴上的GDP数据和GIS平台提取的DMSP/OLS郑州夜间灯光数据，结合郑州市往年的人口社会统计资料，估算郑州市2011年，2012年，2013年的人口数量，同时将2011年、2012年、2013年的估算人口进行人口空间化，并进行对比分析，得到相应的结论。
2.研究区域与数据来源
（1）研究区域
郑州市是河南省省会，国家重要的交通枢纽，中原经济区的核心城市。地处于黄河的下游、华北平原的南部
（2）数据来源
本文采用源于美国国家地球物理数据中心的DMSP/OLS夜间灯光遥感数据，该卫星以一天14轨的速度飞行，每天都能获取覆盖全球黑夜和白天的图像，整个卫星系统一天能提供全球黎明、白天、黄昏和夜晚4个时间段的观测数据。
（3）数据处理
灯光数据处理。首先是转换数据的投影格式，将投影格式转换为高斯克吕格投影，与行政区划矢量图保持一致。其二是夜间灯光数据亮度值的提取。首先，在GIS平台ARCGIS的支持下，利用1：500万全国市县域图提取郑州市2000年到2010年间偶数年的夜间灯光遥感数据，以及2011年到2013年的灯光遥感数据。
3.研究方法
（1）郑州市DMSP与郑州市人口的关系模型
在本次分析中，我们利用了郑州市6年的人口数据和夜间灯光亮度值数据建立了线性模型。回归方程的形式为：yi=axi+b，其中xi代表2000年到2010年间偶数年大于等于最佳阈值的郑州市夜间灯光灰度值总值，yi代表对应年份郑州市的人口数，线性关系及参数如图1所示。
可决系数R2表示郑州市2000年到2010年间偶数年的DMSP亮度值总和与人口两者之间的线性相关性，R2越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。由图1可以看出，郑州市2000年到2010年间偶数年的夜间灯光亮度值和人口的可决系数为0.8722，说明两者之间有较强的相关性，拟合优度较高。
（2）郑州市GDP与郑州市人口的关系模型
利用郑州市6年的GDP数据和人口数据建立了线性模型。回归方程的形式也为：yi=axi+b，在这里，xi代表郑州市2000年到2010年间偶数年的GDP数据值，同樣，yi代表对应年份郑州市的人口数，线性关系及参数如图2所示。
同样，我们由图2可以看出，郑州市2000年到2010年间偶数年的GDP值和人口的可决系数为0.9533，则两者的相关性强，拟合优度很高。
4.结果验证及两种模型对比分析
本文采用预测值的绝对误差和相对误差作为预测精度的衡量指标[3]，绝对误差的计算公式如下：G绝=；相对误差的计算公式：G相=（G绝/p）*100%。式中，P表示预测的人口数，p表示真实的人口数。从绝对误差计算公式和相对误差计算公式可以知道，预测值的绝对误差与预测值的拟合度成反比关系；同样，预测值的相对误差与预测值的拟合度成反比关系。即预测值的相对误差或绝对误差越小，预测值的拟合度就越高，预测精度就越高。
4.1结果验证
4.1.1基于夜间灯光数据的人口预测结果分析
将郑州市2011年、2012年和2013年最佳阈值下的夜间灯光灰度总值分别带入灯光数据与人口的线性方程y=21.838x+6E+06R2=0.8722中，得到郑州市2011年、2012年和2013年的人口预测值，如表1。
由表1可以看出郑州市的人口估算结果相对误差和绝对误差最大值都在12年，且相对误差最大值为4.70%，绝对误差最大值为431904人。由表我们就能直观的得出为什么2012年的预测误差会最大，原因在于2012年的灯光数据总值在减少，2013年的灯光数据总值高于前两年的灯光数据总值，这可能是因为卫星发生了改变导致获取的数据有较大的误差，从而使预测值产生最大误差。
4.1.2基于GDP数据的人口预测结果分析
与4.1.1节相似，将郑州市2011年、2012年和2013年的GDP数据分别带入GDP数据与人口的线性方程y = 515.93x + 6E+06 R2 = 0.9533中，得到郑州市2011年、2012年和2013年的人口预测值，如表2。
由表2可以看出，基于GDP值的郑州市人口的估计较为精确，相对误差最大值为1.85%，绝对误差最大值为166697人。而2012年的绝对误差和相对误差达到了最小值，预测值基本和统计值接近，预测精度非常高。
4.2两种模型对比分析
由上述一系列的对比说明我们可以得出，不管是在线性拟合上还是在预测精度方面，基于夜间灯光数据的拟合度和预测值的精确度都比不上基于GDP值的拟合度和预测值精确度。在拟合度方面，基于夜间灯光数据的可决系数R2=0.8722，而基于GDP值的可决系数R2=0.9533。在预测值精确度方面，由2011年到2013年，基于GDP值模型预测值的相对误差都比基于夜间灯光数据模型预测值的相对误差要小，基于GDP值的预测值比较稳定，最大相对误差为1.85%，而基于夜间灯光数据值的预测值相对不太稳定，最大相对误差为4.70%。总体而言，两个模型的精确度都相对较高，基于夜间灯光数据的模型相对而言稳定性低，产生的原因可能是因为卫星本身的不稳定性，导致获取的灯光数据不稳定，从而使该模型产生的误差相对较大。
5.结束语
DMSP/OLS夜间灯光数据在监测人口等社会经济数据方面有较强的优势。但在人口监测方面不止有灯光数据，GDP数据也是很好的数据选择。在本文中，就是利用DMSP/OLS夜间灯光遥感数据和GDP数据与人口数据分别建立一元线性关系，由线性回归方程再预测郑州市其他年份的人口。总体而言，基于灯光数据的模型和基于GDP数据的模型精度都较高，但基于GDP数据的模型精度要高于基于灯光数据的模型，表明在城市人口估算时，采用不同数据建立预测模型会得到更为精确的预测结果。河南省科技攻关项目（162102410066）。
参考文献
[1]高倩，阿里木江·卡斯木.基于DMSP/OLS夜间灯光数据的天山北坡城市群人口分布空间模拟，新疆师范大学a，地理科学与旅游学院，丝绸之路经济带城市发展研究中心，乌鲁木齐830054
[2]曹丽琴，李平湘，张良培.基于DMSP/OLS夜间灯光数据的城市人口估算——以湖北省各县市为例.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉430079
[3]雷能忠，王心源，蒋锦刚，等.基于BP神经网络插值的土壤全氮空间变异[J].农业工程学报，2008，24（11）：130-134