基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机森林‑点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法，属于互联网与计算机技术领域。该方法具体包括：驱动因子筛选与数据处理：预处理采集的地理空间数据和社会感知数据，生成辅助数据并将其生成网格化的协变量数据；栅格数据升尺度聚合：将网格化的协变量数据聚集到县级行政单元，生成人口普查单位尺度上的协变量；将人口普查数据和县级行政单元数据结合得到县级行政单元的人口密度数据；对人口普查数据和协变量执行随机森林，然后对随机森林的残差分量执行面到点克里金回归；将精细网格尺度下的面到点克里金回归结果与保留的随机森林结果相结合，得到基于随机森林‑点到面克里金回归的网格化人口分布图。

【技术实现步骤摘要】
基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法
本专利技术属于互联网与计算机
，涉及一种基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法。
技术介绍
人口空间分布是指一定时间点上人口在地域上的分布状况，是人口过程在空间上的表现形式，是人口地理学研究的核心问题，是人地关系研究的重要基础。关于人口的数据资料一般是人口统计数据，描述每个确定的统计单位(例如行政单位、邮政编码区和人口普查区)内的人口数量、结构和其他资料。人口普查数据是人口统计数据的主要来源，在地球科学应用中具有一定的局限性。首先，人口普查数据仅为每个普查单位提供一个人口计数值；因此，它不能明确每个人口普查单元内的空间人口分布，也不能反映人口内部的变化。此外，普查数据的单位有时与社会经济变量的单位不一致，与自然变量的区域系统(如遥感图像的层)不一致，由于缺乏明确和详细的地理参考，将人口统计数据与地理参考的环境数据结合起来是困难的。因此，对人口统计数据进行空间化是一个十分重要的任务。在过去的几十年里，人们发展了各种各样的方法来将不规则行政单元的人口普查数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：/nS1：驱动因子筛选与数据处理：对采集到的地理空间数据和社会感知数据进行预处理，生成辅助数据；将辅助数据生成网格化的协变量数据；/nS2：栅格数据升尺度聚合：将网格化的协变量数据聚集到县级行政单元，生成人口普查单位尺度上的协变量；将人口普查数据和县级行政单元数据结合得到县级行政单元的人口密度数据，作为模型的因变量；/nS3：对人口密度数据和协变量执行随机森林，然后对随机森林的残差分量执行面到点克里金回归；/nS4：将精细网格尺度下的面到点克里金回归结果与保留的随机森林结果相结合，得到基于随机森...

【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林-点到面克里金回归的多源数据人口空间化方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
S1：驱动因子筛选与数据处理：对采集到的地理空间数据和社会感知数据进行预处理，生成辅助数据；将辅助数据生成网格化的协变量数据；
S2：栅格数据升尺度聚合：将网格化的协变量数据聚集到县级行政单元，生成人口普查单位尺度上的协变量；将人口普查数据和县级行政单元数据结合得到县级行政单元的人口密度数据，作为模型的因变量；
S3：对人口密度数据和协变量执行随机森林，然后对随机森林的残差分量执行面到点克里金回归；
S4：将精细网格尺度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明皓，李银兴，文汝杰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50