肖東升， 楊松

(1.西南石油大學(xué)土木工程與建筑學(xué)院，成都 610500； 2. 成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610059)

0 引言

人口空間分布是指某一時(shí)間點(diǎn)上人口在地理空間的分布情況，包括人口數(shù)量、密度及空間分布特征等[1]。長(zhǎng)期以來(lái)，人們主要從人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中獲取人口分布信息。人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常是以行政區(qū)劃為單元，通過(guò)普查和抽樣統(tǒng)計(jì)等方式逐級(jí)匯總獲得[2]。但該方法在實(shí)際應(yīng)用中存在一系列問(wèn)題： ①調(diào)查數(shù)據(jù)不易獲取，部分區(qū)域和年份數(shù)據(jù)不完整； ②行政單元內(nèi)部人口分布無(wú)法體現(xiàn)，且與地理單元數(shù)據(jù)難以融合等[3-4]。利用輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行人口空間分布研究可以有效解決這些問(wèn)題。研究主要包括區(qū)域人口估算和人口分布模擬2個(gè)方面，前者多用于宏觀人口估算和統(tǒng)計(jì)分析，后者將人口數(shù)據(jù)格網(wǎng)化，以模擬格網(wǎng)尺度的人口空間分布。人口數(shù)據(jù)格網(wǎng)化，或稱為人口數(shù)據(jù)空間化，基本思想是基于人口空間分布模型或采用一定的計(jì)算方法，對(duì)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，發(fā)掘并展現(xiàn)其中隱含的空間信息，以便模擬或再現(xiàn)客觀世界的人口地理分布[5]，從而獲得人口空間分布特征。

人口的空間分布與自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的多種因素相關(guān)，例如地形坡度、海拔、土地利用、城市發(fā)展、道路交通和河流水系等。反之，這些因子又是人口分布的指示器?；诓煌臄?shù)據(jù)源、精度需求及研究思路，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種人口分布模擬方法，主要包括空間插值法、遙感特征反演和多源數(shù)據(jù)融合等[1,6]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展及遙感影像所具有的數(shù)據(jù)獲取方便、覆蓋范圍廣等優(yōu)勢(shì)，影像中土地利用類型、地形地貌和夜間燈光數(shù)據(jù)等都越來(lái)越多地被應(yīng)用在人口空間分布研究中。

夜光遙感始于20世紀(jì)70年代的美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星計(jì)劃(defense meteorolgical satellite program，DMSP)，最初是用來(lái)探測(cè)云層對(duì)月光的反射以分析云層分布信息，其搭載的線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)(operational linescan system，OLS)傳感器能夠探測(cè)到無(wú)云情況下的城市燈光以及車(chē)流、漁船等發(fā)出的微弱燈光，其后主要用于獲取地表夜間燈光以反映人類活動(dòng)情況[7]。早期影像數(shù)據(jù)以膠片形式保存，研究成果較少且以描述性分析為主。自1992年起，美國(guó)空軍聯(lián)合國(guó)家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)開(kāi)始整理、校正和合成夜間燈光數(shù)據(jù)，并且在國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心(National Geographical Data Center，NGDC)建立了數(shù)字格式文檔[8]，影像數(shù)據(jù)覆蓋年份為1992—2013年，大大促進(jìn)了夜間燈光數(shù)據(jù)的研究應(yīng)用。2011年10月，美國(guó)國(guó)家極地軌道衛(wèi)星(national polar orbiting partnership，NPP)衛(wèi)星成功發(fā)射，其上搭載了新一代可見(jiàn)光及近紅外輻射儀(visible infrared imaging radiometer suite，VIIRS)，夜間燈光數(shù)據(jù)得到了進(jìn)一步發(fā)展。由此NGDC地球觀測(cè)小組將工作重心轉(zhuǎn)移至NPP-VIIRS數(shù)據(jù)，學(xué)者也越來(lái)越多地利用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[9-11]。

夜間燈光數(shù)據(jù)綜合反映了人類活動(dòng)情況，在城市建設(shè)與分析、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子估算、生態(tài)環(huán)境及自然災(zāi)害等方面都有大量研究[12]。在人口分布方面，Elvidge等[13-14]和Sutton等[15-16]研究發(fā)現(xiàn)DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)與人口分布之間存在著顯著的相關(guān)性，隨后很多學(xué)者進(jìn)行了大量的驗(yàn)證分析并將夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用在人口分布模擬上。近年來(lái)，隨著NPP-VIIRS數(shù)據(jù)的獲取，高義等[4]、Xie等[17]和胡云峰等[18]對(duì)DMSP-OLS和NPP-VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，并揭示了NPP-VIIRS數(shù)據(jù)在人口空間分布研究中的巨大潛力。對(duì)于人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失的地區(qū)而言，夜間燈光數(shù)據(jù)為區(qū)域人口估算和人口空間分布模擬提供了新途徑。隨著數(shù)據(jù)的積累，基于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口變化特征分析也逐漸增多，形成了豐富的研究成果。但其中也存在一些問(wèn)題?；诖耍疚膶?duì)夜間燈光數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展和人口空間分布模擬方法進(jìn)行了總結(jié)，并且分析了數(shù)據(jù)、尺度、模型方法和精度驗(yàn)證等方面存在的問(wèn)題，最后對(duì)未來(lái)的發(fā)展方向和研究重點(diǎn)進(jìn)行了探討。

1 夜間燈光數(shù)據(jù)源

1.1 DMSP-OLS及NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)

DMSP-OLS和NPP-VIIRS數(shù)據(jù)是目前應(yīng)用最為廣泛的2種夜間燈光數(shù)據(jù)，美國(guó)NGDC提供了相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品[19]。目前能夠下載到1992—2013年間DMSP-OLS的多種數(shù)據(jù)，其中使用最多的是第四版全球穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)，前幾版已經(jīng)不適用于定量分析。

DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要有3種： 夜間燈光頻率數(shù)據(jù)、輻射定標(biāo)夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)和非輻射定標(biāo)夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)[20]。夜間燈光頻率數(shù)據(jù)是對(duì)獲取的一段時(shí)間內(nèi)的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算各像元在此期間內(nèi)的發(fā)光頻率，選定閾值，去除噪聲，但是該數(shù)據(jù)并沒(méi)有記錄燈光的強(qiáng)度信息，早期文獻(xiàn)多用此類數(shù)據(jù)； 輻射定標(biāo)夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)，是NGDC進(jìn)行的部分輻射定標(biāo)實(shí)驗(yàn)，對(duì)傳感器的增益進(jìn)行了人為控制，雖然很好地解決了燈光影像的飽和問(wèn)題，但需要關(guān)掉星載跟蹤掃描放大跟蹤算法和放大倍數(shù)自動(dòng)修正功能[14]，所以只有部分時(shí)段數(shù)據(jù)可供下載； 非輻射定標(biāo)夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)剔除了云層覆蓋和不穩(wěn)定光源的影響，記錄了夜間燈光強(qiáng)度信息，其像元DN值范圍為[0，63]，數(shù)值越高，表明亮度越大，這是目前應(yīng)用最廣泛的一類數(shù)據(jù)。

2011年10月28日成功發(fā)射的NPP衛(wèi)星上搭載的VIIRS傳感器是高空間分辨率輻射儀(advanced very high resolution radiometer,AVHRR)和中等空間分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)系列以及OLS傳感器的拓展改進(jìn)。DNB(day/night band)波段是用于探測(cè)夜間燈光強(qiáng)度的主要波段[21]，能夠靈敏地捕捉到地表亮度信息，空間分辨率更高，且進(jìn)行了在軌輻射定標(biāo)，不會(huì)出現(xiàn)燈光飽和現(xiàn)象。在NPP-VIIRS平臺(tái)發(fā)射后，經(jīng)歷了相關(guān)技術(shù)及算法改進(jìn)[22-23]，目前能夠獲取2012年至今部分日數(shù)據(jù)、月及年合成數(shù)據(jù)[19]。月合成數(shù)據(jù)過(guò)濾掉了云、月光和雜散光等的影響，保留了漁船、火災(zāi)和極光等短暫性光源，但對(duì)于人口分布研究來(lái)說(shuō)，仍需要剔除這些短暫性光源。年合成數(shù)據(jù)則去除了短暫性光源和背景值。表1為DMSP-OLS與NPP-VIIRS傳感器主要參數(shù)對(duì)比情況[9,21]。

表1 DMSP-OLS和NPP-VIIRS主要參數(shù)對(duì)比Tab.1 Comparison of main parameters betweenDMSP-OLS and NPP-VIIRS

1.2 其他夜間燈光數(shù)據(jù)

除DMSP-OLS和NPP-VIIRS之外，還有其他獲取夜間燈光數(shù)據(jù)的平臺(tái)。例如國(guó)際空間站拍攝的照片具有很高的空間分辨率，能詳細(xì)地反映地表夜間燈光的分布情況，但Anderson等[24]和Liu等[25]發(fā)現(xiàn)其與人口分布的相關(guān)性一般，有待進(jìn)一步研究。阿根廷2001年在SAC-C(satélite de aplicaciones científicas-C)衛(wèi)星上搭載的HSTC(high sensitivity technological camera)傳感器和2012年SAC-D衛(wèi)星上搭載的HSC(high sensitivity camera)傳感器、以色列EROS-B(earth remote observation system-B)衛(wèi)星上搭載的全色波段傳感器也都具有較高的空間分辨率[12]。我國(guó)于2018年6月2日成功發(fā)射一顆專業(yè)的夜光遙感衛(wèi)星“珞珈一號(hào)”，其搭載了高靈敏度夜光相機(jī)，地面空間分辨率達(dá)到100 m左右。這些傳感器平臺(tái)將為以后的研究提供更好的數(shù)據(jù)來(lái)源。

2 基于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口空間分布研究方法及模型

2.1 基于夜間燈光像元特征

基于像元特征，學(xué)者們構(gòu)建了許多特征參數(shù)，例如燈光面積、燈光體積、燈光強(qiáng)度和光面積百分比等，通過(guò)建立模型對(duì)人口空間分布進(jìn)行模擬?；谝归g燈光像元特征的主要方法如表2所示。這些方法沒(méi)有使用其他輔助數(shù)據(jù)，模型簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，但整體精度不高，不利于精細(xì)尺度的人口分布研究，且對(duì)農(nóng)村地區(qū)表現(xiàn)不足。同時(shí)，多數(shù)研究忽略了DMSP-OLS數(shù)據(jù)中存在的燈光飽和及像元溢出等問(wèn)題，即使NPP-VIIRS數(shù)據(jù)削弱了燈光飽和及溢出影響，由于模型方法的局限性，模擬精度也不高。

表2 基于夜間燈光像元特征的主要方法Tab.2 Main methods based on nighttime light pixel feature

2.2 基于夜間燈光和土地利用數(shù)據(jù)

土地利用數(shù)據(jù)能夠反映人類的主要活動(dòng)范圍，夜間燈光能夠顯示區(qū)域內(nèi)部差異，將兩者結(jié)合，能簡(jiǎn)單有效地模擬人口分布，并削弱燈光溢出影響。Briggs等[35]基于土地利用類型等級(jí)的4種策略將各區(qū)域各土地利用類型的燈光區(qū)面積、非燈光區(qū)面積和燈光亮度總和進(jìn)行回歸分析，制作了200 m和1 km空間分辨率的人口密度圖； Bagan等[36]建立了普通最小二乘回歸模型和地理加權(quán)回歸模型，該模型考慮了人口分布的空間關(guān)系，但也存在多重共線性問(wèn)題，還需要進(jìn)一步研究； 李翔等[37]以上海市為例，基于城市詳細(xì)土地利用數(shù)據(jù)，提取出商業(yè)和居住區(qū)的NPP-VIIRS燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行空間回歸建模，減小了城市亮化區(qū)和路燈等影響，提高了模擬精度； 胡云峰等[18]分別利用NPP-VIIRS和DMSP-OLS數(shù)據(jù)，基于不同土地利用類型，與縣級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，結(jié)果表明NPP-VIIRS數(shù)據(jù)模擬精度更高。

2.3 基于多源數(shù)據(jù)融合

自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素都會(huì)影響人口分布，融合多種輔助數(shù)據(jù)有利于提高人口分布模擬精度。該方法可分為2類： ①將各種輔助數(shù)據(jù)及夜間燈光數(shù)據(jù)作為人口分布的影響因子進(jìn)行建模，不同的區(qū)域可采用不同的數(shù)據(jù)及方法； ②利用夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)方法建模，并利用輔助數(shù)據(jù)提高模擬精度。黃益修[38]利用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行人口空間模擬，并基于出租車(chē)全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)軌跡數(shù)據(jù)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了校正。基于多源數(shù)據(jù)融合的方法雖然能夠提高人口分布模擬精度，但也存在數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、權(quán)重賦值主觀性強(qiáng)以及模型適應(yīng)性差等缺點(diǎn)。主要模型方法如表3所示。

表3 基于多源數(shù)據(jù)融合的主要模型方法Tab.3 Main model methods of multi-source data fusion

綜合上述方法可以看出，基于像元特征的方法模型簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)處理方便，但不適合精細(xì)尺度研究； 結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)的方法，即將不同土地利用類型與燈光強(qiáng)度信息結(jié)合起來(lái)，削弱燈光溢出影響，在一定程度上提高了模擬精度； 基于多源數(shù)據(jù)融合的方法，學(xué)者利用各種輔助數(shù)據(jù)對(duì)人口分布進(jìn)行了研究，理論上，利用輔助數(shù)據(jù)越多，越接近真實(shí)人口分布情況，但更多的輔助數(shù)據(jù)，可能帶來(lái)數(shù)據(jù)融合方面的技術(shù)問(wèn)題，導(dǎo)致模擬精度提高受限，另外，數(shù)據(jù)處理過(guò)程較為復(fù)雜，模型適用性不強(qiáng)等問(wèn)題都有待進(jìn)一步研究。

值得注意的是，由于區(qū)域差異，不同的方法模型有不同的適用范圍，要提高人口分布模擬精度，進(jìn)行分類分區(qū)分城鄉(xiāng)建模是必要的。Sutton等[43]和Zhang等[44]在研究區(qū)域內(nèi)按照經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行分類； Cheng等[30]在探討燈光強(qiáng)度與人口密度的相關(guān)性時(shí)，將縣域按照東西部差異、人口規(guī)模和城市化水平3種方法進(jìn)行分區(qū)研究； Zeng等[45]利用夜間燈光圖像聚類和最短路徑進(jìn)行了分區(qū)研究。

3 存在問(wèn)題及解決方法

3.1 數(shù)據(jù)方面

夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，但仍可能存在燈光飽和、燈光溢出、幾何偏差以及時(shí)序影像不一致等問(wèn)題。

3.1.1 燈光飽和

由于OLS傳感器技術(shù)缺陷，獲取到的夜間燈光數(shù)據(jù)DN值達(dá)到上限后，不再隨地面燈光強(qiáng)度的增加而增大[46]。故隨后對(duì)VIIRS傳感器進(jìn)行了技術(shù)改進(jìn)，消除了飽和影響。但飽和問(wèn)題的出現(xiàn)削弱了夜間燈光與人口分布的相關(guān)性，對(duì)于廣泛使用的DMSP-OLS數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，燈光飽和校正是必要的。目前主要有3類校正方法：

1)利用不飽和區(qū)燈光特征校正飽和燈光。Letu等[47]在2010年利用建筑面積率與不飽和燈光強(qiáng)度的相關(guān)性，建立了三次回歸方程對(duì)飽和區(qū)進(jìn)行校正，在2012年又利用輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)與非輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)非飽和部分的線性回歸方程對(duì)飽和部分進(jìn)行校正[48]； He等[49]利用NDVI數(shù)據(jù)，建立了不飽和燈光樣本的DN值與相應(yīng)NDVI值之間的回歸模型。這種方法能一定程度地削弱燈光飽和的影響，但精度不高。

2)利用輻射定標(biāo)夜間燈光數(shù)據(jù)去除燈光飽和的影響。Elvidge等[14]在20世紀(jì)90年代就進(jìn)行了輻射定標(biāo)研究； Ziskin等[50]改進(jìn)方法制作了2006年的輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)； Hsu等[51]在上述研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。輻射定標(biāo)方法理論上較完善，精度較高，但是算法復(fù)雜，目前只有部分時(shí)段的輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)可供下載。

3)利用DMSP-OLS數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)構(gòu)建指數(shù)模型。主要構(gòu)建指數(shù)如表4所示。

表4 主要構(gòu)建指數(shù)及優(yōu)缺點(diǎn)Tab.4 Main index models and evaluation

3.1.2 燈光溢出

燈光溢出是指影像獲取的燈光范圍比實(shí)際的范圍大。造成這種現(xiàn)象的原因有多種[58-59]： ①影像的空間分辨率較低； ②相鄰像素的大量重疊； ③合成過(guò)程中地理位置發(fā)生了偏差； ④水體等造成的燈光反射及燈光的散射效果等。Bennett等[60]通過(guò)DMSP-OLS與NPP-VIIRS數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，VIIRS傳感器數(shù)據(jù)大大削弱了燈光溢出影響。燈光溢出效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大燈光區(qū)范圍，影響人口分布模擬精度。閾值法是被廣泛采用的一種校正方法，通過(guò)對(duì)燈光數(shù)據(jù)設(shè)定閾值來(lái)縮小照明區(qū)域，使其與實(shí)際情況更加匹配。由于區(qū)域差異，不同地區(qū)需要設(shè)置不同的閾值，過(guò)高或過(guò)低的閾值都達(dá)不到理想效果。Imhoff等[61]、Sutton等[43]和Henderson等[62]通過(guò)實(shí)例對(duì)閾值法進(jìn)行了研究。另外，Townsend等[63]提出了燈光溢出消除模型，利用光源強(qiáng)度和燈光溢出部分距光源的距離關(guān)系，建立緩沖區(qū)，將燈光溢出部分逐步返回到光源區(qū)域。結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)也可以削弱燈光溢出的影響。

3.1.3 相互校正

由于DMSP-OLS傳感器缺乏星上校準(zhǔn)，傳感器隨著時(shí)間也會(huì)發(fā)生退化，因此不同年份同一像元的DN值不連續(xù)，同一年份不同傳感器獲取的DN值也不一致。影像DN值的不一致阻礙了利用長(zhǎng)時(shí)間序列影像進(jìn)行人口分布變化研究，需要進(jìn)行相互校正。Elvidge等[64]在DMSP-OLS年度序列影像研究中，以意大利西西里島作為不變區(qū)域、F121999影像作為參考影像，構(gòu)建二階回歸方程進(jìn)行相互校正，成為夜間燈光數(shù)據(jù)相互校正的主要方法。此后，Liu等[65-66]、Zhao等[67]和Wu等[68]參考Elvidge方法，選擇相應(yīng)不變區(qū)域和參考影像進(jìn)行校正。然而，不變區(qū)域的選擇需要大量的統(tǒng)計(jì)分析和先驗(yàn)知識(shí)。因此，Li等[69]提出了簡(jiǎn)單迭代算法，以便自動(dòng)提取2幅影像中的不變區(qū)域； Tuttle等[70]提出可以嘗試建立永久活動(dòng)目標(biāo)光源以進(jìn)行影像間的相互校正； Stathakis[71]提出了平行回歸方法，這種方法為時(shí)間序列中每一個(gè)像素建立單獨(dú)的回歸模型，而不是為整個(gè)年度數(shù)據(jù)集建立單一的回歸模型，每個(gè)像素的DN值都是根據(jù)地理適應(yīng)趨勢(shì)進(jìn)行校正的，不需要指定不變區(qū)域和參考影像，但缺點(diǎn)是計(jì)算量較大，方法還需改進(jìn)。NPP-VIIRS平臺(tái)由于建立時(shí)間較短，存檔數(shù)據(jù)不多，目前對(duì)此問(wèn)題研究較少。

3.1.4 幾何偏差

Elvidge等[58]在2004年就對(duì)DMSP數(shù)據(jù)的燈光面積及位置精度進(jìn)行了探討； Tuttle等[72]設(shè)計(jì)了一組便攜式燈，通過(guò)GPS測(cè)量燈光位置與影像中燈光位置進(jìn)行對(duì)比，對(duì)影像的地理位置精度進(jìn)行了評(píng)估； Zhao等[73]通過(guò)計(jì)算參考影像與其他影像DN值的最大相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)部分影像之間存在像素級(jí)別的幾何誤差，并進(jìn)行了幾何糾正。在NPP-VIIRS數(shù)據(jù)的早期研究中，由于缺乏地理定位無(wú)法進(jìn)行地形校正，導(dǎo)致山區(qū)的地理定位誤差可達(dá)幾km。隨后，美國(guó)宇航局地理定位小組進(jìn)行了深入研究并提出了校正方案[22]。

在實(shí)際利用時(shí)序影像進(jìn)行研究的過(guò)程中，往往燈光飽和校正、溢出校正、幾何糾正和相互校正等都需要進(jìn)行。當(dāng)然，不同的方法有不同的精度和適用范圍，適合人口空間分布研究的校正方法還需要進(jìn)一步探索。

3.2 尺度方面

尺度方面一般分為區(qū)域尺度和格網(wǎng)尺度2種。區(qū)域尺度多用在人口估算中，對(duì)區(qū)域內(nèi)部情況則不做過(guò)多分析。格網(wǎng)尺度則更加精細(xì)和便于數(shù)據(jù)融合，多用在國(guó)家或省市范圍內(nèi)。鑒于夜間燈光影像空間分辨率及實(shí)際需求，1 km×1 km格網(wǎng)尺度應(yīng)用比較廣泛[32,36]。當(dāng)然，也有很多學(xué)者融合多種數(shù)據(jù)，對(duì)影像進(jìn)行重采樣，生成了更精細(xì)格網(wǎng)尺度的人口分布圖[41,47,74]。值得注意的是，簡(jiǎn)單重采樣形成的精細(xì)格網(wǎng)尺度，其精度不一定高。同時(shí)，現(xiàn)有格網(wǎng)尺度的適宜性研究還很少[75]，部分研究也只是生成多種格網(wǎng)尺度進(jìn)行對(duì)比分析。目前，還缺乏系統(tǒng)性的方法對(duì)格網(wǎng)尺度進(jìn)行適宜性選擇和評(píng)價(jià)。

3.3 模型方法

雖然夜間燈光數(shù)據(jù)與人口分布間存在著顯著關(guān)系，但也存在不確定性[35]。Bustos等[76]發(fā)現(xiàn)，人口的減少不一定會(huì)導(dǎo)致燈光面積的減少； Doll等[77]發(fā)現(xiàn)倫敦最亮的位置和最高的人口密度之間存在不匹配現(xiàn)象； Levin等[78]利用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)對(duì)全球人口稠密地區(qū)夜間燈光進(jìn)行了定量研究，并分析了造成燈光亮度差異的各種因素及季節(jié)性影響。因此，要想更加精確地模擬人口分布情況，需要詳細(xì)分析夜間燈光與人口的對(duì)應(yīng)關(guān)系及人口變化與燈光變化的特征規(guī)律，并結(jié)合各種輔助數(shù)據(jù)對(duì)人口分布的表征能力進(jìn)行深入探討。另外，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、城市配置、建筑環(huán)境、交通設(shè)施和照明政策等都值得關(guān)注，以此探索新方法、新模型來(lái)提高利用夜間燈光數(shù)據(jù)模擬人口分布的精度。

3.4 精度驗(yàn)證

精度驗(yàn)證一直是人口分布研究中的困難之處。一般而言，學(xué)者多采用以下幾種方法進(jìn)行驗(yàn)證分析： ①與已有研究成果對(duì)比； ②與不同等級(jí)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證； ③實(shí)地抽樣調(diào)查，多見(jiàn)于精細(xì)尺度研究中。然而目前系統(tǒng)性好、可靠性高、適用性強(qiáng)的精度驗(yàn)證方法還沒(méi)有建立起來(lái)。隨著技術(shù)發(fā)展，未來(lái)可以嘗試綜合其他方式獲取人口數(shù)據(jù)，比如基于移動(dòng)定位數(shù)據(jù)等來(lái)獲取人口分布情況。研究易于獲取并且精度較高的驗(yàn)證方法也很重要。

4 總結(jié)與展望

本文對(duì)基于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口空間分布研究情況進(jìn)行了綜述。較詳細(xì)地闡述了常用的DMSP-OLS和NPP-VIIRS傳感器平臺(tái)以及夜間燈光數(shù)據(jù)特征?？偟膩?lái)說(shuō)，DMSP-OLS數(shù)據(jù)有連續(xù)歷史數(shù)據(jù)存檔，應(yīng)用相當(dāng)廣泛。而NPP-VIIRS數(shù)據(jù)精度較高，在人口空間分布中的研究會(huì)越來(lái)越多。對(duì)于夜間燈光數(shù)據(jù)的人口空間分布研究方法，由于不同的精度要求、研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源等，研究成果非常豐富。有直接利用遙感特征進(jìn)行反演的，也有結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)以及融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行人口空間分布模擬的。其中也存在著許多問(wèn)題： 如夜間燈光數(shù)據(jù)的飽和、連續(xù)性問(wèn)題； 模型方法的適用性問(wèn)題； 模擬尺度問(wèn)題； 結(jié)果的驗(yàn)證分析問(wèn)題等。

未來(lái)研究應(yīng)著重考慮以下幾個(gè)方面：

1)當(dāng)前尺度適宜性及精度驗(yàn)證問(wèn)題研究較少，部分人口分布模擬中，雖然格網(wǎng)尺度經(jīng)過(guò)重采樣變得更精細(xì)，但是精度并未提高。因此，探索不同條件下的格網(wǎng)尺度，形成系統(tǒng)的適宜尺度選擇及評(píng)價(jià)方法是未來(lái)的研究重點(diǎn)之一。另外，精度驗(yàn)證一直是個(gè)難題，通常的統(tǒng)計(jì)分析及對(duì)比方法效果并不理想，實(shí)地調(diào)查的方法實(shí)施起來(lái)又較為困難。所以，在精度驗(yàn)證方面，融合多種數(shù)據(jù)源，研究易于推廣的理想驗(yàn)證方法是今后努力的方向。

2)高精度夜間燈光數(shù)據(jù)和其他輔助數(shù)據(jù)的獲取，包括社會(huì)感知數(shù)據(jù)或移動(dòng)定位數(shù)據(jù)等，可以提高人口分布模擬精度。隨著傳感器技術(shù)和通訊技術(shù)的發(fā)展，對(duì)人類活動(dòng)數(shù)據(jù)的收集有了多種途徑。在利用傳統(tǒng)自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)該更多地考慮各種傳感器網(wǎng)絡(luò)及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，有效提高人口分布模擬精度。

3)在局部區(qū)域人口分布模擬中，需更加注重實(shí)效性和流動(dòng)性，利用最新的泛在傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取的多源數(shù)據(jù)，結(jié)合人口的活動(dòng)規(guī)律快速建立模型，實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域動(dòng)態(tài)人口分布的模擬，為防災(zāi)減災(zāi)等提供及時(shí)的人口分布信息。

4)融合多源數(shù)據(jù)探究人口構(gòu)成的分布情況，包括不同年齡階段、不同民族和不同職業(yè)屬性等，挖掘人口分布中蘊(yùn)含著的豐富信息，實(shí)現(xiàn)模糊人口分布到精細(xì)人口分布研究的轉(zhuǎn)變，更好為社會(huì)發(fā)展服務(wù)。