许玲丽，颜梅春

(河海大学地球科学与工程学院，江苏 南京 211100)

人口一直是城市发展的重要因素，精准把握人口分布可为生态环境建设、社会经济政策制定和城市规划提供重要参考[1]。目前传统调查人口数据的方法效率低、周期长，调查结果时效性和空间性差[2]。随着科技的发展，利用大数据和遥感技术探寻城市人口分布逐渐成为热点,分别考虑城市灯光亮度、土地利用类型、交通发达程度、城市建筑类型和布局等，或尝试集成多因素建立相关模型来构建人口估算模型[3-6]。在利用多源数据进行精细尺度的人口模拟，信息的综合利用及适应的尺度和方法等方面都有诸多问题亟待解决[2，7]。

夜间灯光数据能够反映夜晚灯光强度、范围、分布形状，已经广泛应用在城市建成区提取[8]、城市GDP模拟[9]、人口预估、经济发展[10]、城市景观格局分析[11]等方面。如文献[12]基于Landsat 8数据和夜间灯光数据DMSP/OLS，提取鬼城指数来构建不同指数级别人口空间模型；文献[5，13]利用土地分类数据和夜间灯光数据DMSP/OLS对人口空间化模型进行优化；文献[14]在1996年率先提出对DMSP的夜间灯光数据与人口、GDP和耗电数据的空间关系进行分析研究，得出灯光数据与人类活动有着很强的相关性。与DMSP/OLS夜间灯光数据相比，新一代NPP/VIIRS灯光数据具有更高的时空分辨率，在城市人口、经济、社会生活中起着很大的作用[15-16]。但该数据获取的时间偏晚，不能完全反映区域人口活动状况。因此，利用夜间灯光数据结合其他信息可以更客观准确地进行城市人口估算模拟。……