王璇璇,赵明松,谢 毅,郜 敏

(安徽理工大学 测绘学院，安徽 淮南 232001)

人口发展是现今社会可持续发展的主要问题之一，也是科学工作者研究的焦点之一。人口数据空间化是采用合适的指示因子，构建适宜的数学模型，将估算人口分布在地理格网单元中，旨在揭示人口空间分布的地域特点及规律，展现人口数据在空间位置分布上的地理信息[1]。人口数据空间化处理打破传统的地域分类，人口信息载体由传统的行政区划单元改变为规则格网单元，模拟单元格网的人口数，反映现实人口的分布情况，对精确估算人口分布、解决人口与自然环境的耦合问题具有重要意义[2-3]。基于地形坡度、土地利用等人口分布影响因子，国内外学者结合多源遥感数据，提出了空间插值、遥感特征反演等人口数据空间化的研究方法[4-8]。近年来，由于遥感技术的快速发展，人口数据空间化精度越来越高。学者将土地利用、地形地貌、夜间灯光数据等与人口统计数据结合，精确模拟出人口的真实分布情况，其中，作为指示因子的夜间灯光数据多应用于社会经济参数的空间模拟研究[9-11]。

夜光遥感始于20世纪70年代的美国军事气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program, DMSP)，早期的夜间灯光数据是由DMSP系列卫星上搭载的业务线扫描传感器(Operational Line Scan System, OLS)获取的，数据空间分辨率约为1 km，适用于较大尺度(省、州及国家以上)的相关研究。在2011年10月，美国新一代极轨卫星(National Polar-Orbiting Partnership, NPP)发射成功，卫星携带的新一代可见光及近红外辐射……