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作者：孙玉杰;车向红;王勇;徐胜华;罗安;
单位：兰州交通大学测绘与地理信息学院;中国测绘科学研究院;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心;甘肃省测绘科学与技术重点实验室;
摘要：高效获取精细化人口空间分布信息对于城市规划、应急救援等实际应用具有重要意义。针对当前缺少长时间序列乡镇街道常住人口数据的问题，基于长时间序列夜间灯光、土地利用和区县人口统计等数据，结合随机森林模型和特征优选方法，基于空间尺度不变性原理，构建乡镇尺度人口密度估算模型，并对2013—2022年上海市乡镇尺度人口密度进行时空变化分析。结果表明：特征优选后乡镇人口估算模型的RMSE和MAE分别降低了8和13个百分点，R~2提升了4个百分点；不透水面面积比例、夜间灯光年亮度5%和50%分位数、耕地面积比例特征尤其重要，占总重要性评分的67.6%;2013—2022年间，上海市研究区低人口密度区数量呈显著线性降低趋势，中人口密度区数量保持稳定，高人口密度区数量呈增加趋势。
关键词：人口密度估算;;夜间灯光;;随机森林;;特征优选;;上海市
基金资助：国家重点研发计划(2022YFC3005700);; 中国测绘科学研究院基本业务费(AR2416)
