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项目名称：基于多源遥感数据和深度学习的城市高时空分辨率动态人口分布估算项目参与人：
陈佐旗 华东师范大学
姚申君 华东师范大学
白开旭 讲师 华东师范大学
杨成术 华东师范大学
赵习枝 华东师范大学
成斌 华东师范大学
连婷 华东师范大学
宫文康 华东师范大学
邓顺强 华东师范大学
结题摘要
深入理解和挖掘多源遥感数据表达的不同时空维度信息，克服传统人口估算动态数据获取难、空间分辨率不足、监测滞后等问题，是实现动态人口准实时估算的重要前提。本研究按照既定计划完成了所有预期目标，通过探究不同传感器获取的夜间灯光数据特征，生产了长时序跨平台的夜间灯光数据集，并验证了国内外新型夜间灯光数据对包括人口在内的城市社会属性的表征能力；提出了夜间灯光、激光雷达及其他高分辨遥感影像信息融合的方法，建立了多维信息特征库，基于深度学习框架构建了高时空分辨率的建筑物尺度人口估算模型，并分析了城市人口时空分异格局及时空动态规律；生产了上海市中心城区和崇明岛高时间分辨率建筑物尺度精细化人口数据集。本项目对于多源数据“信息融合”的概念进行了成功实践，即先挖掘各类数据中的有效信息，再进行融合应用，另辟蹊径地规避了由数据差异所导致的融合障碍，实现了数据来源、物理信号和分辨率各异空间数据的有效融合；本项目还在人口估算基础上，总结提出了“夜光-城市要素”分析方法，将夜光遥感和其他数据融合的感知领域拓展到了“经济-能源-物质”等城市要素上，有效提高了社会经济和自然要素的精细感知能力。本项目研究成果中的长时序高精度“类NPP-VIIRS”夜光数据集、合成的NOAA-20-VIIRS月数据、2000年-2012年的全球城市建成区数据等均已发布共享。本项目所提出的方法和相关数据，可以为城市规划、应急减灾等提供数据和方法支撑，也可为社会经济遥感相关研究提供参考。项目结题成果报告
以下研究成果内容摘自项目结题成果报告。该项目成果报告主体内容共计33页，加下方客服二维码，发送 2647 给客服，即可获得报告主体内容PDF的下载方式。
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2.研究工作主要进展、结果和影响
(1)主要研究内容
本项目的研究内容主要包括三个部分:多时空分辨率和多信息维度遥感数据的有效信息融合、基于深度学习的高时间分辨率建筑物人口估算准实时模型、基于多源遥感数据的高时间分辨率建筑物尺度城市人口估算典型应用。
研究内容一:多时空分辨率和多信息维度遥感数据的有效信息融合
多时空分辨率和多信息维度的遥感数据为城市问题研究提供了坚实高效的数据支撑，本研究对时空分辨率各异、表达多维社会-物理属性的多源遥感数据进行有效信息融合，为包括人口数据在内的而城市社会经济指标估算提供综合有效的信息源。
夜间灯光遥感数据是城市化水平监测和多种社会经济指标估算的重要数据源，对本项目进行高时空分辨率人口估算起到了关键性作用。本项目对多源夜间灯光数据的数据特征及应用潜力进行了大量的分析研究，主要包括 NPP-VIIRS月合成数据的季节性差异分析、NPP-VIIRS日数据在灾害领域的应用潜力探索以及两种较高分辨率的新型国产夜间灯光数据“珞珈一号01星”日数据和“吉林一号”夜间灯光数据的应用潜力探索。在总结各类型夜间灯光的数据特征和应用潜力的基础上，项目组进一步地解决了传统夜间灯光数据(DMSP-OLS和NPP-VIIRS)时间不连续且不可比的缺点，提出了一种基于自编码器的跨传感器夜间灯光数据校正模型，生产了首套全球500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集。此外，在夜间灯光数据评估和生产方面，随着上一代具有夜间灯光数据获取能力的NPP-VIIRS卫星设计寿命的结束，项目组验证了新一代夜间灯光卫星NOAA-20的月合成数据与NPP-VIIRS月合成数据在多个尺度上均具有良好的一致性，并生产了一套中国地区2019年度的NOAA-20月合成数据。此部分主要成果具体如下:
项目组从全局视角分析了NPP-VIIRS月合成夜间灯光数据的季节性波动，发现上海地区在春季和秋季的灯光亮度最高，而夏季和冬季的灯光亮度相对较低。相关结果表明，人类活动的季节性变化确实会影响到夜间灯光遥感数据，但是不同人类活动类型对于灯光亮度的影响同样会存在差异，这些差异也为延伸夜间灯光遥感数据的应用领域提供了可能。研究成果:“ChenZuoqi,et al.,2019,IEEEJournal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.12:1143-1153.'
项目组为了提高NPP-VIIRS日数据的可用性和应用潜力，提出了一套包括月相校正、除云在内的日数据校正方案。
此外，基于人类活动的空间分布情况分析，项目组发现珞珈一号01星数据在数据质量、城市建成区提取等方面的应用潜力均优于传统NPP-VIIRS夜间灯光数据。研究成果:“Wang Congxiao,et al.,2020, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 85:101989'
与此同时，利用国产高分辨率和多光谱夜间灯光遥感影像:吉林一号(JL1-3B)，使用SQM夜光计进行实地采样，评估了其夜间灯光数据质量，结合OSM数据、DSM数据和云量数据提取路灯位置与路灯类型，并模拟将研究区内所有适宜的高压钠灯都改装成太阳能路灯，以此估算节约的电能和产生的环境效益。究: "Cheng Bin, et al., 2020, IEEE Journal of Selected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing. 13(99):675-684."
项目组为进一步验证辐射传输造成的城市实际夜间灯光与卫星夜间灯光数据之间的差异，提高人口估算模型适用于不同城市发展水平区域的能力。项目组综合考虑不同城市环境夜间灯光的差异，分别于华东师范大学闵行校区-实验场1(图1)和华东师范大学崇西野外观测站-实验场2(图2)建立夜间灯光辐射验证实验场，其中实验场1通过放置SQM光度计实现城市区域夜间灯光时序动态监测验证，实验场2通过架设人造光源(图3)，同时放置SQM光度计进行实时采集，实现夜间灯光地面-卫星动态定量数据采集，深度探索夜间成像机理，为理解夜间灯光反映人口动态分布提供实验数据和理论基础。
传统夜间灯光数据(DMSP-OLS 和NPP-VIIRS)之间存在不连续且不可比的缺点，项目组提出了一种基于自编码器的跨传感器夜间灯光数据校正模型，生产了首套全球 500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集。以NPP-VIIRS年合成数据、实验室定标的DMSP-OLS数据等为验证数据集，在全球范围和国家范围内，从像元尺度和城市尺度分别开展了精度验证工作，结果表明，新夜间灯光数据集具有类似于NPP-VIIRS的数据质量(图4)。新夜间灯光数据集解决了DMSP-OLS和NPP-VIIRS两套夜间灯光数据无法同时使用的问题，为城市问题研究(如长时序人口估算)等相关领域提供了新的数据来源。研究成果已在线发表: "Chen Zuoqi, et al., 2021, Earth System Science Data, 13(3): 889-906.". 此究成果同时受到自然科学基金青年基金项目(编号:41801343)支持。
2017年11月，与NPP卫星具有相似设计的新一代卫星NOAA-20成功发射，NPP-VIIRS数据采集工作也即将结束。对此，项目组对NOAA-20-VIIRS数据进行了研究，生产了一套中国地区2019年度的NOAA-20月合成数据，并参照NPP-VIIRS的月合成数据验证了其精度。一致性分析的结果表明，在省级、地市级和像素级尺度上NOAA-20月合成数据与NPP-VIIRS月合成数据均具有接近1:1的关系，并且两个数据在多个尺度上均具有良好的一致性，这表明NOAA-20夜间灯光月合成数据拥有巨大应用潜力，并将为夜间灯光应用研究的相关领域提供新的数据来源。
研究成果:
“YuchenHong,etal.,2021,InternationalJournalofRemoteSensing.42(20):7931-7951.”。
在项目进行过程中，新一代的夜间灯光数据NOAA-20VIIRS开始生产并公开发布，项目组在对其进行去噪合成等处理的基础上，进一步探究了NOAA-20VIIRS的DNB波段的夜间灯光数据在模拟社会经济指标和提取城市区域的能力。研究结果表明与NPP-VIIRS夜间灯光数据相比，NOAA-20夜间灯光数据在估计社会经济指标与提取城市区域方面都具有可比性，是一个研究社会经济和城市研究领域的有效数据源。研究成果为: "Li Yangguang et al., 2022. IEEE Journal of Selected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing. (15):1837-1845."
研究内容二:基于深度学习的高时间分辨率建筑物人口估算准实时模型
人口作为城市研究的基本要素之一，是度量城镇化水平的重要指标。项目组在城市多维遥感影像有效信息融合的基础上，进一步挖掘多维遥感影像特征库与人口数据的映射关系，采用集成学习方法和深度学习框架建立了一系列人口估算模型。研究发现，基于多维遥感数据特征库的城市人口估算相关模型可以很好地扩展到其他城市社会经济指标的估算中，项目组进而拓展了以夜间灯光数据和LiDAR数据为代表的多源城市遥感数据在贫困度、城市发展状况、城市等级体系识别、城市热环境等的方面的应用。
主要研究成果如下:
传统的人口调查方式可以获得精细的人口分布，但存在成本高、更新频率低等局限，因此遥感技术成为进行大范围人口估算的重要方式。为克服传统人口模型在商场、机场等区域的高估现象，项目组提出了一种基于机器学习算法的融合出租车OD 信息的人口估算方法。该方法在传统人口估算模型的结果基础上，利用不同时间段内出租车上下客的特点对人口格网校正，获得质量更优的人口格网数据.研究成果为: "Yu Bailang, et al., 2019. International Journal of GeographicalInformation Science. 33:687-706."
进一步地，项目组在前期多维遥感数据融合的知识积累下，提出了一种利用分辨率和物理信号各异的多源数据进行建筑物尺度人口估算的新方法。该方法主要包括三个步骤:建筑物轮廓提取，人口估算特征的提取以及随机森林人口估算模型。研究亮点在于融合从物理信号各异的多源数据中提取的三维形态物理信息与人类活动信息，建立了建筑物尺度人口估算模型(所选特征基尼系数见图5)。本研究在上海市黄浦区进行了验证，模型的估算结果R2为0.65，表明模型的总体精度较好。研究成果已发表在 Science 伙伴期刊 Journal of Remote Sensing:"Chen Hongxing, et al., 2021. Journal of Remote Sensing, 2021: 9803796."。
为进一步扩展夜间灯光数据表达多维社会经济指标的能力，项目组在深度学习的框架下，融合夜间灯光亮度、街景影像、土地覆盖等信息，利用卷积神经网络，提取出36个抽象特征，并对比了随机森林模型、线性回归、迁移学习等不同的方法进行贫困度估算。研究结果表明，随机森林模型具有更优的估算精度，在孟加拉国和尼泊尔等地该精度可达70%。此外，基于随机森林模型的基尼重要性分析结果，发现距离城市中心的距离是影响贫困度估算的重要因素之一。研究成果“Zhao Xizhi,etal.,2019.Remote Sensing.11:375.”。项目组深入分析了不同城市建成区密度下的夜间灯光亮度信息，构建了“城市空间-社会经济发展”曲线。结果表明，该曲线能够有效融合城市空间的扩张信息和城市社会经济发展信息，更为全面地表征了城市的发展状态。研究成果:“Yang Chengshu,et al.,RemoteSensing. 2019, 11:2398"
加深城市人口空间分布规律的认识，有助于未来城市化进程和政策决策。人口估算的相关模型和方法同样能拓展到城市化进程的相关研究中，项目组提出了基于夜间灯光数据进行城市分级的新方法，能够快速有效识别城市等级体系，为不同空间尺度的城市结构识别提供借鉴，所提出的城市结构相似度模型对于城市其他类型格局的研究以及城市规划等也具有巨大的应用潜力。研究成果:“WuBin，et al., 2019. International Journal of Geographical Information Science. 33:7, 1377-1398.”。城市化的进程也反映在了城市的土地覆盖/土地利用变化上，项目组基于人口研究相关的多维时空遥感数据融合方法，对土地覆盖的多层次变化进行有效的识别, 研究成:"Wu Bin, et al., 2021. International Journal of GeographicalInformation Science.35:2,397-425.”。
此外，项目组在城市社会指标的研究基础上，将视角从城市角度进一步扩展到城市群角度，提出了一种基于图论的动态最小生成树算法和剪枝算法来识别城市空间集群的演变。以DMSP-OLS夜间灯光遥感数据以及基于该数据提取的城市建成区作为数据源，以中国作为识别城市空间集群演化的应用实例，研究发现2000年、2004年、2008年和2012年分别识别出20、33、31和31个城市空间集群;这些城市空间集群可以分为单核扩张城市空间集群、新兴城市空间集群和多核合并的城市空间集群。我国城市空间集群的发展具有显著的空间异质性，其中东部沿海或南部地区的城市空间集群发展速度显著高于中部或西部地区。研究从动态视角重新认识了城市空间集群的空间范围及空间结构，为相关研究提供宝贵信息。研究成果已在线发表:“WangCongxiao,etal., 2021. Annals of the American Association of Geographers. 112:1, 56-77.".
现有城市问题相关研究中对三维信息的综合利用不足，尤其是二、三维融合信息的利用，项目组拓展融合多维遥感信息的人口估算模型，在LiDAR数据的加持下，项目组利用倾斜摄影技术得到的数字表面模型，通过去噪、腐蚀重建、区域生长等形态学操作，自动提取了具有高度信息的建筑物屋顶，为建筑物尺度的人口估算提供了重要的基础数据源，研究成果:“WuBin,etal.,2022.Journal ofSpatial Science.67(1):21-40.”。此外,对LiDAR数据进行三维景观格局指数提取，与传统二维景观指数结合，建立了二、三维景观格局指数体系。以二、三维景观格局指数为特征，以地表温度为因变量，利用XGBoost模型，探索了精细尺度的三维景观格局与地表温度的关系。研究成果:“Yu Siyi,et al.,2020.Science ofThe Total Environment, 725, 138229.".
基于车载激光LiDAR数据，项目组建立了街道尺度下三维可视模型，完成了高精度的街道三维可视性分析，为城市人居环境的定量分析提供科学参考，研究果为: "Zhao Yi, et al., 2020. GIScience & Remote Sensing. 57(6), 797-812."
在对城市环境的深入理解基础上，项目组综合考虑城市生态环境对城市人居的影响，提出了一种新的基于树干中心定义的独特树分布模式的配准方法来融合车载激光扫描和背包激光扫描两种移动地图系统的激光雷达点云数据，构建了逐步最小生成树匹配方法，通过逐步寻找和扩大不同点云中的空间语义公共子图，一步到位获得最优的配准结果，推翻了现有的“粗配准-精配准”两阶段方案，性能也显著优于当前的点云深度学习配准算法。研究成果:“WuBin,etal,2022.IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022(60): 5705713.".
研究内容三:基于多源遥感数据的高时间分辨率建筑物尺度城市人口估算典型应用
根据研究内容二取得的研究成果，项目组对基于深度学习的建筑物尺度人口算的方法和模型 ("Chen Hongxing,et al., 2021. Journal of Remote Sensing,2021:16.”)的应用进行了有效探索。
项目组基于前期验证基础，建立基于多源遥感数据的建筑物高时间分辨率的动态人口准实时估算模型，生产了一套上海市中心城区(外环以内区域)和崇明岛的建筑物尺度人口建筑物尺度精细化人口数据集。图6以上海市杨浦区延吉新村街道为例，展示了2021年建筑物尺度人口分布情况。该数据集从具有灵活的时间分辨率，可以动态反映上海市逐日、周、月、年的建筑物尺度人口分布，图7-10分别为上海市杨浦区延吉新村街道日、周、月、年尺度下建筑物人口分布情况。该人口数据集可以反映上海市建筑物尺度的人口时空动态变化及差异，尤其是重要节假日与工作日的人口变化差异，为城市发展监测和相关政策的规定提供可靠依据。此人口数据集正在进行精度验证等后续工作，待完成后将对外公布。
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