融合灯光强度和斑块空间分布特征的贫困区域识别模型构建——以山西省为例

作者：昝骁毓,谭晓悦,李强,陈晋

摘要：贫困区域识别对于国家实施精准扶贫方略具有重要作用。基于山西省2013~2017年NPPVIIRS夜间灯光数据,提取灯光总强度、平均灯光强度、灯光斑块面积、最大斑块灯光强度、灯光斑块聚集度等参数,应用方差分析方法检验贫困县与非贫困县的参数差异;以2013年NPP-VIIRS数据构建贫困区域识别模型,并应用于2014~2017年的贫困县识别。结果表明:模型的综合识别准确率为71.43%~77.31%,贫困县识别精度较高,为79.31%~86.21%,非贫困县识别精度为59.02%~73.77%。除了灯光强度参数,模型中包含灯光斑块空间分布特征参数能够提高总体精度。进一步分析贫困概率与GDP关系、不同类型县的贫困概率年际变化,可以认为:夜间灯光数据能够用于贫困区域识别和退出评估,融合灯光强度与灯光斑块空间分布特征有助于提高贫困区域识别精度。

发文机构：北京师范大学地理科学学部 中国科学院电子学研究所苏州研究院 苏州市空天大数据智能应用技术重点实验室 香港理工大学土地测量及地理资讯学系

关键词：贫困区域识别NPP-VIIRS数据判别分析山西省灯光斑块空间特征Poverty area recognitionNPP-VIIRS dataDiscriminant analysisShanxi ProvinceLandscape characteristics of light patches

分类号： TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]