Fine-scale population estimation: how Landsat ETM+ imagery can improve population distribution mapping
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe spectral response based and land use based methods were compared for population estimation with Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery for Marion County, Indiana, USA. With the spectral response based method, impervious surface and vegetation fractions and land surface temperature derived from the Landsat ETM+ thermal band along with spectral bands were tested for estimating population density at the census block group level. With the land use based method, land use and land cover images were first extracted from Landsat ETM+ reflected bands. The population count for the block groups was estimated based on the area of residential land use. Population was then dasymetrically redistributed onto a 30 m grid based on a land cover and land use map of the study area. A comparative analysis shows that the spectral response method produced a larger mean relative error of 237% for population density at the block group, whereas the land use based method yielded a much better estimation, with a mean relative error of 21.4% for population counts for the block group. It is suggested that the dasymetric map provides a more accurate portrayal of population distribution than a choropleth map at small geographical scales such as that of a US county.Les méthodes basées sur la réponse spectrale et l'utilisation du sol ont été comparées pour l'estimation de la population à l'aide des données ETM+ (« Enhanced Thematic Mapper Plus ») de Landsat dans le comté de Marion, en Indiana, É.-U. Dans le cas de la méthode basée sur la réponse spectrale, les fractions de surfaces imperméables et de végétation ainsi que la température de la surface du sol dérivée de la bande thermique de ETM+ de même que des bandes spectrales ont été testées pour estimer la densité de population au niveau du groupe d'ìlots de recensement (« census block group »). Dans le cas de la méthode basée sur l'utilisation du sol, l'image de l'utilisation du sol et du couvert a été préalablement extraite des bandes réfléchies de ETM+ de Landsat. Le décompte de la population pour les groupes d'ìlots a été estimé à partir de la surface d'utilisation du sol de type résidentiel. La population a ensuite été redistribuée par méthode dasymétrique sur une grille de 30 m basée sur la carte du couvert et de l'utilisation du sol de la zone d'étude. Une analyse comparative montre que la méthode basée sur la réponse spectrale a donné une erreur relative moyenne plus grande de 237 % pour la densité de population au niveau du groupe d'ìlots, alors que la méthode basée sur l'utilisation du sol a donné une bien meilleure estimation, avec une erreur relative moyenne de 21,4 % pour le décompte de la population au niveau du groupe d'ìlots. Les résultats suggèrent que la carte dasymétrique donne un portrait plus précis de la répartition de la population que la carte choroplèthe à des petites échelles géographiques comme celle d'un comté américain.[Traduit par la Rédaction]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».