【摘 要】
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人口抽样调查是通过人口样本估算区域人口总体的一种手段。由于人口分布通常具有空间差异性,传统的抽样调查理论难以满足日益增长的空间抽样需求,合理高效的人口空间抽样调查方法对于人口统计、研究人类活动、解决城市问题等有重要意义。本文提出一种基于多源信息与深度学习特征提取的人口空间抽样方法。在不透水面信息的辅助下,利用四叉树分割进行分层抽样,初步选择出可能存在人口分布的调查样本,并通过深度学习的常用模型——
【机 构】
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广东省国土资源测绘院,广东 广州510500;广州大学地理科学与遥感学院,广东 广州510006;湖南博通信息股份有限公司,湖南 长沙410007
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人口抽样调查是通过人口样本估算区域人口总体的一种手段。由于人口分布通常具有空间差异性,传统的抽样调查理论难以满足日益增长的空间抽样需求,合理高效的人口空间抽样调查方法对于人口统计、研究人类活动、解决城市问题等有重要意义。本文提出一种基于多源信息与深度学习特征提取的人口空间抽样方法。在不透水面信息的辅助下,利用四叉树分割进行分层抽样,初步选择出可能存在人口分布的调查样本,并通过深度学习的常用模型——卷积神经网络估算样本建筑物密度,以辅助最终调查样本的选择与调查方案的制定。研究结果证明,该方法能够有效地
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“获得感”已日渐成为评估民众是否切实享有改革成果的核心指标.职业技能培训是帮助贫困人口摆脱贫困的主要方式之一,以“获得感”为衡量指标,可以更精准地评估职业技能培训
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