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[期刊论文] 作者：桂志鹏, 梅宇翱, 吴华意, 李锐,
来源：地球信息科学学报 年份：2022
人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段，现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源，通常以数量/密度型指标形式参与回归建模，该方式忽略了类型相同但个......
[期刊论文] 作者：刘正廉,桂志鹏,吴华意,秦昆,吴京航,梅宇翱,赵晶,,
来源：测绘地理信息 年份：2021
精细的人口分布数据能刻画出行政单元内部细节的人口空间分布信息，为城市规划、灾害评估等相关研究和应用提供有效数据支撑。利用房屋建筑及高德兴趣点（point of interest,POI）数据提取建模因子，结合随机森林模型获取了武汉市2015年常住人口50 m空间化数据集。实验......
[期刊论文] 作者：吴京航,桂志鹏,申力,吴华意,刘洪波,李锐,梅宇翱,彭德华,,
来源：武汉大学学报(信息科学版) 年份：2021
现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口，但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时，格网特征建模仅考虑格网自身属性，导致格网间空间关联被人为割裂。为此，本文基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法（Po......
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