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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供了一种基于夜光影像多特征的贫困率估算方法及系统。首先获取研究年份及区域对应的夜间灯光多角度月合成数据和多角度年合成数据、DHS调查数据、GADM国家行政边界矢量数据及VNF燃烧点位置数据。利用VNF数据和行政边界数据对多角度夜间灯光数据去除异常大像元值并进行掩膜处理。对处理后的多角度月合成数据计算统计特征；对处理后的多角度年合成数据计算纹理特征。根据每个DHS样本所在的位置，提取邻域单元内的统计特征和纹理特征。将从夜间灯光数据中提取的统计特征和纹理特征输入到随机森林回归模型，随机森林回归模型输出预测平均财富指数。利用预测平均财富指数计算研究区的贫困率。
主权项：1.一种基于夜光影像多特征的贫困率估算方法，其特征在于，包括：获取研究年份及区域对应的夜间灯光数据产品中的月合成数据与年合成数据、人口与健康调查数据以及LandScan人口数据；从所述夜间灯光数据产品中的月合成数据与年合成数据中，提取出包括全角度、近星下点和侧视点的多角度月合成夜间灯光数据和多角度年合成夜间灯光数据；根据每个所述人口与健康调查数据的样本所在的位置，提取其邻域单元内的多角度月合成夜间灯光数据统计特征：单元夜间灯光总量指数、单元平均夜间灯光强度指数和单元夜间灯光不稳定性指数；根据每个所述人口与健康调查数据的样本所在的位置，提取其邻域单元内的多角度年合成夜间灯光数据纹理特征；构建覆盖研究年份及区域的渔网单元；对于每个所述渔网单元，将所述多角度月合成夜间灯光数据统计特征和的所述多角度年合成夜间灯光数据纹理特征组成的多维贫困特征，输入到随机森林回归模型，所述随机森林回归模型输出预测平均财富指数；求和计算覆盖所述研究年份及区域所有所述渔网单元的LandScan人口数据，将其作为所述研究年份及区域的总人口数量sumPOP，求和计算所述研究年份及区域内所述预测平均财富指数小于设定值的所述渔网单元的人口数据，将其作为所述研究年份及区域的贫困人口数量povertyPOP，研究年份及区域的贫困率即为povertyPOPsumPOP。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于夜光影像多特征的贫困率估算方法及系统
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