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摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的全球次国家尺度人均GDP估算方法。方法包括：对全球月度NPP‑VIIRS数据和年度DMSP‑OLS夜间灯光遥感数据进行预处理和基础校正，得到C‑NPP‑VIIRS和C‑DMSP‑OLS，进而训练多层感知机模型和梯度提升决策树模型，基于训练好的多层感知机模型和梯度提升决策树模型获得DMSP‑OLS‑like‑1和DMSP‑OLS‑like‑2；在次国家尺度上建立L‑DMSP‑OLS与人均GDP之间的非线性转换关系，进而估算全球次国家尺度人均GDP数据。本发明提高了全球次国家尺度人均GDP数据的估算精度。
主权项：1.一种基于深度学习的全球次国家尺度人均GDP估算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取全球月度NPP-VIIRS数据和年度DMSP-OLS夜间灯光遥感数据，并对NNPP-VIIRS数据和年度DMSP-OLS夜间灯光遥感数据进行数据预处理和基础校正，得到C-NPP-VIIRS和C-DMSP-OLS；基于C-NPP-VIIRS和C-DMSP-OLS重叠年份的数据分别训练多层感知机模型和梯度提升决策树模型；基于训练好的多层感知机模型和梯度提升决策树模型分别预测2013年之后的全球DMSP-OLS灯光值，分别记为DMSP-OLS-like-1和DMSP-OLS-like-2；以多层感知机模型和梯度提升决策树模型的精度作为权重，对DMSP-OLS-like-1和DMSP-OLS-like-2数据进行加权平均，得到DMSP-OLS-like数据；基于2013年之前的C-DMSP-OLS数据和2013年之后的DMSP-OLS-like数据获得长时间序列夜间灯光数据，并记为L-DMSP-OLS；基于国家尺度和次国家尺度的人均GDP数据，在次国家尺度上构建建模数据；构建新的多层感知机模型，在次国家尺度上建立L-DMSP-OLS与人均GDP之间的非线性转换关系，基于所述非线性转换关系估算长时间序列的全球次国家尺度人均GDP数据。
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百度查询： 河南大学 一种基于深度学习的全球次国家尺度人均GDP估算方法
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