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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种基于多维夜光特征的资产财富估算方法及系统，该估算方法包括：获取研究年份下研究区域的夜间灯光数据和定居点数据，以及财富指数数据和国际财富指数数据；统计研究区域内DHS集群的财富指数，利用国际财富指数数据对财富指数进行可比化处理，得到DHS集群的国际财富指数；将夜间灯光数据和定居点数据进行空间邻域分析，提取定居点的多维夜光特征；构建DHS集群的缓冲区，计算缓冲区内所有定居点的多维夜光特征的平均值，作为DHS集群的多维夜光特征；构建训练样本，利用训练样本对随机森林模型构建的资产财富估算模型进行训练；采用资产财富估算模型进行资产财富估算。本发明的估算精度尤其是对非照明区域的估算精度得到显著提升。

主权项：1.一种基于多维夜光特征的资产财富估算方法，其特征是，包括：获取研究年份下研究区域的夜间灯光数据和定居点数据，以及获取研究区域内的财富指数数据和国际财富指数数据；根据财富指数数据统计研究区域内DHS集群的财富指数，利用国际财富指数数据，对DHS集群的财富指数进行可比化处理，得到DHS集群的国际财富指数；将夜间灯光数据和定居点数据进行空间邻域分析，提取定居点的多维夜光特征，包括定居点的夜光值以及定居点与其最近夜光点的距离；构建DHS集群的缓冲区，并计算缓冲区内所有定居点的多维夜光特征的平均值，作为DHS集群的多维夜光特征；构建训练样本，包括DHS集群的国际财富指数和多维夜光特征，分别作为预测变量和解释变量，利用训练样本对随机森林模型构建的资产财富估算模型进行训练；采用资产财富估算模型对研究区域定居点进行资产财富估算；所述多维夜光特征还包括：定居点分别与其最近平均值夜光点、最近中位值夜光点的距离，以及定居点的最近夜光点、最近平均值夜光点、最近中位值夜光点的夜光值；所述平均值夜光点指：夜间灯光数据中夜光值不小于平均值的夜光点；所述中位值夜光点指：夜间灯光数据中夜光值不小于中位数的夜光点；所述平均值和所述中位数的计算为：根据研究区域的夜间灯光数据，对夜光区域的夜光值进行统计获得；所述将夜间灯光数据和定居点数据进行空间邻域分析，提取定居点的多维夜光特征，包括：构建覆盖研究区域的矢量格网；将定居点数据中像素值大于0的像素提取到与像素位置对应的矢量网格中心，生成定居点矢量数据；将夜间灯光数据中夜光值大于0的像素提取到位置对应的矢量网格中心，生成夜光点矢量数据；根据定居点矢量数据和夜光点矢量数据以及定居点矢量数据与夜光点矢量数据间的位置关系，获取定居点的夜光值以及定居点与其最近夜光点的距离。

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百度查询： 武汉大学 一种基于多维夜光特征的资产财富估算方法及系统