Research Method

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人口分布面推定過程

Step1)　夜間地上光分布を示す画像を用いて、各30秒ピクセル（ほぼ1kmラスター）ごとに、人口を推定するモデルを定義する。

Step2)　モデルによる各ピクセルの人口推定値を、人口統計の報告されている行政単位（ベクターデータ）ごとに集計し、適当な誤差の最小化によって、モデルのパラメターを求め、モデルの精度を確認する。

Step3) 　各30秒ピクセル単位の人口推定値を重みとして、行政単位で報告されていた人口統計を任意のグリッドメッシュへ変換する。

この研究では、黄色で示した３つの異なる空間単位間でのデータ変換（面補間）がKeyとなる分析処理である。

地理情報処理過程

（処理１：カウンティ・ベクターの30秒ラスター化）

CountyベクターデータをGIS（ArcView Spatial Analyst）により30秒×30秒メッシュへラスター化

(処理２：SLIポテンシャル面の生成）

DMSP/OLS SLI原画像からポテンシャル面（光のある領域への近接性）の作成（ポテンシャル面の意義については、SLIポテンシャルのページを参照）

（処理３：カウンティ人口密度によるモデル推定）

比較

モデル適合度の確認

SLIおよびSLIポテンシャル面により３０秒ラスター単位で、人口をモデルにより推定し、処理１で得た行政界ラスターにより、行政単位（カウンティ）ごとに推定値を集計する。結果として、カウンティ単位の人口密度予測値と実測値が得られ、これを比較した上で、モデルのパラメターを求める。（上記 Step1 and 2に対応）

（処理４：DMSP/OLS SLI を利用したIntelligent Interpolationの実行）

カウンティ別人口

＋

SLI＋SLIポテンシャルによる30秒単位の人口配分ウェイトにより人口30秒ラスターデータの作成

（先にキャリブレーションされたモデルの予測値を利用）

↓

30秒ラスター以上のグリッドメッシュによる集計

↓

グリッド化された人口分布面