基于夜间灯光数据的六盘山连片特困区贫困度识别

基金项目:
国家自然科学基金项目"基于CAS-CA建模的绿洲城市增长边界模拟及生态空间保护研究"

兰州交通大学青年基金项目"丝绸之路河西走廊绿洲城市扩张遥感动态监测及诱因分析"

甘肃省自然科学基金项目"基于脆弱性测度的六盘山连片特困区贫困度识别与精准扶贫模式研究"

详细信息

刊出日期: 2019-06-15

Identification of poverty based on nighttime light remote sensing data: A case study on contiguous special poverty-stricken areas in Liupan Mountains

Publish Date: 15 June 2019

摘要: 针对精准扶贫过程中统计数据口径不统一,以及夜间灯光贫困识别多为短时间研究等问题,以六盘山连片特困区为例,借助DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光和社会经济统计等数据,运用不变目标区域法以及灰色关联模型构建区域灯光指数与多维贫困指数(multidimensional poverty index,MPIstatistical),建立贫困估算模型生成多维贫困指数估算值(MPIestimated)探究较长时间序列的贫困识别.研究结果表明,MPIestimated识别贫困的精度较高,与MPIstatistical的平均相对误差介于3.14% ~3.52%,能准确反映区域真实的贫困程度;2000—2015年间研究区MPIestimated均值分别为0.361,0.372,0.375,0.378和0.382,贫困程度逐年减轻;2000—2012年间识别出极贫困县39~46个,高度贫困县20~21个;2000—2015年间Moran's I指数分别为0.49,0.45,0.47,0.49和0.43,表明连片特困区贫困程度呈现明显集聚性.贫困格局呈现"东西部贫困程度相对较轻,南北部贫困程度相对较重"的空间演变趋势.
- DMSP-OLS/NPP-VIIRS /
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- 六盘山

中国自然资源航空物探遥感中心	主办
地质出版社	出版