Estimation of electric power consumption using nighttime light remote sensing data based on K-Means city classification algorithm
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摘要: 为了减小利用夜间灯光影像估算城市电力消费量时的误差,需要考虑样本地区的发展状况,在估算之前对样本进行分类.选取2015年中国大陆263个地级市的NPP-VIIRS夜间灯光数据对城市电力消费量进行估算.提出了基于灯光结构而非传统统计数据的K-Means城市分类算法.利用该方法将样本分为5类并估算电力消费量,与其他分类方法的估算结果相比可知:该方法估算值的平均相对误差和均方根误差分别为32.02%和57.04,较不分类时分别减小25和3.39百分点;估算中的高精度城市比例为53.99%,较不分类时增加了13.59百分点,且为所有方法中的最高比例;相较不分类时的估算结果,有152个城市的估算误差有所降低.该方法性能与其他分类方法的最优性能相似.
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