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延吉市社区人口空间分布格局及人性化社区管理研究高然;李冰;李明玉【摘要】基于景观生态学,以延边朝鲜族自治州首府—延吉市社区为研究单位,对延吉市社区人口空间格局分布特征及影响因素进行分析,并对各类型社区中的人性化社区设计提出一些建议,以缓解社会转型所带来的矛盾,创造和谐、人性化的城市空间.【期刊名称】《延边大学农学学报》【年(卷),期】2015(037)001【总页数】5页(P70-74)【关键词】社区;人口空间格局;人性化;延吉市【作者】高然;李冰;李明玉【作者单位】延边大学理学院,吉林延吉133002;延边大学理学院,吉林延吉133002;延边大学理学院,吉林延吉133002【正文语种】中文【中图分类】C922随着社会的不断发展，城市化呈现出势不可挡的态势。
中国人口仍然处增长期，随着城市化和人口的继续增长，以城市为中心的区域环境将接受严重的挑战。
因此，获得及时、有效的人口资料，对城市的可持续发展显得尤为重要。
以往的人口空间分布研究多基于人口普查数据，以面状区域或行政区划单元为基本单元收集和存储的统计型数据集。
而在实际应用中，普查数据的应用存在2个方面的问题，即空间分辨率低，时间分辨率低[1]。
鉴于此，本研究运用问卷调查与文献研究相结合的方法，以延吉市“社区”为研究单元，基于各年龄段社区人口的分类特征、空间格局等方面的研究及其影响因素，提出老龄化社区中的人性化城市设计建议，以期为实现延吉市社会空间的有序发展，避免或减少社会冲突，构建“以人为本”的和谐城市社会提供一定的借鉴。
延吉市位于吉林省东部，延边朝鲜族自治州中部。
延吉市作为延边朝鲜族自治州首府，现辖河南街道、建工街道、进学街道、北山街道、新兴街道及公园街道6个街道70个社区和小营镇、依兰镇、三道湾镇、朝阳川镇4镇54个行政村。
本文以延吉市建成区为研究区域，6个街道所辖70个社区为基本研究单元，总面积55.67 km2，总人口578 727人。
基于地理信息技术的城市人口分析与空间规划研究在城市化进程不断加快的现代社会，城市的人口分析和空间规划变得尤为重要。
地理信息技术（Geographical Information Technology，简称GIT）作为一种高效的工具和方法，为城市人口分析和空间规划提供了有力支持。
本文将探讨基于地理信息技术的城市人口分析与空间规划研究，并介绍其在实际应用中的重要性和挑战。
首先，基于地理信息技术的城市人口分析可以提供关于人口分布、人口密度、人口结构等方面的详细信息。
地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）可以将人口数据与地理空间数据进行整合和分析，从而得出各个地区的人口特征。
通过对人口数据的细致分析，城市规划者可以了解到人口的空间分布，找到人口密集区和人口稀疏区，为城市规划和发展提供科学依据。
其次，地理信息技术还可以帮助评估城市人口的需求和提供服务的规划。
通过分析人口特征、人口密度，以及未来预测人口趋势，城市规划者可以制定相应的规划措施，如优化基础设施建设、改善公共交通系统、提供教育和医疗资源等。
这不仅可以提高居民的生活质量，还可以促进城市的可持续发展。
另外，地理信息技术在城市空间规划中的应用还可以提供多元化的决策支持。
通过GIS的空间分析功能，规划者可以评估不同空间方案的效果，确定最优方案。
例如，在规划新的住宅区时，可以通过GIS对人口分布、道路网络、商业配套等多个因素进行综合分析，找到最合适的空间布局。
这种基于地理信息技术的决策支持不仅可以提高规划效率，还可以减少规划过程中的错误和成本。
然而，基于地理信息技术的城市人口分析与空间规划也面临一些挑战。
首先，数据的获取和整理是一个复杂而耗时的过程。
不同部门和机构收集的数据可能存在不一致性和不完整性，需要进行数据清洗和整合。
此外，人口数据的时效性也是一个问题，随着时间的推移，人口分布和结构可能发生变化，需要及时更新数据。
基于GIS的人口统计数据空间化解决方案人口数据一般以各种级别的行政区域为统计单位，使用表格进行展示。
常用的人口分布度量指标是人口密度，即行政区域内单位土地面积上的人口数量，这种以行政辖区为单位进行统计的方法，统计的结果是假定人口均匀分布在整个区域内，无法表达辖区的内部差异，面积较大的湖泊上，坡度较大的山地上都会被分配人口，这在很大程度上影响了人口密度数据在使用时的准确性和可靠性。
随着地理信息系统的应用和发展，基于固定大小空间单位的人口计算方法研究逐步开展，其中以公里格网（1km×1km）的应用较多。
在地理信息系统中对人口数据进行格网化表达，能够直观的表现人口数据的空间分布，有效的拓展人口数据的应用领域。
本方案选取大比例尺地理数据、地形地貌数据，利用GIS空间统计分析方法，对四川省人口统计数据进行格网空间化。
1、数据及预处理使用1:500000地理数据（包括居民地、水系）、四川省年鉴数据、四川省县级行政区划界线。
在进行人口数据空间化之前，先对数据进行预处理：(1) 利用高分辨率遥感卫星影像对四川省东部地区经济发达、城市建设显著的地区进行居民地范围轮廓线的修改。
(2) 点状居民地以县级辖区为单位，对照高分辨率遥感卫星影像，确定居民地范围，以缓冲区的方式生成面状居民地。
(3) 一定坡度以上的坡度数据同居民地数据套和，对照高分辨率遥感卫星影像检查修正居民地。
(4) 利用高分辨率遥感卫星影像对四川全省面状水系进行更新，增加新增的水库、湖泊，修改改线部分的水体等。
(5) 通过GIS软件的叠加分析功能，在空间分布上检查居民地与水系的关系，处理由于城市搬迁等原因造成的两者空间上的矛盾。
2、方法本方案采用的人口数据空间化的基本思路是，假设所有的人口都分布在居民地上，在这个假设条件下对县级行政区划（包括省辖市、县级市）为单位的人口数据在空间上进行重新分配，在确保各县总人口数不变的情况下，求得每平方公里土地上居住的人口数。
基于GIS的人口统计数据的空间化探讨摘要：人口信息的空间化是当前地理科学和社会科学共同的热点问题。
土地利用信息数据包含了影响人口分布的大量信息。
利用SPSS数学统计软件的分析和数学建模功能及ArcGIS的强大空间分析功能，通过建立土地利用类型对人口分布的影响因子库，实现了人口统计数据的空间化。
关键词：GIS；人口统计数据；空间化人口分布是人口地理学研究的核心问题。
人口分布同生产分布以及同各国各地区的社会经济发展息息相关，研究人口分布的地域差异及其发展过程，揭示其中的规律性对制订区域人口政策、人口的合理再分布以及实现人口、资源、环境的协调持续发展起着指导作用。
传统的人口统计数据通常是以行政区域为单元，通过普查、逐级汇总而来，以综合反映某行政区域内的人口总和。
传统的人口数据统计方法在实际应用中存在较多问题：一是数据的空间分辨率低（县级）；二是数据的时间分辨率低，全国性的人口普查10年一次；三是以行政区域为单元获得的人口统计数据在区域内是均匀分布的，不能体现出人口数据的空间分布特性；四是在研究过程中，研究区域往往与行政区划并不一致，增加数据分析的难度；五是不利于多源数据融合。
基于地理格网的空间数据，如遥感数据与基于行政单元的人口数据存在尺度上的差异，难以进行融合分析。
要解决上述问题，就要探索人口分布规律并利用GIS技术将人口数据按照其分布规律展布到一定尺寸的地理格网中，构建人口分布空间数据库。
人口数据空间化是指通过构建特定的统计分析数学模型将以行政区为单元的人口统计数据分布到一定尺寸的地理格网中，实现由行政单元向地理单元网格的转换。
通过人口分布的空间化可以进一步提高人口信息管理水平为经济与社会的可持续发展提供服务。
人口统计数据的空间化研究已成为人口空间分布应用研究领域的一个热点问题。
刘纪远、岳天祥等人通过运用净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模等数据集，模拟了中国人口密度的空间分布规律；刘望保、闫小培等人利用EDSA－GIS空间自相关分析技术，分析改革开放以来广州市人口空间分布及其演化。
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
基于GIS的人口统计数据的空间化探讨人口信息的空间化是当前地理科学和社会科学共同的热点问题。
土地利用信息数据包含了影响人口分布的大量信息。
利用SPSS数学统计软件的分析和数学建模功能及ArcGIS的强大空间分析功能，通过建立土地利用类型对人口分布的影响因子库，实现了人口统计数据的空间化。
人口分布同生产分布以及同各国各地区的社会经济发展息息相关，研究人口分布的地域差异及其发展过程，揭示其中的规律性对制订区域人口政策、人口的合理再分布以及实现人口、资源、环境的协调持续发展起着指导作用。
传统的人口统计数据通常是以行政区域为单元，通过普查、逐级汇总而来，以综合反映某行政区域内的人口总和。
传统的人口数据统计方法在实际应用中存在较多问题：数据的空间分辨率低（县级）；数据的时间分辨率低，全国性的人口普查10年一次；以行政区域为单元获得的人口统计数据在区域内是均匀分布的，不能体现出人口数据的空间分布特性；在研究过程中，研究区域往往与行政区划并不一致，增加数据分析的难度；不利于多源数据融合。
基于地理格网的空间数据，如遥感数据与基于行政单元的人口数据存在尺度上的差异，难以进行融合分析。
要解决上述问题，就要探索人口分布规律并利用GIS技术将人口数据按照其分布规律展布到一定尺寸的地理格网中，构建人口分布空间数据库。
人口数据空间化是指通过构建特定的统计分析数学模型将以行政区为单元的人口统计数据分布到一定尺寸的地理格网中，实现由行政单元向地理单元网格的转换。
通过人口分布的空间化可以进一步提高人口信息管理水平为经济与社会的可持续发展提供服务。
人口统计数据的空间化研究已成为人口空间分布应用研究领域的一个热点问题。
刘纪远、岳天祥等人通过运用净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模等数据集，模拟了中国人口密度的空间分布规律；刘望保、闫小培等人利用空间自相关分析技术，分析改革开放以来广州市人口空间分布及其演化。
以土地利用数据为主要影响因子，探讨具有实际可操作性的人口数据空间化的方法，并在鄱阳湖区进行试验。
地理信息世界GEOMATICS WORLD 第28卷 第1期2021年2月2021.2Vol.28 No.1融合POI数据的建成区人口数据空间化方法——以武汉市为例【摘要】人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义，现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据，鲜有涉及关注点（POI）数据研究。
通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化。
并以武汉市建成区为例，进行方法验证。
结果表明，不同尺度格网下反映出的武汉市人口分布空间特征不同，并且都与武汉市实际人口分布情况一致，验证了该方法的有效性。
【关键词】建成区；人口空间化模型；POI数据；武汉市【中图分类号】TU2 【文献标识码】A 【文章编号】1672-1586（2021）01-0021-05Spatialization of Population Data in Built-up Area Merging with POI Data:A Case Study over Wuhan CityAbstract: The spatialization of population is important to refine the management of cities. While the existing population data spatialization methods mainly use the night light data and land use data with less adoption of POI data. This paper presents a population model using land use classification data, POI data and demographic data by the multiple linear regression. We applied it to the built-up area for the spatialization of population data, and validated the proposed approach at the built-up area of Wuhan city. The results show that the spatial characteristic of Wuhan's population distribution varies in different scale grids, and obtains a good agreement with the actual population distribution of Wuhan, which verifies the feasibility of the method.Key words: built-up area;population spatialization model; POI data; Wuhan cityDU Zhiqiang 1,2, HUANG Dongning 1, DING Huoping 3, LI Xiangxiang 3(1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,Wuhan 430079, China; 2. Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan 430079, China;3. Space Star Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China )基金项目：国家自然科学基金(41971347)、预研项目“空间信息与地理信息融合”资助作者简介：杜志强(1970-)，男，江苏扬中人，副教授，博士，主要从事虚拟地理环境和三维地理信息系统相关理论方法和技术，并重点在综合减灾、三维城市建模等方向开展应用研究工作。
基于多源数据和机器学习的人口空间化研究——以成都市为例第一篇范文基于多源数据和机器学习的人口空间化研究——以成都市为例在二十一世纪的今天，城市化进程正如火如荼地进行着。
城市人口的增长，不仅仅体现在数量的增加，还体现在空间分布的变迁上。
对此，基于多源数据和机器学习的人口空间化研究，为我们提供了一个全新的视角，以此来理解和预测人口的空间分布特征和趋势。
本文以成都市为例，探讨基于多源数据和机器学习的人口空间化研究方法和应用。
1. 研究背景成都市，作为中国西南地区的重要城市，其人口的增长和空间分布的变化，对于中国乃至全球的城市化研究都具有重要的参考价值。
近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，机器学习算法在城市人口空间化研究中得到了广泛的应用。
2. 数据收集为了实现对成都市人口空间化的精确预测，我们需要收集大量的多源数据。
这些数据包括但不限于：- 人口普查数据：提供人口的基本统计信息，如年龄、性别、职业等。
- 遥感数据：通过卫星遥感技术，获取城市土地利用、建筑密度等信息。
- 社会经济数据：包括GDP、收入水平、教育水平等。
- 交通数据：通过交通流量、公共交通设施等信息，反映人口流动情况。
3. 数据处理和特征工程收集到的多源数据需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
此外，为了提高机器学习算法的预测性能，还需要进行特征工程，提取和构造对人口空间化预测有帮助的特征。
4. 机器学习算法选择在完成数据处理和特征工程后，我们可以选择合适的机器学习算法进行人口空间化的预测。
常见的算法包括：- 线性回归：适用于预测连续变量，如人口数量。
- 决策树：能够处理非线性关系，适用于分类和回归问题。
- 支持向量机：适用于分类和回归问题，特别是高维数据。
- 神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，适用于复杂的非线性关系。
5. 模型评估和优化模型的评估和优化是保证人口空间化预测精度的关键。
我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法来评估模型的性能。
基于地理空间统计分析的城市人口分布研究方法随着城市化进程的不断加快，对城市人口分布的研究需求也日益增长。
地理空间统计分析作为一种数学统计方法，在城市人口分布研究中发挥着重要的作用。
本文将就基于地理空间统计分析的城市人口分布研究方法进行探讨。
一、地理空间数据的收集和处理在进行城市人口分布的统计分析之前，首先需要收集有关城市人口分布的地理空间数据。
这些数据可以是人口普查数据、土地利用数据、交通网络数据等。
在收集数据时，需保证数据的时效性、准确性和完整性。
获得地理空间数据后，还需要对数据进行处理。
首先，需要进行数据的清理和拟合，去除数据中的异常值和缺失值，确保数据的可靠性。
其次，还需要对数据进行转换和标准化，以便进行后续的统计分析。
二、空间数据分析方法1. 空间自相关分析在城市人口分布研究中，空间自相关分析是一种常用的统计分析方法。
通过计算不同地区间的相似程度，可以揭示城市人口分布的空间异质性。
空间自相关分析方法包括莫兰指数和格局矩阵等，这些方法能够帮助我们了解城市人口在空间上的聚集程度和相互依赖关系。
2. 空间插值分析空间插值分析方法可以根据已有的点数据，推测出其他位置的数值。
在城市人口分布研究中，可以利用空间插值分析方法预测不同地区的人口数量。
常用的空间插值方法有克里金法、反距离加权法等，这些方法可以通过数据的空间分布规律，得出合理的人口分布结果，为城市规划和决策提供参考。
3. 空间聚类分析空间聚类分析是一种将相邻区域或者具有相似属性的地区划分为同一类的方法。
在城市人口分布研究中，空间聚类分析可以揭示城市人口分布的空间结构特征和规律。
通过空间聚类，可以将城市划分为不同的人口密度区域，从而为城市规划提供科学依据。
三、地理空间模型的构建地理空间模型是进行城市人口分布研究的重要工具。
基于地理空间数据和统计方法，可以构建出不同的地理空间模型，从而揭示城市人口分布的影响因素和机制。
常用的地理空间模型包括地理加权回归模型、空间自回归模型等。
基于居民地分类的人口统计数据空间化研究作者：陈锦珍
来源：《科学与财富》2018年第33期
摘要：人口统计数据空间化是人口信息与其他社会经济、资源环境等信息进行空间集成的基础，旨在揭示人口在地理空间上的数量信息与位置分布，展示人口统计数据在地理学中的意义。
本文在论述人口空间化方法的基础上，对基于居民地分类的人口统计数据空间化进行分析。
关键词：人口统计数据；空间化；居民地分类
人口问题是当今世界最为重要的社会问题之一，对环境、社会以及经济等均有较大的影响。
人口问题主要包括人口分布、人口数量、人口结构、人口质量等问题，其中人口分布的意义重大。
人口空间分布是人口地理学研究的核心问题之一，指一定时间上人口在地域上的分布情况，对人地关系的研究具有重要作用。
人口空间分布是一个较为复杂的问题，涉及社会、经济与资源等多个方面，此外，不同指标体系与影响因素均可对人口空间分布产生一定的影响。
分析人口空间分布的有效研究方法，人口数据空间化为重要的获取途径，其在多源数据的融合以及人口空间分布的精确刻画等方面均具有重要的科学意义。
针对人口统计数据空间化的研究，主要有城市地理学理论中的经典人口密度模型、空间差值方法、遥感与GIS支持下的人口数据空间化等。
1人口空间化研究概述
在GIS与遥感等技术得到飞速发展的同时，对人口数据统计方法的研究也取得了一定的成果。
传统的人口数据收集多基于行政单元进行，虽然部分行政区域的划分可依据山地、河流等自然标志进行客观划分，但大部分行政区仍需参考历史文化等因素进行人为划分，这在一定程度上影响了人文数据的应用。
此外，以行政单元获得的部分社会经济指标，丢失了其空间分布特征，如区域人口、GDP、产品的销售量等，基于行政单元的统计数据，只能反映被调查区域的指标总量或者指标平均值，并不能反映其空间分布，这使得相关数据的应用受到了极大的限制。
“人口数据空间化”的研究旨在通过科学、合理的人口分布指示因素构建相应的数学模型，将人口统计数据展布于一定大小的地理格网中，实现表达人口信息的载体由行政单元向网格转换。
因此，人口数据空间化是解决传统数据采集存在的问题的有效途径。
2人口统计数据空间化的方法
自人口统计数据空间化的概念诞生以来，经过30余年的发展，人口统计数据空间化的研究水平已逐渐成熟。
就人口统计数据空间化的方法来看，主要有以下几类。
（1）面积权重法
面积权重法是在无其他可供参考的数据的情况下采用假设法进行的插值方法。
假设统计值在统计区内均匀分布，以此为基础，采用统计值除以统计区域的面积的计算方法获得统计区域的密度，而后通过公式（1）得到任何目标区域的值。
若存在某一区域，与源区域和目标区域均有差异，但在此区域内的统计指标满足均匀分布，则可借助此种中间区域实现差值。
上式中， Pt为目标区域的人口估计值， Ast为源区域与目标区域的叠加部分面积，As为源区域的面积， ys为源区域的指标统计值，s为源区域与目标区域相交的源区域个数。
（2）数学插值法
基于数学插值法，使用规则网格将待统计区域覆盖，其中各个网格的数值采用网格中心所在区域的统计值除以该区域内网格数的方法进行计算，而后用各网格的领域平均值代替该网格的原始数值，以统计区域的总值不变为前提，以平滑后的栅格值为权重，对栅格值进行调整。
此为一次循环，通过多次的平滑与调整能够得到统计值的连续表面。
（3）遥感技术与GIS技术联用
遥感技术是通过飞机、人造卫星或其他飞行器收集地物目标的电磁辐射信息从而判认地球环境和资源的技术。
将遥感影像所携带的特征直接应用于人口空间分布的研究虽多，但人口空间分布与单纯的遥感影像之间有不可逾越的鸿沟，即遥感影像的精度。
GIS是一种特定的、重要的空间信息系统，在空间插值与曲面模拟等技术的支持下，GIS应用于人口空间分布研究的方法逐渐趋于成熟。
因此，在人口空间分布研究中将遥感技术与GIS技术相结合，可有效解决遥感技术支持下人口数据空间化面临的精度问题。
在遥感技术与GIS技术的结合下，以遥感数据为数据源，基于GIS框架对数据进行叠加、汇总与计算等。
3基于居民地分类的人口统计数据空间化
3.1居民地分类
以建筑物为主要特征的居民地是人们共同生活和进行政治、经济、文化等活动的定居场所，同时也是可直接反映人口分布的重要因素。
作为人口统计数据空间化中较为常用的建模因素，受到居民地的功能定位、周边环境与居住类型等的影响，各个居民地的人口密度存在一定的差异。
鉴于此，采用居民地再分类建模，以居民地的类型为切入点，对居民地进行分类，通过人口统计数据与人口居住密度、不同类型居民地面积的线性回归建模，获取各种类型居民地居住密度，能够有效提高模拟的精度。
就居民地再分类的方法来看，主要有人口分布的聚集性与分散性特征分类法、农村居民地百分比分类法、夜间灯光数据分类法、居民地解译标志信息的分类法等。
3.2居民地分类下的人口统计数据空间化
行政单元下的人口统计数据空间化存在默认各类居民地的居住密度相同这一问题，将所有的居民地一概而论，进而导致空间数据出现偏差。
而居民地分类则较好的解决了这一问题，针对行政单元下人口空间化不能体现人口空间分布差异性的问题，基于居民地分类的人口统计数据充分考虑到不同类型居住地的人口分布差异，同时也有助于获取更加真实的人口空间数据。
分析居民地分类下的人口空间化，在研究人口分布时必须先进行人口区划。
考虑到居住密度存在很大变率，在一级人口区划的基础上必须进行二级区划。
在以往的人口空间化研究中，居民地的数据来源一般为遥感影像，其分辨率直接影响了居民地数据的准确性与人口空间化的精确性。
鉴于此，在人口空间化中，将遥感技术与GIS技术进行有效结合，基于较高精度的居民地分类数据，对人口数据空间化进行研究，能够有效保证数据的准确性与人口空间化的精度。
GIS技术支持下的人口统计数据表现方法，以格网为统计单元建立格网数据库，并将人口数据作为格网的属性数据，采用表格的形式进行存储。
就人口统计数据空间化的实现来看，主要有数据的来源与提取、分类指标的选取、指标的相关性分析、人口空间化的计算与实现。
在人口空间化中，主要的数据包括目标区域的人口普查数据、等高线栅格数据、河流分布数据、道路分布数据等。
在选取分类指标与提取数据时，可借鉴已有的研究，并在此基础上，结合目标区域的实际情况，合理选取分类指标，将其作为影响居民地密度的重要因素。
通过数据的提取与所选指标的相关性分析，可合理选择人口空间化计算的依据，为人口空间化的实现奠定重要基础。
4结语
随着相关技术在人口统计数据空间化应用中的日益成熟，基于居民地分类的人口统计数据空间化研究逐渐受到重视，与传统的行政单元研究人口分布相比，居民地分类下的人口空间化具有极大的优势。
本文旨在对基于居民地分类的人口统计数据空间化进行研究与分析，结合遥感技术与GIS技术，以便得到准确、有效的人口空间分布数据。
就不同居民地类型的差异性来看，居民地分类下的人口统计数据充分考虑到居民地的人口密度，进而有效避免了行政区划下的系统误差。
针对人口空间化的研究，在了解已有研究的基础上，结合目标区域的实际情况，同时充分考虑到不同居民地类型的人口密度差异，可保证获得数据的准确性与真实性，进而为人口统计数据空间化奠定基础。
参考文献：
[1]王珂靖，蔡红艳，杨小唤，等. 基于城镇居民用地再分类的人口数据空间化方法研究——以长江中游4省为例[J]. 遥感技术与应用， 2015， 30（5）：987-995.
[2]陈子越. 基于居民地分类的人口统计数据空间化研究[J]. 地理空间信息， 2016， 14（9）：47-48.。
