人口密度栅格数据获取/人口密度分布数据/GDP分布数据/夜间灯光分布

简介: 人口密度栅格数据获取/人口密度分布数据/GDP分布数据/夜间灯光分布

数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接

人口密度数据下载链接


1. 全国人口普查数据

国家统计局10年进行一次全国人口普查,除了统计局之外,我国公安、卫生健康、教育、民政等多个部门通过行政登记记录,会掌握其职能范围内管理和服务的人口数。比如,公安部门的户籍信息、卫生部门的住院分娩记录信息等。这些行政记录因行政管理的需要而设,并非专业的统计制度,但可以加工获得比如户籍人口等数据资料。


数据特点:行政区域的的人口数据,数据更新频次久


2. 地图定位+大数据分析

以百度地图为例,百度位置服务每天接收到超500亿次定位请求,不仅限于百度地图软件,包括各类手机应用,百度APP,微信,淘宝,美团,大众点评等。用户在使用这些软件时主动发起的定位请求都将被记录下来,基于大数据的挖掘和深度学习模型计算,相对准确的估算出某个区域的人口数量。


数据特点:数据灵活,没有区域限制,数据可塑性强,可达实时人口监测


人口数据的使用场景

人口数据的使用场景非常广泛


1. 大到国家地区政府以人口数据作为制定各项方针政策的参考资料,预测未来城市发展走向。

2. 小到一个商圈,一个购物中心,甚至是一条街道的人口,利用这些人口数据据做商业分析,指导商业决策。


人口数据的展现形式

人口热力图,是反映人群聚集情况的大数据可视化产品,它以用户在使用定位功能时的地理位置数据为基础,通过一定的空间计算,并在地图上进行叠加。


通过不同的颜色来反映不同的聚集程度,颜色越深标识人员越密集,通常使用红色代表最高密度,蓝色或紫色代表最低密度。


例:北京市人口热力图

微信截图_20230110101115.png


数据来源引用:地理遥感生态网http://www.gisrs.cn

同时,地理遥感生态网http://www.gisrs.cn上分享了很多地理遥感领域的科学数据(土地利用数据、npp净初级生产力数据数据、NDVI数据、气象数据(降雨量、气温、蒸散量、辐射、湿度、日照时数、风速、水汽压数据)、径流量数据、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、POI兴趣点数据、GDP分布、人口密度分布、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、土壤类型、土壤质地、土壤有机质、土壤PH值、土壤质地、土壤侵蚀、植被类型、自然保护区分布、建筑轮廓分布等等地理数据,以及关于gis、遥感从方面的操作教程)。

相关文章
|
Web App开发 前端开发 Java
Apache Zeppelin系列教程第二篇——整体架构
Apache Zeppelin系列教程第二篇——整体架构
458 0
|
缓存 API 定位技术
使用Python调用百度地图API实现地址查询
使用Python调用百度地图API实现地址查询
1565 0
|
编解码
Google Earth Engine(GEE) ——全球GDP和HDI的网格化数据集(1990-2015)
Google Earth Engine(GEE) ——全球GDP和HDI的网格化数据集(1990-2015)
453 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
Python | 网格搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法
本教程将推出Python实现的XGBoost回归预测,结合网格搜索调参与SHAP可解释性分析,涵盖数据处理、模型训练、可视化及结果保存,助力科研论文提升模型可解释性,附完整代码与保姆级环境配置指南。
987 1
|
Web App开发 存储 监控
CentOS7.3下部署Rsyslog+LogAnalyzer+MySQL中央日志服务器
一、简介 1、LogAnalyzer 是一款syslog日志和其他网络事件数据的Web前端。它提供了对日志的简单浏览、搜索、基本分析和一些图表报告的功能。数据可以从数据库或一般的syslog文本文件中获取,所以LogAnalyzer不需要改变现有的记录架构。
2205 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 SQL 大数据
什么是数据集成?和数据融合有什么区别?
在大数据领域,“数据集成”与“数据融合”常被混淆。数据集成关注数据的物理集中,解决“数据从哪来”的问题;数据融合则侧重逻辑协同,解决“数据怎么用”的问题。两者相辅相成,集成是基础,融合是价值提升的关键。理解其差异,有助于企业释放数据潜力,避免“数据堆积”或“盲目融合”的误区,实现数据从成本到生产力的转变。
什么是数据集成?和数据融合有什么区别?
ArcGIS And ENVI:如何进行植被指数的提取并制作成专题地图?
ArcGIS And ENVI:如何进行植被指数的提取并制作成专题地图?
768 0
|
数据可视化 数据挖掘 定位技术
【理论+实操】GeoDa空间自相关
【理论+实操】GeoDa空间自相关
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【RF分类】基于随机森林算法的数据分类附matlab代码
【RF分类】基于随机森林算法的数据分类附matlab代码
|
人工智能 自然语言处理 算法
《解锁鸿蒙AI开发:探秘必备集成开发环境》
在鸿蒙系统与人工智能融合的创新浪潮中,选择合适的开发工具至关重要。DevEco Studio作为华为官方的全能开发利器,基于IntelliJ IDEA,提供丰富的项目模板、智能代码补全和强大的调试优化功能,助力开发者高效完成应用开发。DevEco CodeGenie通过AI赋能,以智能知识问答和代码生成功能显著提升开发效率,减少重复性工作。而Visual Studio Code凭借其轻量灵活的特点和丰富的插件生态,为鸿蒙开发提供了更多选择。三者各具优势,开发者可根据需求选择最适合的工具,共同推动鸿蒙生态的繁荣发展。
581 0