基于多源遥感信息的电力消费量估算与影响因素分析——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行电力消费量等社会经济数据的空间化时,往往受到像元过饱和、像元溢出现象的影响。利用夜间灯光数据和植被指数(NDVI)之间的互补性构建人居指数,与NDVI的融合有效减少了夜灯数据的过饱和现象。在人居指数的计算中使用阈值法有效减少了夜灯数据像元溢出效应的影响,并对其进行了海拔修正。借助修正后的人居指数与电力消费量之间很强的相关关系建立电力消费量空间化模型,获得了2010年浙江省1 km×1 km分辨率下电力消费量的空间分布。模拟结果显示,利用修正后的人居指数对浙江省电力消费量模拟的平均相对误差为26%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数对电力消费量进行空间化的精度较高。