?
Сеточные данные о плотности населения в России: валидация и коррекция глобальной модели GHS-POP
В статье представлены результаты валидации и коррекции глобального набора данных о плотности населения GHS population grid (100 м) для территории России. Адаптация к национальным условиям глобальных моделей плотности населения и повышение их точности помогают устранить проблему нехватки высокодетальных данных о размещении населения, которые востребованы в различных отраслях географии и за ее пределами. Современные модели плотности населения, такие как LandScan, GHS-POP и WorldPop, следуют принципам дазиметрического картографирования и построены методом дезагрегации статистических данных о численности населения в ячейки регулярной сетки по косвенным показателям, полученным с помощью спутниковой съемки. При этом модели могут содержать разные оценки в силу концептуальных различий определения категории «население», используемых вспомогательных данных и алгоритмов. Модель GHS-POP приводит оценки плотности постоянного населения по данным об объемах жилой застройки на основе классификации снимков Sentinel-2. Мы разработали двухэтапный алгоритм коррекции данных и применили его на трех исследовательских полигонах с разной морфологией застройки — городах Краснодар, Саратов и Набережные Челны, с последующей валидацией полученного набора данных. Коррекция устранила систематические расхождения с результатами переписи населения 2020(21) г. по муниципальным образованиям и артефакты размещения населения в промышленных зонах через сопоставление с данными OpenStreetMap на внутригородском уровне. Точность скорректированного набора данных составила 47–56% (100 м) и 75–83% (1 км) при верификации с данными реестра жилого фонда. Алгоритм коррекции был масштабирован на территорию всей России; итоговый продукт в форме скорректированного набора данных доступен на геопортале факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ.