Matlab空间化三个变量贡献度，使用RGB合成和麦克斯韦三角形完成 对三个变量贡献度可视化时，ArcGIS类似软件不能很好的表达，可以使用RGB合成或麦克斯韦三角形来完成绘制。主要将三个变量归一化后使用三种颜色进行空间可视化。

基于DMSP／OLS夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子，在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区，首先获取2010年京津冀地区人口普查数据；然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数；最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验，检验结果为：京津冀地区2010年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74％以上。此检验结

基于DMSP/OLS、NPP/VIIRS、夜间灯光数据GDP空间化视频包含灯光指数计算、拟合方程确定、渔网、反演、结果五个视频，该方法同样可以用于二氧化碳、人口等经济社会指标的空间化分析，方法类似，只需将视频中的GDP数据更换成二氧化碳、人口统计数据即可。

人口数据通常以行政区为基本统计单元。人口空间化是以空间统计单元代替传统的行政统计单元。人口空间化数据为多领域之间数据共享、进行空间统计分析带来极大便利。中国人口空间分布公里网格数据集是在全国分县人口统计数据的基础上，综合考虑了与人口密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素，利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的人口数据展布到空间格网上，从而实现人口的空间化。 中国人口空间分布公里网格数据处理过程中，首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的人口分布权重，进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重，然后在计算各县级行政单元单位权重人口占比的基础上，运用栅格空间计算，把单位权重上的人口数与总权重分布图相结合，进行人口的空间化。计算公式为： POPij = POP × （Qij / Q） 式中，POPij是空间化之后的栅格单元值；POP为该栅格单元所在的县级行政区单元的人口统计值；Qij为该栅格单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重；

# 矢量基幅平移库#### 一个紧凑的库，实现了矢量基幅度平移 (VBAP) 方法和声音空间化的变体。 --- > Archontis Politis，2015 > 芬兰阿尔托大学信号处理与声学系> archontis.politis@aalto.fi --- 这个Matlab / Octave库是在我在芬兰阿尔托大学的[Communication Acoustics Research Group]（ http://spa.aalto.fi/en/research/research_groups/communication_acoustics/ ）进行博士研究期间开发的。 如果你想参考代码，你可以参考我发表的论文[这里]（ https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/22499）： Archontis Politis，用于参数化空间音频技术的

人口数据空间化旨在揭示人口在地理空间上的分布位置及数量信息，展现人口统计数据的地理学含义，其研究已经成 为人口学、地理学、GIS 领域的研究热点。人口空间数据库在各级政府部门的规划和决策、灾害评估、资源配置等方面，具有重要的应用价值和科学意义。经过近30 年的发展，人口数据空间化研究水平逐渐成熟，模型丰富多样，已获得众多成果。

基于GlobeLand30地表覆盖的人口数据空间化研究 。

基于DMSP/OLS、NPP/VIRRS、珞珈一号等夜间灯光数据GDP空间化视频包含拟合方程确定、反演、出图等等，该方法同样可以用于二氧化碳、人口等经济社会指标的空间化分析，方法类似，只需将视频中的GDP数据更换成其他数据，当然不排除其他数据需要进行空间化前的预处理，这部分自行处理。

电信设备-有关信息空间化的社交网站架构.zip

人口空间化数据对于支持交通、地理、社会经济、可持续发展等方面的研究具有重要意义。本文搜集1949年以来中国六次人口普查的区县级人口统计数据。以2010年（第六次人口普查年）区县级行政区划为区县行政区的地理区域基准，对人口统计数据进行空间化校准，经空间化处理，生成区县级GIS人口数据集。