Landsat-8卫星数据预处理：阿萨姆邦Dimoria区人口估算关键方法

本篇研究论文《Landsat-8 人口估计数据的预处理：关于阿萨姆邦 Dimoria 开发区块的研究》发表在 2020 年第三国际创新计算与通信会议（ICICC-2020）上，由 Mayuri Sharma 和 Dr. Aniruddha Deka 联合撰写。该研究聚焦于利用 Landsat-8 卫星数据进行人口估计，尤其是在阿萨姆邦 Kamrup Metro 区的农村地区——Dimoria 开发区块。 人口估计是一个复杂的过程，尤其依赖于准确和可靠的数据源。作者首先强调了数据预处理这一关键环节，它直接影响到后续人口分析的精度。由于研究区域缺乏网格数据，作者采用了卫星影像数据，对 Landsat-8 Level-1 产品进行了精细化处理。Level-1 数据通常包含原始的、未经处理的卫星数据，预处理包括大气效应校正，这有助于消除大气散射和折射对数据质量的影响，使得后续的遥感分析更为准确。 在预处理过程中，作者特别关注了波段 10 和 11 的卫星亮温测量。亮温可以提供地表温度信息，这对于理解居民点密集程度和农业活动有重要作用。此外，植被覆盖度是另一个重要的环境指标，对于评估人口分布和土地利用至关重要。因此，作者还分析了波段 3、4 和 5，这些波段主要反映植被反射光谱特性，通过它们可以推断出植被生长状况和覆盖面积。 作者采用模块化方法对选定站点进行人口分析，这种方法便于数据处理和结果解读，同时提高了效率。通过将整个分析过程分解为可重复和独立的模块，研究人员可以更加系统地处理和整合各种信息，从而得出更精确的人口估计结果。 总结来说，这篇论文不仅探讨了利用 Landsat-8 数据进行人口估计的可能性，而且展示了如何有效地进行数据预处理和后续分析，特别是在缺乏传统地面网格数据的情况下。这对于其他研究者在类似环境下进行人口研究具有实际指导意义，也推动了遥感技术在人口统计学领域的应用。