| 特征参数 | 方法 | 模型 | 优缺点 | | 灯光面积、灯光体积、像素均值、光面积百分比 | 在省、市、县尺度上选择显著参数进行人口与人口密度估算[26] | 异速增长模型、线性回归模型 | 多空间尺度,多特征参数选择; 缺点是不能反映精细尺度的人口空间分布情况,没有分区建模 | | 灯光频率 | 利用灯光频率与人口密度的相关性[27] | 传递函数和质量守恒算法 | 对全球数据集进行了改正; 但灯光频率与人口密度模型粗糙,精度不高 | | 灯光面积(像素数量) | 与城市人口数量进行回归分析[28,29] | 线性回归 | 模型简单易于应用; 缺点是精度不高,无法反映城市内部特征 | | 灯光强度 | 在区县或城市尺度上与人口密度进行回归分析[30,31,32] | 线性回归、三次多项式回归 | 模型简单易用; 缺点是没有考虑灯光溢出和饱和问题 | | 灯光体积 | 与城市人口数量进行回归分析[33,34] | 线性回归 | 比灯光面积更能反映与人口分布的相关性,模型简单易于推广 | | 光面积百分比 | 在区县或城市尺度上与人口密度进行回归分析[33] | 线性回归 | 在区县或城市尺度上应用较为简单; 但并不适用于精细尺度 |
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