Socio-spatial modelling of village territory boundaries in North and Centre Benin
Omoto Aurelle Sedegnan · Comlan Hervé Sossou · Raffaele Gaetano 等 7 人
提出用村庄坐标、人口普查和农业生态区数据自动划定贝宁村庄边界的方法。
对比四种固定尺寸与三种可变尺寸模型，用参与式制图与遥感指标评估。
Voronoi类模型几何精度优于固定尺寸模型，WNN的F1最高，但边界和自然特征附近表现下降。
可将该可复现框架迁移到其他缺乏行政边界的非洲地区，并融合遥感与调查数据提升边界精度。
方法新颖、数据规模可观，但属非洲区域案例研究，对国内三农信息化仅有方法借鉴价值，难入每日精选。
摘要 准确划定村庄边界对于分析农业和社会经济动态至关重要，但在许多非洲国家，此类空间数据往往难以获取。尽管实地调查可以提供这些信息，但其耗时且成本高昂。为应对这一挑战，我们提出了一种新的方法框架，利用广泛可获取的数据——村庄坐标、人口普查数据和农业生态区——来自动划定村庄地域。我们将四种固定尺寸模型（10 km方形；2.5 km、5 km、10 km径向缓冲区）和三种可变尺寸模型（人口加权缓冲区、Voronoi、加权最近邻WNN）应用于贝宁北部和中部的1059个村庄数据集。该地理空间数据库通过将非地理参照的普查数据与居民点位置、人口统计数据和农业生态背景相结合而构建。模型输出结果利用四个农业生态区中62个村庄的参与式制图数据进行了评估。评估依据四项几何指标（地域面积、用户精度和生产精度、F1分数）和两项基于遥感的景观指标（耕地比例和NDVI）。基于Voronoi的模型在几何标准上优于固定尺寸模型，其中WNN模型取得了最高的F1分数（WNN为54.1%，而5 km缓冲区为46.1%）。景观指标揭示了从北到南显著的区域差异，但模型间差异有限，表明局部景观具有高度同质性。总之，基于Voronoi的模型在将住户调查与卫星数据关联等应用中表现出足够的精度，然而，其表现在国界或大型自然特征附近有所下降。所提出的方法在贝宁所有行政区以及缺乏详细行政边界的非洲地区具有可重复性。