【摘 要】
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针对当前精准扶贫过程中调查数据收集难度大、成本高、统计口径不一致的情况,特地引入夜间灯光数据NPP-ⅦRS和landsat8 OLI遥感影像,基于贫困测算指标选取的原则,构建了多维
【机 构】
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中国地质大学(武汉); 湖北大学;
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针对当前精准扶贫过程中调查数据收集难度大、成本高、统计口径不一致的情况,特地引入夜间灯光数据NPP-ⅦRS和landsat8 OLI遥感影像,基于贫困测算指标选取的原则,构建了多维贫困测度指标体系。以湖北省各县(区)为样本,建立了多维贫困指数(MPI)与平均夜间灯光指数(ANLI)、土地利用程度综合指数(L)之间的线性回归模型。利用模型生成了基于县域的河南省多维贫困指数(MPI),从而精准识别贫困。结果表明,河南省MPI空间化识别出了52个多维贫困县(区),其中极贫困县(区)数目为22个,贫困县(区)数目为30个,并与国家划定的53个贫困县进行对比,发现除濮阳县、台前县、内黄县、滑县、范县5个贫困县被识别为弱势县,其余县(区)均为多维贫困县。
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