利用核密度与空间自相关进行城市设施兴趣点分布热点探测

城市设施兴趣点(POI)在局部地理空间下往往呈现聚集型分布特征(即热点),表达该特征的核密度法(kernel density estimation)是最常用到的可视化工具。考虑到核密度方法中缺少量化统计分析,提出了一种城市设施POI分布热点探测的新方法。首先基于"距离衰减效应"计算地理单元的属性值;然后采用GetisOrd G*i统计指数定量分析设施POI点的局部空间相关性特征。与传统基于样方法的空间自相关相比,核密度法由于顾及了地理学第一定律的区位影响,计算获得的地理单元属性值可保留空间的细节信息,热点的空间自相关分析结果可以反映设施服务影响的连续性特征。通过实际金融设施数据的自相关分析实验,表明该方法能有效提取POI基础设施在城市区域中的分布热点范围。     

核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析

城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。     

基于水流扩展思想的网络空间Voronoi图生成

Voronoi图是地理空间设施分布特征提取的重要几何模型,基于不同的空间距离概念可建立不同的Voronoi图。本研究顾及城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非传统的欧式距离的事实,针对网络空间Voronoi图模型,建立一种网络空间Voronoi图生成的栅格扩展算法。首先对图结构的边目标剖分为细小的线性单元,称作网络空间的栅格化,引入水流扩展思想,将事件点发生源视为“水源”,以栅格单元长度为扩展步长,让水流方向沿着网络上的可通行路径同时向外蔓延,直至与其他水流相遇或者到达边的尽头。该算法可方便地加入网络图结构中的多种约束,如街道边的单向行驶、结点的限制性连接等实际空间限制条件。通过大规模实际数据的“数字城市”POI点服务范围的试验表明该算法的效率高。     

城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

顾及兴趣点潜在上下文关系的城市功能区识别

城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。     

基于轴线法和POI数据双重视角的城市空间协调性研究

城市空间结构的合理性影响城市的持续稳定发展。本文使用格网法、核密度分析以及空间句法的轴线模型,将POI大数据与交通路网数据相结合,基于格网尺度对可达性与POI密度进行交叉对比分析,进而得到双重约束下的武汉市中心城区空间结构特征类型与空间分区方案。结果表明:1)武汉市中心城区POI密度呈“一心独大”的非均衡式分布,可达性则呈现“一核两翼”的空间结构;2)在双重约束下武汉市中心城区可划分为三类空间,总体呈“两带多区”的空间结构形态。该研究基于网格尺度构建了城市空间结构研究新思路,可为城市规划布局及国土空间格局优化提供方法参考和决策依据。     

基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。     

宜出行大数据支持的武汉市主城区职住特征研究北大核心CSCD

分析城市的职住特征能够为制定城市发展规划和解决城市交通问题提供重要的指导。本文以武汉市主城区为研究对象,依托宜出行大数据,通过对组团、街道和微观3个尺度的职住分布特征和职住平衡特征的分析,研究了武汉市主城区的职住特征。研究发现:①在组团尺度,各时段组团间的人口分布由中心向外围依次递减,与武汉市主城区圈层发展、组团布局的空间格局规律一致,各组团均处于职住平衡状态;②在街道尺度,主城区65􀆰58%的街道为职住相对平衡状态,少数街道存在职住失衡现象;③在微观尺度,结合地图与POI数据分析,工作时段人口集中于商业区与交通线路附近,休息时段人口相对均匀地分散于住宅区。以工作时段人口聚集热点为例,热点中心就业高度集中,存在就业导向的职住失衡,随着距离增加,职住分布趋于平衡。     

地理空间数据结合手机信令等多源数据刻画城市居民出行特征

本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。     

POI数据下的兰州市城区犯罪分布环境分析

针对城市犯罪分布环境的研究问题,本文基于兰州市的犯罪统计数据,结合POI大数据,使用空间统计和GIS空间分析方法提取了兰州市3种类型犯罪的热点区,并进一步使用POI数据探索了犯罪热点区内的环境特征。结果表明:1)兰州市4个城区内犯罪分布情况不同,主要集中在人口较多的黄河南岸,其中又以西站、西湖公园、"西关十字—南关十字"一线、西固城步行街等区域为主,城关区作为中心城区,犯罪行为分布范围广,犯罪高发区多。2) 3类犯罪热点区的设施点环境多数是多类型POI设施共同主导,少数是单类型POI设施主导,但起主导作用的POI类型都能反映出对应的主要犯罪类型对城市环境的要求特点。3) 3类犯罪对人流、财富以及场所隐蔽性的趋向性不同,并在对应环境的POI分布特征中得到体现。     

城市路网交通状态的改进Kriging估计方法

在非线性降维算法Isomap的基础上进行了改进,提出了一种基于度量多维标定法的空间变换方法。将原始网络空间中的路网距离转换为新欧氏空间中的近似路网距离,并在此距离度量基础上实现Kriging方法。通过对南昌市真实数据进行交通状态估计的实验发现,该方法比现有的基于欧氏距离度量的Kriging方法具有更高的估计精度,能够有效地解决交通领域中大规模路网交通运行状态监控的问题。     

网络空间同位模式的加色混合可视化挖掘方法

同位模式挖掘是空间数据挖掘的热点问题之一,应用领域广泛。已有的同位模式挖掘方法一般采用统计或数据挖掘的方式,要求对复杂的数学公式、算法及相关参数等有深刻的理解,主要针对同质的欧式空间中地理现象。而城市空间中人为地理现象大多发生在网络空间,鉴于此,本文提出了一种网络空间同位模式可视化挖掘方法。该方法利用视觉语言表达网络空间现象之间的影响和交互作用。首先,利用网络空间核密度估计表达网络空间现象的分布情况和影响范围,为网络空间现象的同位模式挖掘提供支持,并建立单个地理现象分布情况与颜色之间的映射;然后基于色光加色混合原理获得两个地理现象相互影响的认知,借以挖掘空间同位模式。本文提出的方法属于形象思维,具有直观,形象和易感受等特点。     

结合地理国情普查和监测数据的交通网络发展空间格局监测研究

交通通达指数是表征一个区域交通网络空间格局的重要指标。本研究立足于地理国情普查和监测中交通要素等相关数据成果，开展了基于交通网络密度和交通便捷度交通的通达指数测算相关研究，引入了一套核密度分析、欧氏距离分析、吸引力分析等交通通达指数计算方法，并以杭州市为试验区，开展交通网络空间格局监测。     

基于地理本体空间特征的属性关系推理方法

目前,利用地理本体进行实体空间关系的表达与计算是地理信息领域的研究热点.针对这一热点,本文提出了基于地理本体空间特征的属性关系推理方法。首先,分析了空间关系计算的相关基础理论;其次,研究了基于OWL语言的地理本体空间关系表达方法;最后,以“山脉”为目标地理实体进行验证。实验表明:该方法能够有效提取地理实体的空间关系信息,计算效率较高,实用性较强。     

基于时间序列相似度的城市功能区识别研究

随着城市化的快速发展,城市空间结构愈发复杂,城市功能区的快速有效识别对资源的有效配置和城市规划具有重要意义。传统的功能区识别缺乏对居民这一城市空间活动主体的动态表征,而长时间序列的出租车数据能动态表征居民出行行为,进而反映城市空间结构。动态时间扭曲(DTW)距离比传统的欧氏距离更能有效挖掘高维数据,泛化后的LB_Keogh距离和LB_Hust距离相继克服了DTW距离时间复杂度高和不对称的缺点。为了探究基于时间相似性度量的聚类算法在识别城市功能区方面的可行性,首先基于OpenStreetMap(OSM)路网数据获取研究单元,再通过滴滴订单数据提取上下车点、构建研究单元内的居民出行时间序列,然后利用PAM算法结合4种相似度度量方法进行聚类,最后结合兴趣点(POI)数据识别城市功能区,并对结果进行精度验证。结果表明,基于LB_Hust距离的PAM算法能有效挖掘高维时间序列数据,应用于城市功能区识别的精度高达86%,为应用时间序列数据进行城市研究提供了一种新的方法。     

城市排水GIS系统拓扑模型的建立

当前的排水管网拓扑模型由于忽略了排水管网的细节特征,致使拓扑关系过于简单,不能完成特定排水业务模型空间分析,在一定程度上阻碍了排水GIS系统的发展。基于图论理论,本文提出了城市排水GIS系统细致拓扑模型。首先,基于面向对象方法提出拓扑概念模型和逻辑模型,增加其拓扑关系描述的细节规则,以实现对客观世界的真实模拟。然后在数据结构设计中,采用十字链表作为存储结构,将其改进并与R⁺树进行关联生成空间索引。在空间分析中,本文基于R⁺索引和十字链表提出了空间查询和路径分析典型算法。最后以镇江市城市排水管网地理信息系统开发为例,对拓扑模型进行了开发实践。试验结果表明,本文提出的拓扑模型可以更真实模拟客观世界,提供更多种空间分析,完成海量数据快速访问,为实现城市排水GIS系统海量数据的高效空间分析提供解决方案。     

基于EV-Globe的三维地理信息系统研究

主要研究实现多尺度、多分辨率、不同时期、海量影像数据的快速加载,通过建立域地理三维演示系统,整合了三维模型场景数据、DEM、DOM等数据,实现了直观的全空间三维可视化、海量多元数据集成逼真的三维场景显示的特性、快捷的二三维一体化应用、高效的三维模型渲染与分析、矢量和影像文件的客户端直接加载,实现了城市DEM和DOM的快速加载、三维场景的对比浏览和地下镜头浏览、自然效果的模拟、地理位置的标注、城市场景的飞行浏览以及空间距离面积的测量、各种应用的分析及查询等功能,在将来的研究中,将根据城市建设及规划应用的需求,发挥三维立体展示优势,研究建设、规划辅助系统。     

顾及空间访问密度的地理信息服务请求负载均衡算法

有效的负载均衡是提升当前海量地理信息网络服务请求响应效率最常用的方法,但现有算法存在空间服务调用方面难以兼顾空间性和服务请求量的不足。为此,本文通过引入空间访问密度,同时考虑地理信息服务请求本身的频繁程度与数据在空间分布上的关系,提出一种顾及空间访问密度的地理信息服务请求负载均衡算法。首先,统计地理信息服务访问调用日志信息,提取数据的外包框数据集,并生成四叉树索引,通过四叉树索引建立空间访问密度均衡模型;然后,在地理信息服务请求时,利用空间访问密度均衡模型进行轮询分配;最后,对比经同等试验环境下的效率和性能,本文算法可有效提高地理信息服务请求响应效率。