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。     

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。     

兰州市城市治安时空特征分析

治安问题防治是保障城市社会安全与稳定的重要环节。本文以兰州市主城区2014年警情数据为数据来源,选择发案率高且具有代表性的盗窃、两抢(抢劫类和抢夺类)、扒窃及诈骗4类案件为研究对象,运用空间面模式和空间点模式的GIS分析方法,分析了兰州市公共安全空间结构。结果表明:1)研究时段内,案发率呈季节性变化,夏秋季节案发率比较稳定,而冬春季节案发率变化幅度较大。2)4类案件总体在街道上表现为空间聚集分布。从区际尺度来看,城关区治安形势最为严峻;从街道尺度来看,张掖路、火车站等是案发"热点"区域;从案发点分布来看,西关十字、火车站等地属于犯罪"热点"。针对上述情况,宜加强热点附近的警力部署,加大巡逻力度,保障城市公共安全。     

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。     

空间视角下中国城市财产犯罪成因分析

针对已有的城市犯罪成因分析多是基于大尺度的这一情况,该文利用2007、2010与2012年韶关市城区财产犯罪空间分布数据及城市地表土地利用数据,并顾及城市地表特征、警务对策等因素,在相对微观尺度上对城市财产犯罪成因进行分析。结果表明:在相对微观的尺度上,财产犯罪仍具有显著的空间自相关特征;不同类型用地与财产犯罪案件密度具有不同程度的相关关系;监控点、出租屋、娱乐场所、路网密度及用地类型混合度与财产犯罪具有显著的相关关系。该文结论可为我国城市规划部门制定规划方案、为警务部门制定警务对策提供决策支持,以科学规划城市布局、合理分配警力资源从而缩减城市财产犯罪空间。     

兰州市中心城区犯罪分布与城市环境的关系

针对城市犯罪环境研究应充分考虑犯罪空间分布与城市环境的耦合关系的问题,本文以兰州市中心城区为研究区域,基于犯罪理性选择和空间句法理论,量化分析城市商业、道路要素与"一盗两抢"的耦合性,结果表明:①双变量相关分析模型可有效反映城市犯罪时空关系;②数据分析发现,路网与犯罪的相关性最大值为0.713(为空间句法中的全局集成度),但仍小于商业服务密度与犯罪的相关性(0.852),表明商业服务所包含的利益价值是驱动犯罪行为发生的主要动机;③路网的可达性衔接全局和局部空间,影响犯罪逃逸的成本和犯罪风险率.在局部空间尺度下,平均深度大的地区自然监测环境良好,有利于逃逸犯罪人员的抓捕.     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

北京市六环内公共休闲空间格局研究

休闲设施的空间分布格局是休闲活动的重要表现,其合理布局对提高城市幸福感、优化城市整体空间布局发挥着重要作用。本文选取2018年北京市六环内休闲空间POI数据,运用空间点格局分析,从不同距离尺度和不同行业类别,探讨北京市公共休闲格局的分布特征。研究发现:整体来看,北京市休闲空间呈现中心高度集聚和外围“孤岛式”分布并存的态势;朝阳区是北京市休闲空间最主要的热点街区,是城市休闲活动最为活跃的区域;各行业休闲设施的区位选择差异显著,在不同尺度集聚特征也各有不同;中心城区的休闲行业专业化程度低于外围边缘地区。     

城市消防站选址布局优化研究

应急设施的空间布局事关城市的安全和发展,该文以武汉市某区域为研究区,选取消防站作为典型应急设施进行布局,使用POI、DEM和道路网络等数据,通过SAVEE和AHP等模型识别出消防站用地适宜区和火灾潜在风险区的空间分布,进一步使用应急设施选址模型对消防站进行空间选址.主要研究结论为:①消防站适宜性用地评价指标体系能够综合评价消防站选址时需要考虑的各种因素;②城市不同类型POI反映出的城市功能空间的火灾风险区存在较大差异;③综合考虑前30％的高火灾风险区、重要保护区和POI总体覆盖率相关标准等因素,经多次迭加运算最终需新增12家消防站点,对POI总体覆盖率达99.29％,对前30％的高风险区覆盖率达99.56％,对重要保护区的覆盖率达99.27％,优化后的各指标均有较大的提升,满足研究区应急设施要求.     

基于POI数据挖掘的科教文化空间特征分析研究——以广州市为例

采用数据挖掘技术,从百度地图获取广州市的科教文化POI数据,利用最邻近距离指数法、核密度估计法、多距离空间聚类分析法,对广州市的科教文化分布进行分析,探讨科教文化服务的分布特征。结果表明:在空间集聚特征上,广州市的各类科教文化服务的NNI均小于1,呈现显著的聚集特征;在空间分布特征上,中心城区高度聚集,从中心城区向外围区逐渐发散;从空间多尺度特征上,聚集程度的增大趋势均呈现出现增加后减少的趋势。     

POI与NPP/VIIRS夜光数据空间耦合关系下的城市空间结构分析——以武汉市主城区为例

城市兴趣点（POI）和夜光遥感影像能够直观反映城市社会经济等实体要素的空间分布特征，在城市空间结构研究中发挥着重要作用。本文首先选取长江中游城市群的典型城市代表——武汉市作为研究区，选用研究区2016年POI和NPP/VIIRS夜光遥感数据作为基础研究数据，采用GIS分析工具对POI数据进行了空间核密度分析；然后分别对POI核密度分析结果和NPP/VIIRS夜光遥感数据进行了空间网格化处理；最后采用双因素制图和栅格叠加分析方法对两类数据的空间耦合关系进行了探讨，并在此基础上进一步分析了城市空间结构特征。研究表明，武汉市POI数据和夜光遥感数据的空间耦合性整体较好，空间耦合相一致区域占比为82.15%；但POI数据和夜光遥感数据的空间耦合性在长江沿岸地区也存在部分差异，如硚口区、汉阳区夜光遥感数据和POI数据多以低—中的空间耦合模式为主，而青山区、武昌区和汉口区则多以中—低的空间耦合模式为主。武汉市作为中原城市群的核心城市之一，其城市内部空间结构与长江经济带发展关联密切，通过对POI和夜光遥感数据的空间耦合关系探讨，能够对武汉市空间实体要素的空间结构特征有更加深入的了解。本文结果可为沿江城市内部空间结构的研究提供一种崭新的视角。     

利用城市POI数据提取分层地标

为了获取能够用于智能化路径引导的层次性空间知识,提出了一种依据显著度的差异从城市POI数据中提取出分层地标的方法。首先,通过从公众认知、空间分布和个体特征3个方面分析影响POI显著性的因素,构造了包括公众认知度、城市中心度和特征属性值3个指标向量的POI显著性度量模型;然后,分别讨论了利用问卷调查、多密度空间聚类和数据规格化的方法计算POI对象的各项显著性指标值的过程;最后,选择武汉市武昌地区的POI数据进行显著度计算,从中提取显著度较高的对象构成若干层地标,并以各层地标为种子生成加权的Voronoi图,用来反映各地标的空间影响范围并建立了同层和上下层地标之间蕴含的关系。     

基于GIS的兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性分析

研究兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性,对今后兰州市城市规划、牛肉面行业投资等有重要的指导意义。本文基于GeoSharp V1.0提取的牛肉面馆和学校的点数据和兰州市主城区路网数据,运用核密度和缓冲区分析方法,研究牛肉面馆空间分布特征及趋向性。研究结果表明:从空间分布来看,兰州市牛肉面馆整体的分布格局呈现中心-外围结构,即中心城区为高聚集区,向外依次呈梯度递减的圈层状空间格局,对牛肉面馆与学校、道路的空间趋向性研究发现,牛肉面馆的分布对学校、道路有较强的趋向性。研究结果以期为兰州市主城区牛肉面产业发展提出决策建议、改善投资环境等提供科学依据。     

河谷城市与平原城市热岛差异性分析

随着城市的快速发展,城市热岛效应越来越重要。本文利用环境卫星数据,以西安市和兰州市为例,通过对河谷与平原城市的热岛效应差异进行初探,发现在两个研究区的市区内部,其热岛分布特征与已有研究的热岛分布特征一致。但就整个研究区而言,西安市的热岛主要分布在城区,兰州市则主要分布在郊区。分别对西安和兰州的地表温度与NDVI进行了相关性分析,发现西安市的地表温度与水体指数呈非线性相关,而兰州市则呈线性相关。     

基于众源地理数据的居住环境空间分异研究——以武汉市为例

以网络爬虫获取的房屋众源地理数据为基础,以居住小区为研究单元,结合绿化率、容积率和物业费3项指标对各居住小区内部环境进行评价,利用GIS技术结合多组群分异指数D(m)和空间修正多组群分异指数SD(m)模型,研究武汉市的居住环境空间分异情况。结果表明,武汉市居住环境评分在小区尺度上呈现出较强的自相关性,且高值聚类区主要分布在非城市中心的湖泊周围。城市居住环境的空间分异现象受区域特征、地价、自然条件与生态环境等因素影响,武汉市中心城区、各辖区及3条环线之间的居住环境分异现象均不明显。     

大数据支持的武汉市功能识别与分布特征研究

针对如何识别城市功能布局与分析及其分布特征等问题,该文借助大数据技术,对武汉市中心城区的城市功能与分布特征进行了识别和分析。使用POI数据作为城市功能点并进行重分类,并选取公众认知度和一般面积作为影响因子,通过权重赋值与核密度分析的方法,进行点与面的拓扑分析,最终得到武汉中心城区的城市功能分区与城市功能分布。通过与武汉市城市规划图和高精度遥感图像以及现有地图的对比和部分实地调查后发现,使用这种方法得到的城市功能分区的正确率达83%,是一种较为准确地进行城市功能分区与研究城市功能分布的办法。通过对武汉市功能分布特征的研究,我们发现:武汉呈现多中心发展模式;住宅功能和公共服务功能分布十分广泛;武汉各种城市功能在空间上有着较大的重叠。     

兰州市土地利用绩效的空间格局

针对在微观尺度上土地利用绩效研究比较欠缺的问题,从乡(镇、街道)尺度开展兰州市土地利用绩效空间差异研究。根据前人工作基础确立土地利用绩效评价指标体系,运用熵值法计算和分析兰州市土地利用绩效的空间差异。结果表明,土地利用程度、效率与效益三者呈现出聚集且相似的空间分布特征;而土地利用可持续性空间分布趋势则比较离散;土地利用绩效值形成了4个高值中心区,较高值区分布在高值区的外围,低值区则分布在边缘地区;土地利用绩效的空间聚集性分为热点区、冷点区和异质冷点区3种类型,冷点区空间分布广,稳定性优于异质冷点区和热点区。研究结果为相关政府部门推进土地合理利用提供可靠详实的决策信息。     

基于MS-DeepLabV3+的街景语义分割及城市多维特征识别

传统城市特征识别采用空间和统计方法提取分析指标,特征评价指标主观性较大。街景影像包含城市视觉信息,可以进行城市特征识别。以中国青岛市为例,构建面向街景的多尺度语义分割模型MS-DeepLabV3+。在编码区增加全特征提取通道聚合多尺度特征;在解码区增加多尺度特征提取通道,有效捕捉低层次特征;引入注意力机制模块和通道注意力,聚焦关键特征,提高街景语义分割的准确性,模型平均交并比、精确率和召回率分别提高了3.47%、2.37%和3.96%。在地块尺度上,从6个维度建立了城市多维特征向量,即环境维度、设施便利维度、经济富裕度、交通维度、城市安全维度和城市综合度,结合兴趣点数据和居住用地数据,以表征青岛市各城区的城市特征。使用Grad-CAM方法对语义分割模型进行可解释分析,采用特征归因SHAP方法挖掘了城市多维特征的内在驱动因素。结果发现,不同城区具有不同的特征向量,不同城区的特征向量具有在特定维度上的优势。研究结果有助于优化城市空间中多维度特征,为城市的规划建设提供参考。     

基于差异化建模与TF-IDF算法的城市功能区识别及混合度测算

基于POI性质、特点的不同,本文构建了一个融合统计分析法、核密度分析法的城市功能区定量识别模型,有效地识别出了广州市中心四区的功能区类型。利用耦合TF-IDF算法和信息熵算法测算城市功能混合度并进行面积加权,使得城市功能混合度测算更加符合实际情况。研究结果表明：广州市中心城区呈现出混合用地为主的特征,总体混合程度高。混合用地主要分布在研究区中心,单一类型用地零星分布在研究区外围,呈现出显著的“核心-外围”式的圈层化分布格局。城市功能混合度呈现“中心高,四周低”“多中心,组团式”、空间梯度差异显著的分布特征,并且功能混合程度与发展水平有一定正相关关系;功能分区结果与混合密度情况分布较为一致,表明本研究方法可行、研究结果合理。