基于GIS的武汉市道路密度空间分异特征

以武汉市行政区和街道为研究单元,以道路密度为主要指标,通过GIS的叠加分析、空间插值分析等空间分析功能,同时结合全局自相关和局部自相关分析,对武汉市道路密度的空间分布差异进行研究。结果表明,汉口道路最为稠密,武昌最低,道路集中分布在硚口区、江汉区和江岸区的东南缘。武汉市道路密度全局Moran's I=0.418 2,空间集聚特征显著;局部Moran散点图显示其道路空间差异性和集聚性明显。道路网呈现出3条主结构线:一条在汉口沿汉江、长江分布,呈片状连续分布;一条在武昌西北部沿长江沿岸呈串珠状分布;一条在武昌区南部,呈小片状间断分布。武汉道路密度与人口分布有高度的正相关关系,但与各区的GDP水平关系并不明显。     

一种改进的道路网信息层次度量方法

针对现有道路网信息量层次度量方法大多侧重于度量道路网的几何特征和整体分布情况,而对其复杂网络特性方面的度量仍有局限性的问题,该文提出了一种基于复杂网络理论的道路网信息量层次度量方法。首先,通过综合考虑道路的几何特征和中心性特征,对其元素层次信息量进行度量;然后,利用集聚系数对邻域层次进行度量;最后,通过考虑路网的空间分布特性,利用网眼密度对整体层次进行度量。从元素、邻域以及整体3个层次出发,较好地顾及了道路网的局部和整体特征,使道路网信息的分层次度量更加合理有效。实验结果表明,本方法不仅能快速准确地挖掘出重要度高的道路,还能够较好地顾及路网的连通性和完整性。     

道路网与兴趣点相结合的城市中心提取方法

为空间数据添加接近人们思维以及适宜认知的高阶信息是改善其可用性的重要途径。城市中心是这一类信息的典型案例,它在人们的社会活动中具有重要作用。本文提出一种单纯运用道路网和兴趣点提取城市中心的方法。该方法首先运用G*i提取了路网的密集区域,确定了包含城市中心的大致区域;然后根据该区域中特定类型兴趣点的网络核密度确定了城市中心的精确范围。对英国利物浦、加拿大多伦多和巴西库里蒂巴进行了试验,查准率为0.74~0.8,查全率为0.53~0.67,结果表明该方法能较为有效地提取城市中心。对方法的两个关键影响因素:G*i的距离测度以及网络核密度的带宽进行了敏感性分析,固定距离法为合适的距离测度方法,而600~900m为适宜带宽。     

银行网点与商服用地基准地价的空间耦合性分析——基于青岛市中心城区的实证研究

以青岛市中心城区645家银行网点数据和同区域商服用地基准地价数据为研究对象,通过平均最近邻分析方法得到银行网点的总体分布特征,通过核密度估计方法识别了银行网点的空间分布模式和集聚特征,通过双变量全局和局部空间自相关分析方法探究了银行网点在分布上与商服用地基准地价的空间耦合性特征。结果表明:商业银行网点分布特征趋于地理集中,且与城市商业活跃区域分布高度吻合;银行网点分布与商服用地基准地价存在着明显的空间正相关现象。总体来看,通过分析商业银行网点分布模式可以揭示城市商业空间格局特征,对基于典型地理数据探究城市空间格局具有一定的学术意义。     

一种基于线特征的道路网变化检测算法

提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。     

顾及轨迹密度分布异质性的道路交叉口提取方法

车辆轨迹大数据为道路网生成与更新、道路状态信息感知提供了新机遇,从轨迹数据中准确提取道路交叉口是基于车辆轨迹数据构建精细化道路网地图的关键步骤。当前已有学者根据轨迹点的转向、速度变化等特征,基于空间聚类提出了一些道路交叉口识别的经典方法,但由于轨迹数据密度分布的异质性、噪声干扰及最优聚类参数设置等问题,从不同采样频率、分布密度的轨迹数据中提取不同大小、形态的交叉口仍是一个挑战。为此,本文首先针对轨迹密度的空间分布异质性提出基于层次划分的轨迹栅格化策略,进而从视觉角度出发,提出一种基于“转换-分割-优化”全流程的道路交叉口层次提取方法。通过对不同采样频率的真实轨迹数据进行试验分析,验证了本文方法对低频轨迹数据中道路交叉口提取的准确度与有效性,识别结果优于现有代表性方法。     

顾及道路目标stroke特征保持的路网自动综合方法

地图综合中道路网选取通常要考虑道路的属性等级、几何形状、分布密度、通达性等,常规方法只能顾及部分指标评价对象(弧段、节点或网眼)的重要性,在此基础上按照"资格"法线性选取,由于缺乏顾及道路网空间分布信息的有效手段,造成原有空间分布特征被破坏。本研究将描述道路完整地理意义的stroke特征引入选取过程中,提出一种顾及道路目标stroke特征保持的路网选取方法,即构建道路网stroke特征并评价重要性,在按stroke重要性线性选取的基础上增加约束条件,包括等级约束条件和空间邻近关系约束条件,从而将空间分布信息与属性、几何及拓扑信息有效地结合在一起。试验表明,该方法保留重要道路目标的同时,也较好地保持了原有空间分布特征。     

武汉市体育场馆空间分布分析与研究

以武汉市为研究区域,运用密度分析和空间自相关探索武汉市体育场馆空间分布的聚集性;利用空间二元相关性定量地分析体育场馆空间分布与经济要素、社会要素以及道路网的相关性。结果表明,武汉市体育场馆在中心城区呈聚集并向外围扩散;人口密度、生产总值以及道路网密度都在不同程度上影响着体育场馆的空间布局。武汉市体育场馆的空间分布受经济和交通情况的影响比较大。通过多元回归模型,预测随着武汉城市中心及以外地区经济的发展、道路的完善以及政府的大力支持,乡村郊区的体育场馆数量将不断增多,武汉市体育馆将向着中心城区密集一乡村郊区普及的分布模式转变。     

考虑卡尔曼滤波的地理空间数据局部特征分布

为有效了解城市地理规划发展规律,研究考虑卡尔曼滤波的地理空间数据局部特征分布情况.依据地理空间数据频繁移动特性,把滑动窗口技术引入卡尔曼滤波的采样与数据清洗中,将探测器标签作为随机时间,在滑动窗口中读取标签数量,并满足伯努利二项分布条件,获得原始观测数据最优估计,保障特征分布结果可靠性;利用样本点局部密度与距离两个变量明确聚类中心,给各簇集加入平均密度上限,引入时间约束,修正样本属性值计算方式,完成城市地理空间数据精准特征分布类型与来源划分目标.实验结果表明,所提方法获取的地理空间数据局部特征分布情况与城市实际发展策略相符,更贴近一致性标准贴合度,所得结果具有可靠性,为城市空间布局合理规划发挥应有作用.     

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。