大连金普新区道路网络通达性格局研究

为研究第10个国家级新区——金普新区的道路发展情况,本文以RS和GIS技术为支撑,利用金普新区基础性地理国情监测的道路数据、高分辨率影像及外业核查结果,计算了路网密度和道路网络的通达性,研究和分析了金普新区道路的通达情况.结果表明:大连金普新区道路网络密集、通达性良好,综合交通运输体系初步形成;部分街道由于规划布局、经...     

基于地理国情普查的新区建设监测方法初探

为全面掌握大连金普新区近年的建设进程和效果,本文研究了基于新区的地理国情普查数据成果、已有的基础地理信息成果资料和高分辨影像数据,对其在建设用地、道路交通、生态功能用地等方面的建设现状进行监测。结合相关的专题数据资料,从不同角度对新区的建设进程和效果进行分析。     

城市地理空间数据集成应用探讨

城市地理空间数据是表达城市地理要素的数量、质量、分布特征、相互关系、变化规律的位置信息和属性信息。分析城市地理空间数据的组成结构、组织管理、集成利用,并将这些数据有效应用于城市地理信息系统建设之中,将在城市信息化道路上起到举足轻重的作用。该文以开发的"兰州市城关区地理信息集成系统"为例,重点阐述了城市地理空间数据的构成与获取方式,研究了城市地理空间数据与业务部门数据的集成方法,并对城市地理空间数据在晕渲图制作、三维景观生成、数据可视化等主要应用上进行了分析和探讨。     

基于GIS技术的大连金普新区退耕还林研究

以大连金普新区为研究对象,运用Arc GIS和Map Info等软件,从坡度、高程、地块开发区位、地块保护区位和地块破碎度等5个方面对金普新区进行退耕还林研究。依据国家相关规定并结合大连金普新区的实际情况,制定退耕还林指标的阈值范围,提取金普新区范围内的退耕还林地块,一共需要退耕的耕地块数是8 233块,退耕面积10 841.61 hm2,退耕率15.76%。将退耕还林的地块落实到金普新区31个街道中,提出退耕还林的次序是独立的、破碎的、距离城市近的地块优先退耕。     

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。     

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。     

金普新区职住平衡分析探索

随着城市的发展和扩展,职住分离现象已日益突显。客观掌握城区内职住空间关系和平衡状况能够为城市规划和建设提供重要参考。本文以正在快速发展的国家级新区-大连金普新区为例,分别采用基于土地功能分区和多源异构数据两种分析方法评价居民职住空间的分布特征。     

金普新区2013—2018耕地利用变化分析

主要以大连金普新区2013、2015、2017、2018年4个年份的地理国情数据为基础,通过对其数据进行分类、融合处理,得到成果数据.然后应用相关GIS手段获取各个年限下研究区域的耕地面积以及各个年份间的耕地具体转化情况.通过对其进行研究,能够直观地对新区成立以来耕地的利用以及变化情况有所认识.研究结果表明:新区成立初期,耕地的主要流转方向是林草植被,后期以转换向人居用地为主.随着新区发展,耕地变化渐渐趋于稳定.     

基于面向对象分类土地利用分析

以遥感技术为依托,研究了金普新区在成立以来的土地利用及变更情况。通过实验对比,选用了适合于高分辨率遥感影像的面向对象的分类方法对金普新区2013年的遥感影像进行了分类,成功获取了金普新区2013年的土地利用状况;然后应用金普新区2015年的地理国情普查数据,把普查数据成果与分类出的2013年金普新区土地利用状况有机结合,实现了对金普新区成立后的土地利用对比分析。     

建立城市空间数据基础设施 推动城市地理信息产业发展

城市地理信息产业的核心是城市空间数据以及基于这些数据的各种服务。建立“城市空间数据基础设施”、制定相关政策、政府加大投入、积极面向市场是建立和完善我国城市地理信息产业的根本途径。     

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。     

基于地理国情监测的金普新区综合交通分析方法研究

针对交通状况对城市发展的影响日益重要的现状,本文从城乡交通网络覆盖情况和交通可达性两个角度,对金普新区的综合交通状况进行了客观、定量的分析,为了解金普新区的交通现状、居民出行的便捷程度,以及制订新区制度发展规划提供了可靠的分析结果。     

Voronoi图和实景影像在城市POI选址中的应用

以北京西城区为例,通过Voronoi图将兴趣点划分成多个区域;在部件集中且兴趣点少的区域,通过建立基于Voronoi分区的minisum选址模型,得到理论上的新增兴趣点的坐标;然后通过移动道路测量车采集实景影像定位到理论的兴趣点点位上;并在其附近一定范围内寻找最近的有标志意义的地物作为实际位置的兴趣点,达到对兴趣点快速更新的目的,极大提高了城市管理者在日常工作和应对突发事件时的实时性和高效性。     

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。     

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。     

兴趣点选取的路网分割并行计算法

兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。     

利用地理标签数据感知城市活力

高度活跃的城市是社会稳定发展的基础。基于地理标签感知的城市活力能够量化城市发展现状,探索城市活力的影响机制,为精细化城市治理提供技术支撑。传统城市活力研究依赖于街区的活力调查,时间长,费用高。本文研究利用兴趣点和社交媒体签到等地理标签数据,提出了城市活力度量指标,探索性分析城市活力的分布模式。基于土地利用、道路和建筑物等数据计算建成环境指标,构建城市活力和建成环境之间的普通线性回归与空间自回归模型,揭示了影响城市活力的建成环境因素。基于深圳市的试验结果表明:兴趣点和社交媒体签到数据能够较好地指示城市活力。深圳市的城市活力主要受商业用地、工业用地、土地混合利用以及路网密度、地铁站点密度的影响。住宅用地和建筑物占地密度对基于POI的城市活力具有显著影响。     

“You know you can do this,right?”: developing geospatial technological pedagogical content knowledge and enhancing teachers’ cartographic practices with socio-environmental science investigations

Many barriers exist to K–12 classroom teachers’ adoption and implementation of geospatial technologies with their students. To address this circumstance, we have developed and implemented a geospatial curriculum approach to promote teachers’ professional growth with curriculum-linked professional development (PD) to support the adoption of socio-environmental science investigations (SESI) in an urban school environment that includes reluctant learners. SESI focus on social issues related to environmental science. The pedagogy is inquiry-driven, with students engaged in map-based mobile data collection and subsequent analysis with Web-based dynamic mapping software to answer open-ended questions. Working with four science and social studies teachers, we designed and implemented a sequence of three locally oriented, geospatial inquiry projects that were implemented with 140 9th grade students. We investigated how the geospatial curriculum approach impacted the teachers’ geospatial pedagogical content knowledge (PCK), their cartographic practices, and promoted geospatial thinking and analysis skills with their students. Findings revealed strong growth in teachers’ geospatial PCK, increased map use by teachers, use of maps as media for inquiry and not didactic instruction, and modeling to guide students’ geospatial analysis using GIS. Implications for PD to promote teachers’ geospatial PCK and in-class cartographic practices are discussed.