基于天地图的POI数据采集系统设计与实现

针对传统POI数据采集方式成本高,更新缓慢,属性信息不完整等问题,分析天地图提供的地理信息服务和编程接口,结合网络开发技术提出了基于天地图的POI数据采集思路,开发了原型系统,实现了POI数据的采集与动态更新,对保障POI数据现势性、正确性和完整性具有参考意义。     

基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分，合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源，能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部，是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口，且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据，运用核密度、局域Getis-Ord G*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法，以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型，分别是食品、饮料及烟草制品，纺织、服装及日用品，文化、体育用品及器材，家用电器及电子产品，五金、家具室内装饰材料，医药及医疗器材，汽车、摩托车燃料及零配件，综合零售。结果表明：西宁市零售业集聚区空间分布特征显著，呈现“多集聚、多核心”商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减；高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区（北山市场）和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性，与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征，且区位选择性较大，如：食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业，而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小，集中在特定的区域；基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著，它受城市建设用地扩张，人口密度，交通可达性和城市规划等因素的影响，海湖新区将成为最有发展潜力的商业区；在街道尺度，各业态零售业专业化功能区块显著，发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征，西宁市多业态集聚区域较少，只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白; 另一方面，为政府战略制定，零售商选址和城市规划提供一些参考。     

机场净空区建筑物的识别与监测

目前,在建筑物识别与监测方面,基于单幅高分辨率遥感影像的阴影测高法和基于多视角影像的立体像对法将建筑物轮廓或名称识别与高度监测相独立,因此导致其自动化水平较低、数据冗余度与成本较高。基于数字表面模型(DSM)和兴趣点(POI)数据,本文提出了一种机场净空区建筑物识别与监测集成的方法,并以某国际机场为试验区对该方法的可行性进行了验证。试验结果表明:①该方法在建筑物识别与监测方面的准确率只取决于DSM的精度,而对DSM的数据来源没有限制;②以潜在危险建筑物高程变化速率为依据进行不定期的动态监测,在确保监测间隔期间机场净空区安全的同时可以降低数据成本和重复识别与监测所有建筑物造成的数据冗余度。     

公众参与的兴趣点数据有效性效验方法

针对公众参与的兴趣点数据在有效性的处理或评判中的不足,文章以最为常见的LBS签到数据为研究目标,以兴趣点与地图上普通点要素的区别为出发点,从公众的地理空间认知和兴趣点的空间特性两方面分析影响兴趣点数据有效性的因素,由此建立有效性度量模型,最后对实验区签到数据进行了有效性计算。实验结果表明,该模型可剔除原始数据中的大量无效数据,为以公众参与方式收集的兴趣点数据的有效性提供了切实可行的评判方法。     

基于ArcGIS的大比例尺矢量电子地图制图研究

以基于ArcGIS的电子地图制图为研究对象,探讨了电子地图制图的技术流程和方法,详细阐述了使用Maplex引擎对标注进行处理的相关方法,从而创建高质量的动态标注,优化地图标注的数量和质量,为地理信息公共服务平台在线地图展示、浏览和标注提供了数据资源。     

从城市兴趣点中提取多层次地标方法探究

为了获取结构化空间知识,本文在前人研究基础上,提出一种依据显著度差异从城市POI数据中提取多层次地标的方法。分别从知名度、通达度以及个体特征三个方面量化分析了影响POI显著性的因素;然后利用这三个指标构建了POI显著性度量模型,并进行了武汉市武昌区地标提取实验。最后,以各层地标为种子生成Voronoi图,用来反映各层地标的空间影响范围及上下层地标之间蕴含的认知规律。     

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。     

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。     

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。     

结合POI数据的道路自动选取方法

人们对道路重要性的认知与道路周边设施有重要关系,针对现有地图综合道路选取方法中对语义特征考虑不足的问题,将POI数据引入到道路的语义特征分析中,提出一种综合考虑道路空间特征和语义特征的道路综合自动选取方法。首先,结合POI位置数据构造了道路语义特征度量的3个新参量：设施点密度、重要设施比率和专题设施比率;然后,与道路长度、连接值、总深度值、平均线密度等反映道路几何、拓扑和分布特征的度量参量一起,通过归一化和熵值法赋权进行整合计算,得到道路重要性值;最后,综合考虑道路重要性值、道路stroke构成和stroke连通度的约束条件进行道路的分步选取。实验结果表明,该方法在保留主要道路、保持道路分布疏密特征和道路连通性的同时,较好地顾及了道路的语义特征信息。