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基于签到数据的城市热点功能区识别研究
作者姓名:宁鹏飞  万幼  沈怡然  任福
作者单位:1.武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉,430079;2.水利部长江水利委员会网络与信息中心,湖北 武汉,430010
基金项目:国家自然科学基金(41471327);国家自然科学基金(41571438);国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助项目(KF-2016-02-028)
摘    要:城市功能是城市整体活动特点和类型的体现,识别城市内部功能区的空间分布结构,有利于城市结构优化,城市资源优化配置和城市发展规划等。以深圳市为例,对抓取的新浪微博位置签到数据进行了有效的数据筛选清洗,结合《城市用地分类与规划建设用地标准》和居民出行目的,对兴趣点(pointsofinterest,POI)数据重分类,并针对分类完成的POI数据进行点要素空间多密度聚类,结合用户签到频率、POI数量比例以及土地利用混合程度构建了POI数据模型,以综合POI空间信息和语义信息,实现了城市空间自组织形态的功能区域主体功能识别。识别结果与深圳市城市布局结构规划图以及高德地图对比发现,该方法的聚类结果大体吻合深圳市空间布局的基本骨架,同时也能基本识别各大功能分区的主体功能和具有明显特征的功能区。

关 键 词:兴趣点  功能区  签到数据  聚类结构
收稿时间:2016-11-01
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