遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例

城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容,本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取,针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域,在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先,对遥感影像数据和POI数据进行预处理;其次,通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取;然后,采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区;最后,利用叠加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明：使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状;利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性,能够很好地反映出城市中的经济活跃区。     

基于POI数据的广场功能研究——以兰州市城关区为例

基于ArcGIS中的网络分析法,选取兰州市城关区东方红广场、五泉下广场和万达广场构建沿不同等级交通线的1 min、1.5 min、3 min 3个缓冲区圈层,同时统计不同缓冲区内居住设施、公共管理与公共服务设施和商业设施三大类兴趣点(point of interest,POI)数据的数量与占比.结果显示,东方红广场的交...     

基于POI数据的城市功能区识别研究

基于兴趣点数据与道路网络数据,选取济南市中心城区为研究区域,通过频数密度与类型比例计算,以街区为研究单元对济南中心城区功能区进行定量识别,并验证识别精度。将识别结果与《济南市城市总体规划（2011-2020年）》对比,提出功能区优化对策。研究结果表明：城市功能区自西向东呈现多中心分布特征,单一功能区呈现圈层分布特征。构建混淆矩阵,计算出功能区总体精度为83.34%,可为济南市功能区空间规划提供新的思路。     

一种基于车辆轨迹数据的城市建成区边界识别方法

城市建成区边界是城市土地资源管理和城市扩张管理的重要依据。本文提出了基于出租车轨迹数据,利用多分辨率下规则格网对比分析法及Densi-Graph阈值确定法,来自动提取城市建成区边界的方法。试验采用北京市2008年出租车GPS轨迹点数据,依据该方法模型计算提取城市建成区并进行结果准确度评价,将提取结果与北京市2008年土地覆盖空间分布图进行比对,所提取建成区边界范围与城镇、建设用地区域范围基本相符;将提取结果与中国城市统计年鉴数据进行比对,该年鉴中给定2008年北京市建成区总面积为1 310.94 km^2,本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km^2,提取准确度约为82.18%,表明本文方法可以获得准确的建成区范围。     

基于GIS和兴趣点(POI)数据的城市中心体系识别方法研究——以上海市为例

城市公共中心高度聚集了各类城市公共管理与公共服务设施。近年来城市建设发展迅速,传统的抽样调查等方法已不能满足新时代需要。互联网与计算机技术的发展给城市研究提供了新思路:城市兴趣点(POI)数据涵盖了广泛的地理空间和位置属性并且对公众开放。本研究使用POI数据,结合核密度估算(KED)模型定量研究其空间分布规律并对上海市城市中心体系的识别。结果显示,根据POI数据分析识别的上海市城市中心体系整体呈现单中心发展态势,城市副中心与郊区中心发展力度不足,尚有待进一步建设。将结果与《上海市城市总体规划(1999—2020年)》确定的城市公共中心体系进行对比,提出优化建议。     

基于LiDAR数据的水域边界提取方法探讨

提出一种基于单个三角形最小外接圆来提取水域边界的方法,通过构建TIN、计算三角形最小外接圆半径、三角形面域合并、提取面域边界等步骤,实现了从LiDAR点云数据中对水域边界的快速提取.利用覆盖湖北省长江流域的LiDAR点云数据验证了方法的有效性,结果表明该方法能快速提取各种形状的水面区域边界,减小了后期DEM数据的人工编...     

基于多源数据与随机森林方法的城市建成区提取——以郑州市为例

基于夜间灯光数据的阈值分割法在城镇建成区提取研究中被广泛应用,但由于夜间灯光数据分辨率低、灯光溢出和阈值分割法无法顾及区域差异等问题,一定程度上影响了该方法的提取精度。以郑州市为例,以LJ1-01与NPP/VIIRS两种夜间灯光影像为主要数据源,结合Landsat8中分辨率遥感影像、网络城市兴趣点(POI)及路网数据,利用随机森林分类方法对郑州市2018年建成区进行提取,参考土地利用数据,对RF分类法与NTL、VANUI、BANUI、PANUI、RANUI指数等阈值法进行对比实验和精度评价,评估基于多源数据的随机森林分类方法在城市建成区提取中的优势。实验表明,RF比阈值法提取的建成区更接近真实建成区且提取精度更高,具有更好适用性;LJ1-01数据提取的效果和精度总体优于NPP/VIIRS数据;在采用RF分类时,各类特征的重要性在不同夜光数据源中表现差异较大。     

基于POI数据的武汉市餐饮空间分布特征研究

自古以来,民以食为天,餐饮行业是社会生活不可分割的一部分,研究餐饮服务行业的格局分布逐渐成为人们关注的焦点,因此餐饮业分布格局的研究意义深远.利用Python爬虫技术,从高德地图API接口上获取武汉市餐饮业POI数据,并从ArcGIS Online上获取人口密度图,分别整理筛选后导入ArcGIS软件中,利用核密度分析、...     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据进行提取的实证研究——以福州为例

DMSP/OLS数据能够观测到夜间灯光,因而被广泛应用于人类活动与城市扩展研究。本文以福州市为例,分析比较现有夜光数据的城区提取方法。通过实例分析,从阈值设定方面进行讨论,比较各方法的优缺点,可为夜间灯光数据在提取城市区域方面提供借鉴。     

基于POI数据的城市功能区识别及主要交通枢纽空间分析

研究利用机器学习中的TF-IDF统计方法,基于POI数据识别北京五环范围内的城市用地功能区。实验从道路网和格网两个层面开展,首先,将两结果与相同地区的遥感影像进行对比与验证,并从中提取属于交通用地范畴中的主要交通枢纽;其次,基于空间服务范围和空间连接强度两个视角对火车站和机场的地理特征进行分析,具体包括空间分布范围的特点、受区域影响的强弱、空间联系强度的差异等内容;最后,进一步对比各重要交通枢纽所在空间单元作为出租车行程起始点和终止点的共性和差异性。     

拓扑插值与光谱特征结合的复杂城区边界提取

复杂城区边界通常存在建筑物大小差异较大、周边林区高低起伏、散点建筑成片出现的情况,对城区边界提取算法造成严重干扰。针对这一问题,本文提出一种基于拓扑插值和光谱特征的高分辨率遥感影像复杂城区边界提取方法。一方面,通过对大型建筑特征点进行拓扑插值,避免由于大型建筑特征点稀疏造成的城区边界缺失;另一方面,利用植被光谱特征来滤除城区周边高低起伏的林区和散点建筑带来的冗余特征点,从而有效抑制城区误提取。通过试验和对比分析表明,本文方法在提取复杂城区边界方面,具有较好的稳健性和较高的精度。     

多源遥感数据的城市边界提取及动态变化研究

针对城市用地无序扩张,城镇结构不合理等问题,在生态文明建设背景下,国家和地方政府提出划定城市边界管控城市扩张.该文综合白天光学遥感和夜光数据各自的优势,提出一种快速、精确的城市边界提取方法.一方面解决白天光学遥感数据提取城市边界的不连续问题,另一方面提高了基于夜光数据提取城市边界的精度.通过构建VANUI夜光指数,建立...     

基于POI数据的南京市公共体育场馆空间格局分析

为了对南京公共体育场馆进行空间格局分析,本文利用腾讯地图获取兴趣点数据,采用了核密度、标准差椭圆、空间自相关等空间分析方法。结果发现：(1)南京市体育场馆呈现“西北-东南”走向分布,且体育场馆各类型离散程度差异明显;(2)体育场馆整体呈现“中心聚集+外围扩散”格局,具体来说为中部发达区呈现聚集格局,四周较为疏散。将其分为四类后,发现呈现“散点状-多区域”的空间分布特征;(3)以体育场馆为核心的15分钟健身圈完全覆盖玄武、鼓楼、秦淮、建邺,基本覆盖雨花台和栖霞,其他区出现大面积无体育馆辐射状态;(4)南京市大部分行政区单位面积的体育馆数总体的相关性不够显著,仅有鼓楼区、建邺区和秦淮区出现了“高-高集聚”的现象;(5)体育馆分布与住宅小区呈弱正相关,但沿地铁站点交通网分布,具有交通便利性。     

利用轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征

介绍了利用出租车轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征的过程,包括利用数理统计的方法对出租车上下客事件基于时间进行特征分析;给出了一种融合核密度估计(KDE)与兴趣点(POI)分类的密度聚类算法,实现了出租车上下客热点区域的挖掘以及居民出行活动规律与城市功能区之间关系的发现.?研究表明:居民的出行活动特征在"工-休"日之...     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界

随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点.本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云.通过对...     

基于矢量数据的城市建成区范围提取方法

城市建成区在城市规划中具有重要的研究价值,目前建成区的提取方法局限在"两证一书"和遥感技术提取。基于此,依据城市建成区概念核心要求,本文提出了一种基于矢量数据的城市建成区范围提取方法,为城市建成区范围提取探索新思路。试验以1:5万的矢量基础地理数据为例,对经过预处理后的城市面状居民地要素进行基于密度的聚类分析,将密度较大的居民地地区作为建成区主体部分,并经过膨胀和腐蚀等栅格处理得到模板。使用模板得到用于表示城市建成区范围的新居民地要素,经过基于TIN的边界提取和优化,得到最终的城市建成区范围。     

顾及POI与土地利用数据的城市功能区划分

城市功能区划分是落实智慧城市用地政策和用地开发管控的重要前提和基础,科学探测其分类及分布,对于支撑智慧城市空间规划具有重要作用.针对现有方法在功能区划分时受限于格网或者路网的束缚,易出现POI权重设置不科学及划分不精确的问题,提出一种基于聚类分析确定主体功能单元下的功能区划分方法.首先,基于POI数据,综合利用KD-T...     

基于夜间灯光遥感数据与POI数据的城市中心识别——以深圳市为例

尝试结合夜间灯光遥感数据(NPP-VIIRS)和POI数据,去识别深圳市的城市中心。首先,通过实验确定了多分辨率分割的最佳参数并确立了统一的空间单元计算POI的密度;其次,通过计算Anselin Local Moran′s I结合人类活动密度把高-高聚类单位定义为城市主中心,并使用地理加权回归模型根据POI密度的平方根与分割单元的几何中心到城市主中心的加权距离来确定子中心,识别出了2个城市主中心和11个城市子中心;最后通过与传统识别城市中心的方法进行对比分析。结果表明：多尺度分割、Anselin Local Moran′s I与地理加权回归结合的方法更好。