Exploring spatiotemporal dynamics in a housing market using the spatial vector autoregressive Lasso: A case study of Seoul,Korea

House prices fluctuate spatiotemporally and when influential changes from a region happen, the effects spread out in space over time. Although many studies have introduced various models to explain the spatiotemporal dynamics in housing markets, it is always challenging to consider both dimensions in a model. Some recent studies have identified spatiotemporal interactions of house prices by combining spatial and temporal models via spatial vector autoregression. The approach, however, assumes spatial homogeneity of the variables due to insufficient degrees of freedom. Since the housing market is generally conceived as heterogeneous, we suggest an alternative model of the spatial vector autoregressive Lasso without the homogeneity assumption. As an empirical example, we examine the spatiotemporal interaction between house sales price and rent in Seoul, Korea. The results show that rent for apartments in Gangnam‐gu, a socioeconomic core of Seoul, has positive impacts on rent for apartments in surrounding suburbs rather than their sales price. Moreover, the suggested model outperforms the classical method in terms of explanation, prediction, and autocorrelation of residuals. This research is expected to provide a methodological guide to explore the interaction between house sales price and rent, and insights into the spatiotemporal dynamics of the housing market in Seoul.     

VRMap制作深圳私房3维演示系统

VRMap制作的深圳市私房3维演示系统有全市飞行演示、随机查询和海量存储等功能,其应用直观、信息丰富。本文阐述了应用VRMap软件建立一个实用的深圳市私房3维演示系统的制作过程,并对其功能进行了简述和分析。     

基于分层分户图的室内外一体化三维模型构建与应用

房产三维是三维GIS的应用重点,分层分户图的三维建模更是房产三维建设的重要组成部分.本文对比了3 Ds Max建模、平面拉伸建模和分层分户图建模方法,分析了分层分户图建模优势,重点研究了分层分户图建立三维模型的方法.     

房产权证附图的自动配制研究

随着房地产事业的发展,房屋交易越来越频繁,产权产籍系统对测绘成果的需求是越发紧迫,实现权属信息与测绘成果尤其是图形信息的关联可以有效解决房产证附图自动制图的需要。本文通过研究与实践,实现了BMF系统与产权产籍系统的快速关联,为房产权证附图的自动制图提供了便捷的实现方法。     

VC++编写房产分层分户图检查程序

介绍了VC++6.0编写房产分层分户图检查程序的流程和实现方法,涉及数据库及VC++底层开发的一些知识.     

基于房产网站数据的商品住宅价格空间分布研究——以成都市为例

从安居客房产网站自动获取成都市的商品住宅资料,利用GIS方法分析成都市商品住宅价格的空间分布特征,得出了成都市商品房价格空间分布结果和发展趋势。     

房产图中面积测算精度的探讨

本文就《房产测量规范》所规定的解析法面积测算精度和边长丈量精度公式进行综合分析,认为两者存在精度要求上的不一致,通过对实例进行分析比较,提出一个解析法面积测算中误差的计算公式。     

IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取

房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。     

Voronoi图在城镇地价指数监测中的应用探讨

城市地价指数是地价动态监测的重要手段。针对我国城市地价指数测算公式发表了自己的见解,并提出采用Voronoi图计算地价监测点的影响范围,作为监测样点的权重用于计算地价指数的方法,以广东省某市的地价指数测算为例证明了该方法的可行性。     

楼面价在基准地价调整中的应用

从基于单位建筑面积的楼面价的意义和定义出发，探索出一条独具特色的基准地价表现形式，提出了操作性较强的城市建成区住宅用地和商业用地楼面价应用方法。对于城市未建成区，仍然采用地面价作为楼面价的辅助价。     

内插地价监测点进行土地级别调整的研究

针对城镇基准地价更新中土地级别范围调整问题,提出了内插地价监测点调整土地级别技术在建立地价动态监测体系的基础上,运用合适的空间内插模型,通过插值计算得到城镇内每个点的地价,然后根据一定的地价幅度生成等值线图,进而由地价等值线图结合原有土地级别进行土地级别范围的确定和调整。     

兰州市商品住宅价格的空间分异规律

针对住宅价格在城市空间中的分布规律问题,该文以兰州市主城区2015年在售的187个商品住宅样本均价为基本数据,运用空间自相关法对兰州市住宅价格的空间异质性和集聚性进行分析,并利用趋势面分析和空间反距离权重插值法对住宅价格的空间分布格局进行研究。结果表明:兰州市住宅价格总体上呈显著的空间正自相关性,少数地区存在差异性;住宅价格发展不平衡,价格"东高西低";住宅价格由各区行政中心向四周逐级递减,呈多极核分布特征;价格等值线"东密西疏",住宅价格变化幅度空间差异较大。分析发现,区位条件、交通条件及居住环境是影响兰州市商品住宅价格的主要因素。     

基于数字地价模型的地价监测点配置研究

从数字地价模型的建立、格网数字地价模型向TIN转化、TIN节点与宗地图层叠加拟合完成地价监测点的定位配置、结合市场比较法的监测点地价更新、TIN数字地价模型更新等几个方面详细阐述了数字地价模型运用于地价监测点配置的具体方法。并将这一配置模式与以标准宗地为载体的配置模式进行了比较分析。     

浅析房产面积测算的工作程序和技术要领

房产面积测量环节多、要求高、政策性强。如何正确地理解《规范》的原则,细化成具有可操作性的工作细则,形成连贯、协调的程序,提高工作效率,保证测绘质量,完善房产管理,是测绘学科中的一项重要课题。本文在这方面进行了一些探讨和总结。     

Remote sensing-derived national land cover land use maps: a comparison for Malawi

Reliable land cover land use (LCLU) information, and change over time, is important for Green House Gas (GHG) reporting for climate change documentation. Four different organizations have independently created LCLU maps from 2010 satellite imagery for Malawi for GHG reporting. This analysis compares the procedures and results for those four activities. Four different classification methods were employed; traditional visual interpretation, segmentation and visual labelling, digital clustering with visual identification and supervised signature extraction with application of a decision rule followed by analyst editing. One effort did not report classification accuracy and the other three had very similar and excellent overall thematic accuracies ranging from 85 to 89%. However, despite these high thematic accuracies there were very significant differences in results. National percentages for forest ranged from 18.2 to 28.7% and cropland from 40.5 to 53.7%. These significant differences are concerns for both remote-sensing scientists and decision-makers in Malawi.     

城市房价空间分布及其影响因素分析

针对城市房价的空间分布规律及其影响因素的研究,该文提出了以南昌市青山湖区房价为研究对象,基于相关理论,搜集整理了2015年07月到10月南昌市青山湖区155个楼盘的均价,利用市场比较法把房价修正到2015年10月份节点上,估算出了155个楼盘点的价格,以GIS技术为研究平台,运用普通克里格插值方法,得到了青山湖区房价的等值线图,根据等值线图得到其空间分布情况,从可达性视角出发,采用结构方程模型构建了青山湖区房价影响因素分析框架,运用SPSS分析出各自变量和因变量之间的关系,即定量分析出了各影响因素对房价格产生的影响程度。     

西安市商品住宅价格空间格局的演化研究

针对目前城市住宅价格空间格局演化研究不足,尤其是内在驱动机制研究较少的现状,利用2000年、2004年、2008年及2013年4年节点数据,采用空间自相关指数并结合空间变异函数,分析西安市商品住宅价格空间格局演化特征及其驱动机制,为城市住房政策的制定提供参考。结果表明:住宅价格呈现出显著的空间自相关,热点和冷点区发生转移;住宅价格的空间变异程度不断加大,空间分异格局中的随机成分不断降低,结构化分异越来越显著;住宅价格高值区呈现出由双中心向多中心、多圈层演化的趋势;从城市规划引领、居住空间扩张和交通条件改善3个方面探讨住宅价格空间格局演化的驱动机制。     

GIS支持下的油气多因素综合预测方法——以苏里格气田苏120区为例

苏里格气田为一致密沙岩气田,油气富集区的预测优选为气藏开发奠定基础。常规的油气富集区预测方法存在着多学科成果综合分析困难、预测过程复杂、效率低下等弊端,本文针对苏里格120区块开展了基于GIS的油气富集区多因素综合预测方法的研究。首先借助GIS的空间数据库,实现多学科成果图件的集成管理;然后基于空间定位,从多学科成果图件中提取预测多因子,构建油气多因素综合预测模型;再次,运用GIS强大的叠加分析方法进行多因素综合预测,自动生成油气富集区预测平面图。本文的研究,为油气富集区的预测提供了新的技术方法,有效地提高了预测效率。     

新疆克拉玛依市商业地价空间分布规律研究

城市地价是一个具有时空性质的多维概念,在空间分布上具有较强的关联性和特殊性。但目前对城市地价空间分布规律方面的研究相对较少,还没有形成系统性的理论与方法依据,本文以克拉玛依市2007年土地调查商业用地数据和地价动态监测数据为依据,以ARCGIS软件为平台,采用地统计学的方法,对克拉玛依市商业用地价格的空间分布进行了研究。研究表明:地统计学的理论与方法对城市地价空间分布进行研究具有独特的优越性;城市商业用地地价的分布在空间上既有连续性,也存在变异性,受区域整体趋势的影响明显高于小范围的变异性,属于强空间自相关;商业用地地价分布整体呈现圈层结构,交通道路对地价的空间分布具有重要影响。     

西安市住宅价格空间结构和分异规律分析

利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。