顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。     

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、...     

人口数据空间分布化模型研究

分析人口数据地理空间分布化的必要性，针对常用的表示人口分布方法的不足，提出将人口数据分布到规则格网上的数字人口模型(Digital Population Model，简称DPM)，并详细阐述了DPM建立的原理及实现的技术方法，以及目标区域格网划分的原则、方法。通过样区实验，证实该方法表示分布人口的准确性、合理性。     

夜间灯光数据支持下的广州市人口空间化

了解区域人口的空间分布,能够为城市精细化管理和城市规划提供有力的支撑数据,对提高城市发展水平有重要的现实意义。为此,本文以“珞珈一号”(LJ-1 01)夜间灯光(NTL)影像为基础数据,以广州市为研究区,结合人口估算模型等方法,开展基于NTL数据的人口空间化研究。结果表明:LJ-1 01 NTL数据能够有效地应用于人口空间化研究。人口空间化后,广州市人口分布具有显著的“一主中心,多核心”的特征,各区域内部的人口分布差异可被清晰地展示与区分。本文结果对城市规划与城市管理具有一定价值的辅助支撑作用。     

基于建筑物的人口空间分布特征研究

综述了国内外在人口数据空间化研究方面的进展,并分析了其优缺点。在此基础上,提出了基于建筑物的人口数据空间化方法,设计了基于建筑物的人口数据空间化模型;并以重庆市主城区的第六次人口普查数据为例,得到了较细粒度的人口空间分布结果。结果表明,由于受"四山"和"两江"的影响,重庆市人口空间分布呈组团化和沿主要道路分布特征,且各组团有逐渐合并的趋势。对于城乡规划编制、城市空间政策制定、突发事件应急处理以及灾后损失评估具有重要意义。     

基于珞珈一号夜间灯光数据的人口空间化研究

夜间灯光数据被越来越多地应用于人口空间化领域的研究中.珞珈一号夜间灯光数据是最新一代的夜间灯光数据,为探究其在人口空间化方向的应用价值和潜力,以珞珈一号夜间灯光数据和土地利用数据为源数据,在乡镇(街道)尺度上分区建立了渐进回归模型,进而得到北京市人口空间化结果,并与NPP/VIIR的结果进行对比.结果表明,珞珈一号夜间灯光数据回归结果的拟合程度和精度均优于NPP/VIIRS回归结果,且这种优势在人口密度小的区域更明显;基于珞珈一号夜间灯光数据的人口空间化结果能清晰展示城市内部人口空间分布的差异,对城市资源、环境管理具有实际意义.     

基于灯光数据的人口空间化

社会经济数据是研究城市发展的重要因子,而传统的社会经济数据由于与空间坐标不统一,对城市发展的空间变化难以提供有力的支持。本文利用DMSP/OLS灯光数据,基于生态控制线,通过回归运算制定深圳市2010年人口指数模型,得到深圳市2010年1 km~2人口空间化图,有利于对深圳市人口的空间分布特征进行分析,为城市的绿色发展提供依据。     

基于神经网络和GIS的广西都安县人口数据空间化研究

人口数据的空间化是进行小尺度地理分析的基础,本文在分析土地利用与人口分布关系的基础上,发现耕地、居民点以及水域是影响人口分布的主要因素,在GIS中对人口及其土地利用等数据进行分析,同时,利用BP神经网络非线性模型,对广西都安县人口数据进行空间化研究.通过神经网络的模拟和数据的调整,最终生成的栅格人口分布与实际的分布保持大体一致.     

武汉市人口增长与空间分布格局演变

为揭示城镇化背景下武汉市人口时序增长趋势和人口空间分布格局演变特征,本文基于1990年第四次、2000年第五次、2010年第六次全国人口普查和2014年武汉市人口普查数据,运用统计学原理和GIS空间分析方法,分析了武汉市人口增长的时空变化规律;应用人口密度空间分布的数学模型,得到武汉市人口空间分布格局的演变趋势。人口增长研究表明:1990年以后,武汉市人口数量迅速增长,总体上形成了中心聚集、外围扩散的空间发展格局。空间分布研究表明:1)武汉市的人口密度分布更加符合Clark模型,主城区Smeed模型拟合效果更好。近25年来,武汉市城镇化进程迅速,人口向主城区聚集。随着时间发展,主城区逐步呈现初级阶段的郊区化。2)武汉市主城区人口空间分布已经出现多中心化的趋势,并且已经有两个街道发育成为人口次中心。研究结果可为武汉市人口相关决策的制定和城市结构调整提供参考依据,有助于认识我国中部崛起城市的发展规律,为其他城市的发展和规划提供参考和借鉴。     

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。     

基于GIS的县域人口统计数据空间化方法

以GIS技术和SPSS软件为工具,根据巴马瑶族自治县人口统计数据,分析了该县各乡镇平均人口密度与地形指数、土地利用、主要道路和河流水系等因素的相关关系。通过分析各影响因子对人口分布的影响权重,运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。结果显示,通过数据融合产生的人口密度与巴马县各乡镇的实际人口密度的相关性大于0.9,最终生成的栅格人口密度数据不但与巴马县统计型人口数据保持一致,还反映了各乡镇内部人口分布的空间变化。     

城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

基于位置数据和POI的聚类方法

提出了一种基于自适应迭代的空间聚类方法,以探索城市空间设施与人们出行行为的内在关系。基于位置数据和POI,先将微博数据进行格网化,转化为连续的格网数据;再利用自适应迭代的聚类方法和相关性分析探索微博的空间分布和城市公共服务设施的时间活跃度。实验结果表明,微博数据和服务设施之间具有较强的相关性,并从大数据分析角度为城市规划布局的优化提供了辅助决策;但将其应用到实际规划中还有待进一步验证和完善。     

POI数据Wiki更新模式研究与实践

针对POI数据更新效率低、质量不高等问题,基于Web2.0的核心思想“利用网络来发掘大众的智慧”。研究Wiki系统、POI数据存储及传输、服务式GIS等基础技术及工具,提出一种基于Wiki技术的POI数据更新模式,并进行实践验证,为POI数据采集和更新提供新的方法和借鉴思路。     

Adaptive Multi-Scale Population Spatialization Model Constrained by Multiple Factors: A Case Study of Russia

Population spatialization is the foundation for the visualization and analysis of population integrated with other information, such as environmental resources, economy, and public health. The existing population spatialization models have solved many problems for population distribution, but most of these studies have focused on a specific, single-scale approach and ignored the scale transformation for population spatialization. However, multi-scale visualization and the analysis of spatial information need multi-scale information. Meanwhile, the population distribution map as one kind of thematic map is always overlaid with the digital vector map or remote sensing map and visualized in the Web Geographic Information Systems (Web GIS), so it should adapt to the map scale showed in browser, when the user zoom in and zoom out. Hence adaptive multi-scale is necessary for population spatialization. Therefore, in this study, an adaptive multi-scale population spatialization model (APSM) is proposed with comprehensive factors constrained. These factors are residential area, land cover, public transport, hydrology, terrain, and climate. All of them are closely associated with population distribution. The overall methodology of APSM and the process for APSM are expounded in this paper. Meanwhile, with a case study of Russia, the processes of APSM for Russia are stated, and a population spatialization tool is implemented for expanding the application of APSM. The experimental analysis showed that APSM satisfied the requirement of geospatial analysis well and obtained a reliable accuracy.     

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。     

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...     

基于居民地分类的人口统计数据空间化研究

以福州市为研究单元,利用高精度的居民地数据,结合GIS空间分析法对人口统计数据进行空间化处理。首先分析了各相关指标与人口居住密度的相关程度,然后根据居民地面积百分比对居民地进行重新分级,再对人口空间化进行计算,最后对进一步研究方向进行了展望。