基于时空大数据的杭州重点城区规划实施评估研究

以地理数据为基础汇集了城市规划管理各重点区域多时空序列的地理信息、遥感影像、网络地图、街景地图、城市模型等大数据资源。城市的发展在新的时期也提出要以自然为美,把好山好水好风光融入城市的发展目标。以2001~2015年遥感影像为基础,对重点区域与对应年度的同位区域影像及规划进行对比,尝试对水资源保护、环境改善、城市建设等方面进行实施评述,以探索结合时空大数据资源在规划实施评估方面发挥更好的作用。     

基于多源时空大数据的城市规划评估研究——以温州市为例

与传统数据调查技术相比,时空大数据具有高采样率、大数据量、连续性和实时性等特点,为城市规划实施过程中的动态评估提供了全新的“智慧规划”技术手段。首先,从城市评估实施评估的理论和实践展开回顾;其次,借鉴本体论方法,在城市规划实施评估应用领域范畴,梳理多源时空大数据,提出“价值取向—评估内容—指标—模型—数据”实证分析逻辑;最后,以温州市为案例,介绍多源时空大数据在温州市规划评估应用实践的技术路线,实施评估内容包括人口规模、协调发展、空间布局、公共服务设施效能、交通设施效能等5个领域。相关研究成果可参考作为国土空间规划实施评估的一个子集。     

大数据在城市规划中的应用研究综述

大数据具有的多源、人本、时空等属性特征与城市规划决策的本质属性具有紧密的耦合性,为城市规划决策提供数据基础和技术支撑,推动着城市规划精准化以及城市治理高效化发展。通过对大数据作用于城市规划的相关文献梳理,大数据推动了城市规划在4个方面发生明显转型:从"小样本静态"向"多源时空"数据转变;从单一空间尺度向全域空间尺度转变;从"物质空间"向"以人为本"转变;从"人工化"向"智能化"转变;在此基础上,本文主要从居民时空行为分析、城市交通路网布局优化、城市功能区划分、区域联系和城市等级分析、城市生态环境治理以及城市边界划定等方面梳理城市规划领域中的大数据应用进展。     

多源空间大数据的获取及在城市规划中的应用

在当前数据爆发式增长的背景下,通过对互联网大数据的获取、处理,将数据成果更好地应用于城市规划研究中。通过对互联网数据获取、清洗、存储及在城市规划中的应用,使数据的获取方式和手段更加的多样化,对城市规划的研究起到了基础的支撑作用。不同数据源、不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。对于改进传统的城市规划理念,以及科学的指导城市规划有重要的意义。     

浅谈国土空间规划领域的大数据应用

近年来,随着信息通信技术的迅速发展,大数据已成为重要的发展方向和研究领域,在多个学科都发挥着积极作用。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。相比其他传统行业,海量、高效的大数据带给国土空间规划研究的影响更为显著,其不仅对国土空间规划编制、评价和管理的方式产生影响,也通过对人的活动、移动和交流方式的改变,改变了国土空间。数据是国土空间规划研究的重要基础,是分析国土空间发展现状、问题与特征的基本素材,更是解释国土空间发展机制、科学规划国土空间增长的重要依据。     

基于大数据和空间信息平台的深圳城市规划创新探索

互联网信息时代下,城市发展和建设中的要素愈加复杂,网络交织更加密切.面对城市规划领域的创新变革,深圳市总结空间信息平台多年建设经验,结合最新大数据等技术手段,探索了新时代下城市规划在理念、模式、方法、内容等方面的创新应用,推进信息技术助力城市规划智慧转型.     

乡镇规划编制方法初探

我国从1999年开始实行土地用途管制制度,土地利用总体规划编制和实施的历史不长,规划理论体系仍在逐步完善的过程中。由于全国各地乡镇具体情况千差万别,乡镇规划作为我国五级规划体系中重要的组成部分,编制的理论和技术却往往被忽视。相当长的时期内,我国大多数人口仍居住在乡     

基于多源时空大数据的城市规划研究——以杭州市下城区为例

多源时空大数据的应用,为城市规划、城市问题的分析和解决提供了新的思路、手段。以杭州市下城区为例,首先利用兴趣点数据进行城市功能区识别,在城市功能区基础上采集手机信令数据与互联网房价数据,进行不同功能区的职住人口、房价水平和人口密度等城市特征的挖掘与分析,以期探索多源时空大数据在城市功能识别和特征挖掘方面的应用和方法,为城市规划提供新的思路。研究结果表明,杭州市下城区可以分为居住、商业、办公和混合4种功能区类型,且呈现明显的空间聚集特征。其中,商业区的职住比、平均房价水平和人口密度明显高于其他功能区,办公区其次,居住区最低,而混合区则位于中位数水平。研究结果可以为下城区规划调整、功能区布置和设施布局等方面提供政策依据和建议。     

利用基础地理信息数据快速编制抗震救灾指挥用图

5.12汶川地震发生后还不断的有余震发生,地震已经波及到陕西的汉中和宝鸡地区,尤其是靠近四川的宁强县和略阳县受灾比较严重,为了更好地发挥测绘服务的保障作用,帮助政府部门更有效地指挥和部署抗震救灾工作,我社利用基础地理信息数揩陕速编制了<陕西省汉中、宝鸡地区抗震救灾指挥崩图>,在地图的快速编制和使用方面积累了经验.     

地学时序大数据的相似性度量与索引方法综述

地学时序大数据具有多传感器、多目标、多分辨率、多类型的多源异构特征,是地学领域机器学习与数据挖掘的重要数据来源,分为基于时点和基于时段的两大类时序数据。现有时序数据的相似性度量与索引研究主要聚焦在前者。时序数据表达方法的核心思想是降维处理,是相似性度量与索引方法的基础,主要包括基于域变换和模型的表达方法和基于极限分段思想的表达方法。相似性度量的核心是相似性距离计算,主要分为锁步度量和弹性度量。它为时序数据索引中索引项的聚合与划分提供了基本准则。多源异构地学时序大数据的高效相似性度量与分布式索引方法是地学大数据领域未来的重要研究方向。      

基于“遥感、大数据、互联网+城乡规划”的“智慧规划”创新模式的探索——以东莞市为例

"遥感、大数据、互联网+"等新技术集成应用,极大地丰富了数据获取来源,为城乡规划提供了新的分析方法。本文以东莞市为例,总结了东莞市城乡规划信息化与新技术应用的发展历程,结合新技术的应用时代背景,揭示了存在的问题,并为探索基于"遥感、大数据、互联网+城乡规划"的"智慧规划"创新模式提出了建议,为加强城市规划建设管理,提升城市品质提供技术基础,同时为中小城市的规划信息化及新技术应用提供借鉴。     

地理大数据支持下的城市功能区识别研究

准确识别城市功能区有助于精细化城市管理、合理化资源配置。传统的城市功能区识别方法在很大程度上依赖实地调研及统计年鉴数据,不可避免地存在较大的主观性,且受限于数据获取的繁琐性,导致识别过程耗时耗力且效率低下。地理大数据的广泛应用为城市研究提供了一种新的方法和途径,已被用于辅助城市规划建设与管理相关工作。为推广和普及地理大数据在城市功能区识别中的应用,以特大城市为研究对象,基于OSM(OpenStreetMap)路网与互联网位置信息等地理大数据,准确识别了研究区内多种类型的主要功能区,并将识别结果与城市实景予以比较和验证。实验结果表明,基于地理大数据结合区域活跃度指标的空间与时间尺度分析,可以较为准确地识别出符合特大城市规划现状的主要功能区,证明了地理大数据支持下的城市功能区识别的有效性,有助于为城市规划和建设管理等相关工作的高效开展提供参考。     

基于智慧城市空间大数据的城市信息图谱建构研究

城市大数据信息图谱相较于传统地图信息平台而言,具有可定位、可视化、实时监测的特点;同时,将城市信息图谱平台精确落实到空间地块,则能实现从表层到深层对城市各系统、各单元的全面、综合的信息表达与联动分析。基于此,本文通过大数据采集、人机互动技术及谷地软件等方法,形成从建筑单体-用地地块-道路红线-街区单元-地形地貌的三维建筑精度的城市空间数据库,进而建构出城市多源大数据全信息复合数据库,这一数据库涵盖城市绿化系统、城市市政系统、城市微气候系统、城市产业系统、城市人车系统以及城市意象系统。在此基础上,通过Arc GIS平台将空间形态数据库与复合数据库进行空间耦合,形成基于统一空间坐标系的城市空间大数据信息图谱的基础模型;根据城市规划、城市设计与管理需要进行多对象的大数据组合与相关性分析,获得多源数据融合特征综合信息,进而优化规划和设计的科学决策。     

整合多源异构的城市规划数据进行认知交流的研究

针对整个城市规划过程的参与者对规划数据的不同种类、不同层次认知需求,本文利用本体思想对包括GIS数据、规划文档、规划图件等多源异构的规划数据进行关系重构,设计本体模型要素的数据语义关系,定义数据间的关联关系,实现基于本体方法的规划领域语义表达算法,方便了各类规划参与者对规划方案认识的交流:同时根据用户特征分类,进行本体关系的逻辑推理,过滤冗余信息,进行多源异构规划数据的可视化。     

时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展

伴随新型城镇化进程的不断推进,城市群已经成为地区社会经济发展的重要核心。大数据时代的到来促使新兴时空大数据在城市/城市群建设与管理中发挥着重要作用,并成为当前学术界的研究热点。大数据挖掘技术与融合分析技术将成为未来研究城市群的重要方法。本研究总结归纳了时空大数据在城市群建设与管理中的应用研究进展,对常见城市群时空大数据类型、获取方法和分析技术进行分类整理,并对基于资源调查和多源时空数据分析的城市/城市群研究进展进行分析,特别是对时空大数据及其技术在城市群建设与管理中的主要研究展开归类分析,认为目前时空大数据在城市群建设与管理应用领域主要涉及5大方向：城市群空间界定与发展监测、交通网络监测、关联性分析与功能布局评价、产业协同分析和环境监测与评估。最后,本文分析了现阶段时空大数据在城市群建设与管理应用中的发展瓶颈,提出了相关对策建议,并对未来研究发展趋势提出了展望。     

大数据时代的人类移动性研究

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。     

基于时空大数据的城市脉动分析研究

随着新型城镇化建设成为了国家战略,各地政府掀起了智慧城市建设热潮。在智慧城市建设中,公共信息平台建设是不可或缺的重要基础环节。随着平台的深入运行,逐步积累了大量的城市数据。但是,数据资源中蕴含的知识远未得到充分挖掘和应用,致使数据爆炸但知识匮乏。因此,基于数据时空和专题属性,建立科学的城市数据体系是城市管理的迫切需求;同时,基于数据体系,揭示各类数据随时空变化规律,展现城市脉动发展情况是城市决策重要的依据,也是观察和诊治"城市病"的重要技术手段。我们以中新天津生态城所建成的大数据汇聚公共平台为依托,基于数据挖掘技术手段,针对环境、能源、交通脉动进行研究并取得初步成果,科学地揭示了"城市脉动"变化规律,使平台数据发挥最大价值。脉动分析结果以可视化手段表现,反映城市各项指标脉动变化特征。     

基于空间大数据的智慧城市脉动可视化研究

随着智慧城市信息化建设热潮的日益高涨,全国各地政府纷纷响应国家部委号召打造智慧城市应用典范,而地理空间公共信息平台是其建设重要组成部分。基于平台已汇聚海量数据基础,开展客观反映城市发展脉搏的数据分析并以通俗易懂的形式可视化表达是本文研究的重点。通过以天津中新生态城为例,利用Canvas Web可视化渲染技术,搭建基于B/S架构的海量数据可视化平台,实现城市发展脉动规律的时空动态展示。