基于POI数据的城市生活便利度指数研究

生活便利度是评价宜居城市重要的影响因素,居民日常生活的便利度主要指居民日常利用公共和服务设施的便利程度,POI数据具有公共服务设施种类覆盖度高,数据范围覆盖面广等特点。基于POI等开放数据进行城市生活便利度指标评价体系建设和城市生活便利度指数计算,比较城市平均生活便利度指数和城市社区生活便利度指数的研究,为城市公共服务设施专项规划提供了实际参考依据,同时,为利用开放数据进行规划应用探寻了新思路和新方法。     

基于POI数据的北京市商业中心识别与空间格局探究

商业中心是城市空间结构的重要组成部分,传统商业中心识别主要借助统计资料和经济普查数据,耗时耗力且更新频率较低;以POI(兴趣点)数据为代表的众源地理数据为城市商业中心识别提供了新思路。本文以北京市801478条商业POI数据为基础,根据商业职能定义将其分为生活类、休闲娱乐类、公共服务类、金融商务类和汽车相关类,运用核密度法识别不同职能的商业中心,结合Getis-Ord G_i~*统计量详细探究中心城区商业空间格局。结果表明:(1)北京市商业格局呈现圈层式结构,沿交通干道向外发展;(2)不同类型的商业中心存在显著的空间分异特征,生活与公共服务中心高度向心集中,金融商务和汽车相关中心多分布于城市功能拓展区,休闲娱乐中心为多组团式离散分布;(3)中心城区生活类商业职能完备,北部区域商业密度高于南部区域。     

融合POI数据的建成区人口数据空间化方法——以武汉市为例

人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义,现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据,鲜有涉及关注点(POI)数据研究.通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化.并以武汉市建成区为例,进行方法验证.结果表明,不同尺度格网下反映出的...     

基于多源遥感数据的城市扩张监测与分析

有关建成区空间分布的研究是城市发展规划的重要组成部分,针对单一数据源不足以提供准确、及时的建成区信息的问题,提出了一种结合Landsat数据和夜光遥感数据的城市扩张监测方法。该文以Landsat影像与夜光遥感影像为数据源,采用SVM分类方法和突变检测阈值分割技术,提取2004—2016年的原济南市、泰安市、原莱芜市的建成区范围,然后引入城市扩张强度、紧凑度、重心轨迹转移分析和等扇形分析等指标,来定量分析城市扩张的时空变化特征。结果表明:从2004—2016年,研究区建成区面积增加了508.06km~2,原济南、泰安市均以外延式的城市发展为主,主要的趋势是北部、西部和南部;而原莱芜市则以填充型的城市发展为主,紧凑度高于其余两市,西北方向处于扩张速率的高值区;其中城市扩张强度指标定量地反映出在2004—2007年间研究区城市化进程取得重大突破,是区域城市化进程的重要阶段。相较于单一数据源,引入夜光遥感数据,可以更快速高效地提取城市建成区信息。     

基于POI数据的桂林乡村旅游供给空间分布及合理性分析

乡村旅游是乡村的特色产业,是乡村振兴的重要实现路径之一。但已有研究对于乡村旅游供给研究主体的选择过于单一,且当前旅游供给评价指标体系研究多基于宏观统计数据构建,对于信息技术时代所产生的大数据的应用较少。因此,基于兴趣点数据,本文采用核密度分析等方法探究桂林乡村旅游供给空间格局及合理性。结果表明：(1)桂林乡村旅游供给呈现“多中心聚集,其他区域零散分布”的空间集聚特征;交通出行呈现“北热南冷”分布格局,其他供给类型为“西热东冷”分布格局。(2)桂林乡村旅游供给空间分布均衡性偏低,不同区域间旅游供给差异较大,其中住宿类均衡性最低。(3)从乡村旅游供给综合评价与旅游发展环境评价结果两方面来看,临桂区均具有显著优势。(4)桂林市乡村旅游供给重度超前区域包括阳朔县、资源县;旅游供给重度滞后区域包括灌阳县、恭城县、荔浦市。研究可为桂林市旅游供给布局与可持续发展提供科学指导。     

POI辅助下的高分辨率遥感影像城市建筑物功能分类研究

城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。     

基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究

南海港口城市研究是南海资源环境监测的重要内容,目前对于南海港口城市空间结构特别是港口在城市空间结构中的地位缺乏研究。夜光遥感数据和POI数据均为城市空间结构研究的重要数据源,但对于2种数据的空间耦合关系与集成应用研究存在不足。针对上述问题,本文选取南海港口城市典型代表的三亚市为研究区,以研究区2016年NPP-VIIRS夜光遥感数据和POI数据为数据源,利用叠加分析将夜光遥感数据和POI核密度分析结果数据分别网格化。然后,利用双因素组合制图法对两种数据的空间耦合关系进行可视化,分析空间耦合关系相异区域和城市空间结构的关系,并在此基础上探讨港口在三亚城市结构中的地位。研究表明,三亚市夜光遥感和POI数据的空间分布总体趋势相一致,空间耦合关系相近的区域占比达85.6%;夜光遥感和POI数据空间耦合关系在三亚市内存在一定量的相异区域,如新城区、经济开发区、城市边缘区和乡镇中心等,结合2种数据的特点可以更显著地表征这些区域的城市空间结构特征;三亚市作为重要的南海港口城市,其城市的中心区域与港口密切关联。本研究为港口城市空间结构研究提供了新视角。     

基于POI权重与频率密度的上海城市功能区变化分析

城市功能区的动态监测可为城市空间结构分析、公共资源的配置以及城市规划提供决策支持.利用POI数据进行城市功能区的识别,多侧重于城市功能区研究单元的划分,很少涉及POI权重的定量分析和城市功能区的时空变化分析.本文以上海市为例,基于TF-IDF算法提出了一种POI赋权进行城市功能区识别与分析的方法:首先基于网格单元,利用TF-TDF算法计算POI权重,然后通过POI权重与频率密度计算,进行城市功能区的识别,建立城市功能区转移矩阵,进行城市功能区的时空变化分析.研究结果表明:基于公共认知度对各类POI赋权具有不一致性,利用TF-TDF算法计算POI权重克服了传统主观赋值法的过于主观性,对于城市功能区的判别更加精准;基于网格单元的城市功能区识别更加准确,从时间序列角度出发,城市功能区的扩散与演化更加直观;上海市2008—2018年,城市化水平较快,无数据区由51.00％下降到19.52％,工业功能区数量下降,商服和公共功能区数量大幅增加,与上海市实际状况相一致.通过研究可为城市发展规划和产业结构合理布局提供参考依据.     

基于POI数据及四叉树思想的“三生空间”识别方法

城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况。针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的”三生空间”识别方法：综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类“三生功能”赋分体系,定量识别“三生空间”。以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95%左右。通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路。     

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。     

基于夜间灯光数据的北部湾城市群空间扩张及驱动力研究

针对以往研究城市问题在数据真实性和空间属性上存在不足、研究内容多探索其表面特征和时空变化过程、研究方法和因子选择具有一定的局限性等弊端,本研究以北部湾城市群为例,利用夜间灯光数据提取城市建成区面积,从城市建成区面积年扩张速度、年扩张动态度、年扩张强度、扩张协调性,分析2006～2020年城市空间扩张特征;利用灰色关联模型分析城市建成区面积与八个社会经济因子之间的关系,探究引起城市扩张的驱动力。研究结果表明：(1)利用夜间灯光数据提取城市建成区面积能够弥补传统数据的不足,准确地得到空间扩张水平估计;(2)大部分城市扩张与人口增长协调不佳,省会城市南宁市、海口市始终是北部湾城市群空间扩张的中心;(3)城市扩张与八个社会经济因子联系紧密,人口密度是促进北部湾城市群空间扩张的最主要因素。     

大数据城市通勤交通模型的构建与模拟应用

近年来大数据在交通分析中被广泛关注,但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主,缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究,成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍.本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系,构建区位空间依赖因子((Location-space Dependence Indicator,LSDI),...     

城市功能区视角下基于POI数据的公共厕所空间布局合理性研究

公共厕所作为最典型的公共设施,反映出城市的文明程度和管理服务水平,是打造城市文明形象的重要窗口。当前的研究主要集中在公共厕所的可达性和覆盖范围,把公共厕所当做空间上的点无差别对待,忽略了不同功能区公共厕所空间分布所异质性的问题。如何建立全面精准的公共厕所空间评价体系,分析不同区域公共厕所的综合服务能力在当前研究中明显不足,不利于公共厕所的配置规划和基本公共服务均等化的推进。多源数据的涌现为城市公共设施的研究提供了新视角,为此本文提出一个城市功能区视角下基于POI大数据的公共厕所空间布局合理性评价方法。利用词频-逆文本频率(Term Frequency-inverse Document Frequency,TF-IDF)信息加权技术,结合兴趣点(Point of Interest,POI)频率密度识别城市功能区,融合OpenStreetMap(OSM)路网密度数据和WorldPop人口数据设立人口出行活力指数,对城市功能区内的公共厕所服务进行评价;最后计算人口和空间覆盖率以及空间不平衡指数,判别街镇间的差别与街镇内公共厕所布局的合理性。该方法以多源数据为基础,定量分析不同功能区内公共厕所...     

基于POI数据的城市建筑功能分类方法研究

对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点（POI, Point of Interest ）作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。     

融合多源地理大数据的城市街区综合活力评价

随着城市人口、物资、信息流动的日益频繁,城市居民活动特征和生产生活方式更加复杂多变,同时,城市空间无序扩张,发展规划不足,引发了交通堵塞、人口流失、公共空间缺乏等一系列问题,最终引发了城市活力消解难题。因此,如何科学高效地进行城市活力定量分析成为了重点研究问题。本文基于OpenStreetMap、百度地图兴趣点（Point of Interest,POI）、微信宜出行、美团、高德建筑物轮廓等多源地理大数据,从人与空间双重角度,分别对人群活力、活力多样性、活动满意度和空间交互潜能进行量化研究;引入空间权重矩阵,构建了改进的空间优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS）综合活力评价模型,实现对南京市中心城区综合活力的评价,最后分析了工作日、周末的街区活力空间分布特征及活力极的异同,并比较了传统的熵值TOPSIS综合活力评价结果,以此探究空间关系对城市街区活力的影响,以求帮助城市规划者系统的认识当前城市活力现状,为城市规划研究提供一种可行性方案。     

基于POI数据的公共服务设施空间分布研究——以太原市区为例

为了对太原市区的各类公共服务设施分布状况的合理性进行综合评估.采用核密度分析法、标准差椭圆法,研究太原市区各类公共服务设施的空间分布状况;再采用相关性分析和改进后的CRITIC方法对太原市区的各类公共服务设施分布的合理性进行综合评估.结果表明,太原市区各类公共服务设施在整体上呈聚集分布,且大都集中在太原城区的中部地区,...     

基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征

小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置.然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法.首先识别用户家庭位置和停留点位置...     

基于多年度POI大数据的服务设施时空演变规律研究——以雄安新区为例

城市发展时空演变过程受多驱动力共同作用,其中,政策驱动力对典型地区扩张、萎缩具有显著效用.从地理大数据视角,揭示政策驱动力作用下地区服务设施发展进程已成为地理社会计算研究热点.本文选取河北省雄安新区作为研究区,以2016―2018年生活、教育、休闲、交通、医疗、商务6类服务设施的兴趣点(Points of interest,POI)数据为研究对象,采用变化显著性检验、核密度分析及等值线提取方法,进行服务设施时空演变规律研究.研究表明:在雄安新区政策促进下,雄安新区发展速度明显快于保定市其他周边区县,各类服务设施增幅离散系数较周边区县更大,呈现不平衡、快速增长趋势;各类服务设施以城镇建成区为发展中心,沿主干道向外扩散;6类服务设施的空间发展形态各异,且雄县、安新县、容城县服务设施发展偏好各有侧重.     

基于社交网络数据的地标显著度模型构建与应用

认知空间位置,分享空间信息是在大尺度空间范围下,空间定位的最基本过程。在路径指引的过程中加以地标辅助解释有助于提高路人的认知程度。因此,如何以一种客观、高效、便捷、精确的方式提取不同显著的地标成为相关领域的热点。本文提出一种基于微博签到数据、微信热度以及搜狗热度的地标显著度模型的构建方法,以服务于导航数据库构建、地标补充、市政规划等。