基于差异化建模与TF-IDF算法的城市功能区识别及混合度测算

基于POI性质、特点的不同,本文构建了一个融合统计分析法、核密度分析法的城市功能区定量识别模型,有效地识别出了广州市中心四区的功能区类型。利用耦合TF-IDF算法和信息熵算法测算城市功能混合度并进行面积加权,使得城市功能混合度测算更加符合实际情况。研究结果表明：广州市中心城区呈现出混合用地为主的特征,总体混合程度高。混合用地主要分布在研究区中心,单一类型用地零星分布在研究区外围,呈现出显著的“核心-外围”式的圈层化分布格局。城市功能混合度呈现“中心高,四周低”“多中心,组团式”、空间梯度差异显著的分布特征,并且功能混合程度与发展水平有一定正相关关系;功能分区结果与混合密度情况分布较为一致,表明本研究方法可行、研究结果合理。     

大数据支持的武汉市功能识别与分布特征研究

针对如何识别城市功能布局与分析及其分布特征等问题,该文借助大数据技术,对武汉市中心城区的城市功能与分布特征进行了识别和分析。使用POI数据作为城市功能点并进行重分类,并选取公众认知度和一般面积作为影响因子,通过权重赋值与核密度分析的方法,进行点与面的拓扑分析,最终得到武汉中心城区的城市功能分区与城市功能分布。通过与武汉市城市规划图和高精度遥感图像以及现有地图的对比和部分实地调查后发现,使用这种方法得到的城市功能分区的正确率达83%,是一种较为准确地进行城市功能分区与研究城市功能分布的办法。通过对武汉市功能分布特征的研究,我们发现:武汉呈现多中心发展模式;住宅功能和公共服务功能分布十分广泛;武汉各种城市功能在空间上有着较大的重叠。     

兴趣面数据和随机森林方法的城市功能区划分

针对传统城市功能区研究探索了利用兴趣点、遥感影像等数据进行城市功能区自动划分的方法,但分类精度仍有待进一步提高的问题,该文提出一种基于兴趣面数据和随机森林算法的城市功能区自动划分方法,首先对城市道路网络数据运用形态学运算方法自动构建交通分析区,然后从其区域内的兴趣区等多源数据中提取4类41项特征,最后结合地理国情普查数据和人工识别选取476个样本数据,构建基于随机森林分类器的城市功能区识别模型。结果表明,随机森林模型能够准确地识别城市功能区,识别模型预测精度为87.67%,支持向量机模型精度为83.71%,未引入兴趣面数据的模型精度为78.72%。利用上述模型对北京市内4 112个单元进行功能区识别,准确率达81.37%。该研究方法有较好的重复性和推广性,有助于对城市功能区进行定量、客观的研究。     

使用语义数据识别多层次城市功能结构

针对城市功能结构认知的不足,空间规划的需求和可持续城市的转变,该文以城市大数据为依托,以交通小区为最小研究单元,提出一种利用电子地图POI数据与交通小区结合识别城市功能区的方法.把高等级道路划分交通小区作为最小研究单元,使用电子地图POI数据的标签,精细化识别交通小区的功能区属性,利用层次分析法识别城市主要功能结构.以上海市主城区为例进行实验,结果表明:①上海市主城区城市功能以市中心为圆心呈现明显层次性,商业用地、居住用地、工业用地依次分布;②以交通小区为研究单元,能够对复杂城市功能区进行有效识别.该方法有利于城市空间结构优化与规划的合理制定.     

基于多源数据的城市功能区的识别与分析

随着城市化进程的不断推进，城市功能区作为城市规划中重要的基础组成部分，对城市功能区的空间布局现状进行研究是十分必要的。文中基于POI数据、手机信令数据、土地利用数据等多源数据，通过对POI数据构建“空间面积—人口热度”二元权重计算模型，滨城区进行功能区划分并分析结果。经过精度检验，Kappa系数为0.772,功能区的识别精度较高。结果表明，主城区的混合度较高，其承载着主要的居住和生活服务；滨城区功能的空间分布具有一般集聚的特点，呈东南—西北分布趋势，且在各个方向上发展较为均衡。功能区划分能够为城市科学合理的规划提供借鉴，及时发现城市规划中的问题并能够优化解决。     

利用出租车轨迹数据识别城市功能区

城市系统的复杂性使得利用出租车轨迹数据理解城市的功能区结构存在结构分区不合理、识别结果精度低及不可靠的问题。对于城市功能区研究单元划分问题,从出租车轨迹空间分布特征入手,提出了一种基于限制条件和轨迹中心线包裹的城市区域划分方法。对于功能区理解问题,针对娱乐地、工作地和居住地的出租车OD(上车点和下车点)时间分布特征,提出从娱乐区、居住区到工作区逐步进阶的功能区识别方法。分别构造了娱乐因子和居住因子对娱乐区和居住区进行提取;结合工作地出租车下车点时间分布特征,利用监督分类对工作地进行了提取。     

银行网点与商服用地基准地价的空间耦合性分析——基于青岛市中心城区的实证研究

以青岛市中心城区645家银行网点数据和同区域商服用地基准地价数据为研究对象,通过平均最近邻分析方法得到银行网点的总体分布特征,通过核密度估计方法识别了银行网点的空间分布模式和集聚特征,通过双变量全局和局部空间自相关分析方法探究了银行网点在分布上与商服用地基准地价的空间耦合性特征。结果表明:商业银行网点分布特征趋于地理集中,且与城市商业活跃区域分布高度吻合;银行网点分布与商服用地基准地价存在着明显的空间正相关现象。总体来看,通过分析商业银行网点分布模式可以揭示城市商业空间格局特征,对基于典型地理数据探究城市空间格局具有一定的学术意义。     

基于轴线法和POI数据双重视角的城市空间协调性研究

城市空间结构的合理性影响城市的持续稳定发展。本文使用格网法、核密度分析以及空间句法的轴线模型,将POI大数据与交通路网数据相结合,基于格网尺度对可达性与POI密度进行交叉对比分析,进而得到双重约束下的武汉市中心城区空间结构特征类型与空间分区方案。结果表明:1)武汉市中心城区POI密度呈“一心独大”的非均衡式分布,可达性则呈现“一核两翼”的空间结构;2)在双重约束下武汉市中心城区可划分为三类空间,总体呈“两带多区”的空间结构形态。该研究基于网格尺度构建了城市空间结构研究新思路,可为城市规划布局及国土空间格局优化提供方法参考和决策依据。     

顾及兴趣点潜在上下文关系的城市功能区识别

城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。     

地理国情监测绿化指数调查的技术方法研究

主要阐述位于城市中心城区内开展绿化覆盖的调查,研究如何运用遥感反演调查技术方法,调查出中心城区内绿化覆盖状况,通过分类精度评价能符合精度要求后,进一步开展城市绿地景观格局的分析,计算出中心城区内的绿化覆盖率、绿地廊道的指数等多项城市的绿地景观指数,为自然资源管理的宏观分析及各级政府部门提供了地理国情数据支撑。     

基于多源数据的城市功能区识别及相互作用分析

随着经济的快速发展,城市内部空间结构不断优化。识别城市功能区空间分布及其相互作用规律,对于把握城市空间结构以及制定科学合理的规划具有重要意义。采用重尾打断分类法和核密度聚类法对兴趣点（points of interest,POI）进行分析,识别城市功能区,并结合出租车轨迹数据进行时空挖掘,定量分析典型城市功能区交通吸引规律及其相互作用强度和方向。以北京市五环内主城区为例进行分析,可得:①该方法可以识别典型功能区西单、国贸、中关村是以商业为主的混合城市功能区,望京是以居住为主的混合功能区,且居民通勤出行特征明显;②国贸对自身的引力较强（39.4%）,说明国贸区域城市功能更加齐全;③典型功能区对居民出行距离范围内的区域吸引力随着距离的增加而减弱,符合经验认知和地理空间衰减规律。结果表明,利用POI和移动大数据采用重尾打断分类法和核密度聚类法进行城市功能区识别与分析是可行和有效的。     

基于GIS的赣州市城区道路可达性研究

以赣州市中心城区为研究区域,收集处理研究区域内的道路交通网络数据,采用GIS空间分析和相关统计算法,计算出道路密度、道路服务指数2个可达性指标,通过指标模型结果对赣州市中心城区交通网络的可达性现状进行分析.研究结果表明,赣州市城区道路交通网络可达性与城市建成区之间的可达性呈现相对不均衡,中心城区之间道路密度仍具有提高空间,章贡区的可达性程度最高,与南康区具有连接成片的趋势,赣县区的可达性最低.研究结果对赣州市城区道路网络的优化和未来建设有一定指导作用.     

基于GIS的兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性分析

研究兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性,对今后兰州市城市规划、牛肉面行业投资等有重要的指导意义。本文基于GeoSharp V1.0提取的牛肉面馆和学校的点数据和兰州市主城区路网数据,运用核密度和缓冲区分析方法,研究牛肉面馆空间分布特征及趋向性。研究结果表明:从空间分布来看,兰州市牛肉面馆整体的分布格局呈现中心-外围结构,即中心城区为高聚集区,向外依次呈梯度递减的圈层状空间格局,对牛肉面馆与学校、道路的空间趋向性研究发现,牛肉面馆的分布对学校、道路有较强的趋向性。研究结果以期为兰州市主城区牛肉面产业发展提出决策建议、改善投资环境等提供科学依据。     

基于空间格网的城市功能区定量识别

随着城市化进程加快,城市功能区的合理规划和管理愈来愈重要。本文利用北京市西城区20 622条POI数据,将西城区分割为25×25及50×50的空间格网,采用样方密度法,以及频数密度、类型比例两个指标对城市功能区识别及划分,对西城区单一功能区及混合功能区识别和可视化,并探讨其分布规律及影响。将结果进行对比分析:格网大小及数量影响城市功能区的定量识别及划分,在不同的应用环境下需要使用不同大小的空间格网识别城市功能区,从而在宏观上更好地了解城市分布规律,为城市管理及决策提供数据支持。     

利用非负矩阵分解识别县域人群活动时空特征

对地区的人群活动时空特征进行识别,有利于认识地区空间结构特质,但现有研究对县域及以下层面的关注相对不足,且用于表征县域尺度人群活动的手机信令数据呈现一定的稀疏性,欠缺系统的数据处理方法。为此,以广东省新兴县为例,选取2020年工作日和周末两个特征日的手机信令数据构建时空矩阵,利用非负矩阵分解方法提取隐含的活动模式特征;并基于这些特征,通过k-means聚类算法得出各类功能区在县域的空间分布。研究表明,新兴县周末的夜间经济繁荣、人群活动模式丰富,中心城区的人群活动强度高,但同周边村镇的联系弱;县域内以居住功能为主导,不存在显著的功能分区。研究结果说明了利用非负矩阵分解方法可有效提取稀疏时空矩阵中的模式特征,可为县域国土空间规划编制提供科学的支持和帮助。     

城市蔓延多尺度测度和时空差异研究

针对既有城市蔓延测度研究中测度单元和尺度单一的问题，该文通过构建本地化的加权城市扩散模型，以北京市为例，探究城区、城区缓冲区、市辖区等不同尺度对城市蔓延测度的影响，并在1 km²格网、区县、主体功能区等不同单元上分析2000—2020年的城市蔓延空间差异特征。结果表明：(1)2000—2020年，高度蔓延地区随时间变化不断向城区外围转移。其中，2000年城区尺度下的城市蔓延程度最高，而2010、2020年则变化为城区3 km缓冲区尺度；(2)城市蔓延受交通辐射影响较大，且高度蔓延地区由高速公路附近区域逐渐向环城市功能拓展区的区域演变；(3)中心城区蔓延程度呈现降低趋势，其中首都功能核心区中蔓延程度始终保持最低水平。该研究结果可为城市治理、城市更新与国土空间优化提供参考依据。     

基于自组织映射的北京主体功能区识别研究

主体功能区的划分对于我国构建高效、协调、可持续发展的国土开发格局具有重要意义。本文利用自然环境(NDVI、坡度等)和人类社会活动(夜间灯光、POI点等)两类数据,构建了12个因子,采用Self-Organizing Map(SOM)神经网络和层次聚类法,对北京城市功能区进行分类,并结合经典功能区分类和Google Earth目视验证进行了主体功能区的划分。结果表明,由于SOM神经网络能够保持输入数据的拓扑关系及非线性的特征,基于SOM神经网络的层次聚类法具有较强的通用性及抗干扰能力,对于多源数据的城市用地分类有较大的应用潜力。同时表明,北京市主体功能区由中心城区向外呈优化开发、重点开发、限制开发的环形分布特征,各区之间呈"点-轴-面"协调发展的空间结构特征。     

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。     

大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型.使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值.通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构.经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高.研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策.     

一种基于微博签到数据的城市功能区复合程度探究方法

城市功能区复合程度是城市发展规划、评价城市区域发展均衡性的重要参考。本文以深圳市为研究对象,首先,划分渔网单元与微博签到数据求交计算样方单元各类签到数据比例。其次,采用香农熵对复合程度进行定量化描述并连接渔网赋予属性值。最后,基于Arc GIS由粗至细进行可视化呈现和分析。结果表明,提出的方法能够有效地表示城市功能区的复合情况,具有较强的可操作性。