基于大数据的城市功能区人口时空聚散模式研究

城市功能区和人口流动是行为地理学和城市规划领域的研究热点,不同城市功能区的人口聚散现象更是其重点议题。该文基于POI和腾讯位置服务(LBS)大数据,以武汉市主城区为研究区,利用功能密度指数、功能优势指数识别城市功能区,并通过空间关联判断城市功能区人口流动变化规律,采用聚类分析方法归纳人口时空聚散模式。研究结果表明:1)中心城区功能混合度较高;2)受人群时空需求影响,不同城市功能区的人口流动规律呈现一定差异性;3)根据城市功能区人口流动聚散趋势并综合其构成特征,可分为公共主导-聚散波动、商务主导-持续集聚、居住主导-持续集聚、绿地主导-聚散交替、商业主导-动态平衡和工业主导-先聚后散共6种模式。研究结果对于优化城市空间布局、合理配置城市资源以及提升城市运行效率具有参考意义。     

基于ArcGIS Server的电子地图兴趣点拾取技术研究

介绍了如何获取兴趣点（POI,Point of Interest）的注记范围,解释了为什么需要使用工具“Tiled Labels To Annotation”获取注记范围;介绍了兴趣点拾取的技术流程,以及如何设计数据库表结构和兴趣点拾取Web Service开发等内容;介绍了兴趣点拾取技术在“天地图·泰安”平台上的应用情况,并对以后数据快速更新产生的问题进行了总结。     

利用B/S架构的POI信息组织方法及可视化策略研究

分析了网络上构建兴趣点管理体系的现状,顾及语义要素对于不同尺度特征数据符号化的积极作用及结合超媒体模型信息链的组织特点,探讨了POI信息组织方案,并在充分考虑瓦片数据组织方式的特点及当前成熟Web技术综合表现能力的基础上,提出了一种基于纯B/S架构的POI可视化策略。以湖北省福利彩票网点管理系统为例进行了分析,证明该策略不仅能借助可视化的统计分析结果直观地提供辅助决策参考,且较强的平台移植性可服务于各类专题POI应用。     

基于夜光遥感和小区POI的住宅发展与经济增长的空间耦合研究

针对城市住宅业发展与其经济增长之间的单向或双向因果关系问题,有关学者利用宏观统计分析的方法得到了不同的结论。本文通过构建二者的时空数据集,在城市内部微观层面上剖析了二者的耦合联系及其空间差异性,以期在细尺度上解释二者之间的关系。本文选取郑州市作为研究区,提出了一种基于夜光遥感数据的GDP空间化估算方法,进而生成GDP时空数据集;基于住宅小区POI点数据对城市住宅进行空间密度估计,得到住宅小区的时空分布数据集;最后对GDP和住宅建设密度进行了空间互相关分析,探究住宅发展与经济增长像元尺度上的共变趋势。结果表明：与前人的宏观研究论断不同,耦合分析结果显示住宅业发展与经济增长之间的关系在城市内部具有空间差异性,两者既存在相互影响的区域,也存在无相关的区域;耦合协调关系极显著的区域约占两成,且主要位于市属区和县域中心区;耦合不显著和不相关的区域超过七成,大部分位于市属县域。     

基于POI数据的山西省旅游景区分类及空间分布特征

运用大数据与传统地理信息系统相结合的方式,以山西旅游景区POI(Point of Interest)数据为研究对象,对其进行分类后,研究其总体空间分布格局、分布方向以及具体地市空间分布特征。结果表明：山西旅游景区总体分布格局呈现晋中地区集聚特征,具体各类旅游景区的集聚形态与程度有所差异。其中,地文景观类旅游景区集聚于晋中、晋东南和晋北东部地区;水域风光类旅游景区以晋中、晋南和晋北东部地区为轴呈条带状分布;生物景观类旅游景区在空间上呈“菱形”状集聚形态;遗址遗迹类旅游景区集聚于晋北和晋东南地区;建筑与设施类旅游景区呈“三角形”状集聚特征;娱乐购物类旅游景区在全省范围内分布较为均匀。旅游景区空间分布方向与山西省区域形状吻合,除娱乐购物类旅游景区分布方向性和向心性不明显之外,其他类别旅游景区均有不同程度的集聚特征;各地市旅游景区分布情况中,水域风光类旅游景区在各市域间分布较为均匀,地文景观类和建筑设施类旅游景区热点区域出现在阳泉市,冷点区域出现在晋城市,但其集聚程度均较低;生物景观类旅游景区热点区域位于长治市,冷点区域位于临汾市和运城市,其集聚程度较高。最后,从自然地理和人文社会两方面对旅游景区空间分布的影响因素进行了定性分析。     

基于城市POI的遥感影像渐进压缩技术

传统栅格影像均采用简单的、由低分辨率到高分辨率的像素级渐进压缩模式,较少考虑到用户需求特征和知识,因此,文中利用POI数据特点及图像感兴趣区编码特性,提出一种基于城市POI的遥感影像渐进压缩思想:首先根据大量的POI数据分析挖掘用户关注的热度信息,建立兴趣场,并以此确定遥感影像的感兴趣区域,然后综合SPIHT算法与Maxshift算法对遥感影像进行渐进压缩编码。实验结果表明,该方法在低码率下仍可以高质量保留图像所含重要信息,能够很好地满足用户的需求,实现了知识层级的遥感影像渐进压缩,有效提高图像压缩编码的实用性和优越性。     

Measurements of POI-based mixed use and their relationships with neighbourhood vibrancy

Although mixed use is an emerging strategy that has been widely accepted in urban planning for promoting neighbourhood vibrancy, there is no consensus on how to quantitatively measure the mix and the effects of mixed use on neighbourhood vibrancy. Shannon entropy, the most commonly used diversity measurement in assessing mixed use, has been found to be inadequate in measuring the multifaceted, multidimensional characteristics of mixed use. And lack of data also makes it difficult to find the relationship between mixed use and neighbourhood vibrancy. However, the recent availability of new sources including mobile phone data and Point of Interest (POI) data have made it possible to develop new indices of mixed use and neighbourhood vibrancy to analyse their relationships. Taking advantage of these emerging new data sources, this study used the numbers of mobile phone users in a 24-hour period as a proxy of neighbourhood vibrancy and used POIs from a navigation database to develop a series of mixed-use indicators that can better reflect the multifaceted, multidimensional characteristics of mixed-use neighbourhoods. The Hill numbers, a unified form of diversity measurement used in ecological literature that includes richness, entropy, and the Simpson index, are used to measure the degrees of mixed use. Using such fine-grained data sets and the Hill numbers allowed us to obtain better insights into the relationship between mixed use and neighbourhood vibrancy. Four models varying in POI measurements that reflect different dimensions of mixed use were presented. The results showed that either POI density or entropy can explain approximately 1% of neighbourhood vibrancy, while POI richness contributes significantly in improving neighbourhood vibrancy. The results also revealed that the entropy has limitations as a measure for representing mixed use and demonstrated the necessity of adopting a set of more appropriate measurements for mixed use. Increasing the number of POIs has limited power to improve neighbourhood vibrancy compared with encouraging the mixing of complementary POIs. These exploratory findings may be useful for adjusting mixed-use assessments and to help guide urban planning and neighbourhood design.     

基于POI大数据的京津冀旅游资源空间分异研究

采集京津冀地区的高德地图POI旅游景点数据,利用Geoda和ArcGIS软件对其旅游景点的空间分异特征进行解析,并依次对照自然(地形、水文)、基础建设(交通、基础设施)、社会发展(GDP、人口)3类6种数据进行相关性分析。结果表明:(1)京津冀旅游景点空间聚集特征突出,以“京津”为聚集中心的空间分异明显,景点总体密度呈“多中心,层级发展”分布。(2)自然属性类的旅游景点对地形、水文的依附性较强。其中3级分类中的宗教文化景点、城市公园和城市广场与水文的依托关系最为紧密。(3)基础设施方面,现代人文吸引物类旅游景点与交通关系最为密切;旅游景点供给与城乡基础设施供给不完全匹配,尤其是在县级城市及乡镇聚居点,基础设施供给能力强于旅游景点供给能力。(4)旅游景点分布和地区经济优势产业有关,天津滨海新区等地区旅游景点相对稀少,未来其旅游发展有较大潜力。     

基于多源兴趣点的模糊地名空间范围划分方法

由于人类对现实世界进行认知和概念化的过程存在模糊性,许多人们在日常生活中使用的地名往往是没有明确边界范围的模糊区域。大数据时代的开启,为模糊地名空间范围的确定与表达提供了新思路。本文提出由k最邻近(k NN)离群点检测算法结合高斯混合模型(GMM)的方法,基于多源兴趣点(POI)数据获取模糊地名空间范围边界。该方法具有能有效识别离群点数据、参数敏感度低的特点。最后,分析了多源POI数据的应用对结果的影响。     

GPS在PHS移动定位服务中的应用

移动通信终端定位服务需要定位技术和大量相关信息作支撑。本文介绍了移动网络上使用的几种定位技术,PHS（Personal Handy—phone System）网络上主要采用Cell-ID定位技术,该定位技术的实现需要PHS基站位置信息作基础。在常州市进行PHS基站位置测量和POI（Pointof Interest,信息点）采集时,根据不同情况采用不同作业方法,其中手持GPS接收机在数据采集过程中发挥了重要作用。