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POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。 相似文献
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针对住房价格随时间的演化,该文利用社交网络数据——新浪微博兴趣点数据,并结合住房价格数据,基于核密度分析、热点分析、GWR(地理加权回归)等方法分析了南京市房价的时空变化特征及其影响因素.结果表明:南京市住房价格自2007年迄今为止主要呈上涨趋势,但各区涨幅不同.核密度分析结果表明,POI签到数据密度高的区域也是高房价聚集的区域,并且具有较高的活动频率,说明POI签到数据的集聚程度与住房价格关系密切.热点分析结果表明,POI签到数据所显示的热点区域同时也是住房价格高的区域,说明POI热点分布与房价存在较大相关性.整合了大型社交网络与住房价格数据,揭示了南京市房价时空变化规律,可为房价调控政策的制定提供理论依据. 相似文献
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探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中的重要研究内容。结合多源数据,提出了采用兴趣点（point of interest,POI）、开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）道路网、住宅区数据构建人类活动指标（住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数）和利用遥感影像构建城市生态环境指标（遥感生态指数）的方法。并结合多项式回归（polynomial regression,PLR）、随机森林回归（random forest regression,RFR）、极限梯度提升回归（extreme gradient boosting regression,XGB）、支持向量回归机（support vector regression machine,SVR）等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析。以中国江西省南昌市为例开展实例研究,结果显示:（1）人类活动的3项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势。（2）在探究城市生态环境与人类活动关系的研究中,XGB的效果最好。（3）街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差。（4）在人类活动影响较小的区域,城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高。 相似文献
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高度活跃的城市是社会稳定发展的基础。基于地理标签感知的城市活力能够量化城市发展现状,探索城市活力的影响机制,为精细化城市治理提供技术支撑。传统城市活力研究依赖于街区的活力调查,时间长,费用高。本文研究利用兴趣点和社交媒体签到等地理标签数据,提出了城市活力度量指标,探索性分析城市活力的分布模式。基于土地利用、道路和建筑物等数据计算建成环境指标,构建城市活力和建成环境之间的普通线性回归与空间自回归模型,揭示了影响城市活力的建成环境因素。基于深圳市的试验结果表明:兴趣点和社交媒体签到数据能够较好地指示城市活力。深圳市的城市活力主要受商业用地、工业用地、土地混合利用以及路网密度、地铁站点密度的影响。住宅用地和建筑物占地密度对基于POI的城市活力具有显著影响。 相似文献
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选取了湖北省2014年1~11月的微博签到数据,通过对55 933个POI、5 820 136次微博签到量进行空间统计分析发现:湖北省微博签到次数呈现出明显的空间差异,17个地区中武汉市微博签到量所占百分比高达71.19%,在湖北省中占绝对优势,其他16个地区中宜昌、襄阳、荆州三地区所占百分比为13.83%,其余13个地区仅占14.98%。在17个地级市中又以各市中心的签到量最大。将17个地级市微博签到量与各地区2014年GDP做散点图,发现GDP与签到量之间呈正相关,通过皮尔森相关系数进行验证,在0.01的显著水平下皮尔森系数为0.959,呈现出高度相关,说明微博签到量与经济发展水平关系密切。 相似文献
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基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提高气象数据空间分辨率对水文、气象和生态等领域的流域尺度研究至关重要。青藏高原气候变化在全球气候研究中占有重要的位置,并且对局域降水分布的研究在大气科学中处于基础地位。为获取青藏高原地区准确、有效、更高空间分辨率的降水数据,基于随机森林算法,引入植被和地形因子,采用热带降水测量计划卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM) 3B43降水数据(0. 25°×0. 25°)、NOAA-AVHRR归一化植被数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据(8 km×8 km)、航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据(90 m×90 m)以及经纬度信息,建立了非线性空间统计降尺度模型,最终获得8 km分辨率降水降尺度结果。另外,采用将时间序列分析和非线性回归分析融合的方法,基于2000—2012年TRMM年均降水数据和NDVI数据,建立降水量时间尺度预测模型。分析结果表明,综合考虑植被和地形因子对青藏高原地区降水空间分布的影响,基于随机森林算法建立的降尺度模型,其降尺度结果与地面站点测量值拟合系数为0. 89,高于TRMM数据与地面站点测量值的拟合系数0. 81,说明降尺度结果提高了卫星遥感降水数据的空间分辨率。另外,降水预测模型能够较好地描述青藏高原地区的年际降水变化趋势和数量级,2006—2012年的预测降水量与TRMM降水数据拟合系数均高于0. 80。 相似文献
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集成地理探测器与随机森林模型的城市人口分布格网模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
精细尺度的城市人口分布信息是城市资源配置和综合管理的重要依据。本文以广州市越秀区、荔湾区、天河区、海珠区、白云区及黄埔区作为研究区域,基于人口统计、夜间灯光、兴趣点及土地利用等多源数据,利用地理探测器识别人口分布的影响因子,运用随机森林模型开展人口分布空间格网模拟研究。研究结果表明,与传统的相关分析相比,地理探测器能够更为准确地识别人口空间分布的重要影响因子。基于随机森林模型的人口分布格网模拟结果与街道（镇）实际人口的相关系数为0.774,平均相对误差约为30%。相比基于线性回归模型的模拟结果,随机森林模型的精度有明显提高。 相似文献
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导航电子地图的自适应多尺度表达 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了导航电子地图的自适应多尺度表达的概念、模型,并设计了相应的实现方法.该方法根据道路网的密度、显示的范围自动调节显示屏幕上不同区域内的地图比例尺,实现同一屏幕上地图数据的多尺度显示.实验结果表明,本方法可以实现视相关的导航电子地图多尺度显示,即显示的比例尺随地物到观察位置的距离增大而变小,而且在一些约束规则的前提下,可以实现兴趣点(POI)的合理取舍. 相似文献
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社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 相似文献
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Network Density and the Delimitation of Urban Areas 总被引：3，自引：0，他引：3
Giuseppe Borruso 《Transactions in GIS》2003,7(2):177-191
This paper examines network analysis for urban areas. The research is focused on the problem of definition and visualisation of network geography and network spaces at different scales. The urban scale of analysis is examined and different spatial indices are considered. The built environment of the city is considered as a reference environment for a road network density index. The latter is implemented in order to study the spatial interactions between network phenomena and spaces and to provide further elements for the analysis of urban shape. The study is focused in particular on understanding spatial patterns drawn by networks and in helping with the delimitation of city centres. Different approaches are used to obtain the two indices: a grid–based analysis and a spatial density estimator based on Kernel Density Estimation. The two methodologies are analysed and compared using point data for the urban road network junctions and street numbers as house location identifiers in the Trieste (Italy) Municipality area. The density analysis is also used on road network junctions' data for the city of Swindon (UK) in order to test the methodology on a different urban area. 相似文献
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青岛市生态环境变化遥感监测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,本文利用植被指数、湿度指数、地表温度、建筑物—裸土指数定量表征绿度、湿度、热度、干度4个生态要素指标,通过主成分分析法,建立遥感生态指数模型,并从时间和空间两个维度对比分析2013、2019年两个时期遥感生态指数。结果表明,青岛市生态环境呈局部优化改进、整体下降趋势;同时,将青岛市遥感生态指数与人类活动相关的地表覆盖变化数据、路网交通数据、夜光数据进行耦合性分析,进一步分析探寻生态环境变化的影响因子。 相似文献
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多源数据融合下的城市化与生态环境耦合协调研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS和Landsat遥感影像数据分别提取平均夜间灯光指数(ANLI)和生态环境指数(RSEI),构建城市化与生态环境耦合协调度模型,定量分析研究区在2000—2015年的城市化与生态环境耦合协调发展状况.结果表明:①2000—2015年的乌鲁木齐城市化水平持续上升,一带一路倡议和生态... 相似文献
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利用主成分分析法耦合4个生态评价指标(绿度、湿度、干度和热度)构建遥感生态指数(RSEI),对干旱区绿洲城市武威市凉州区2000年~2016年的生态环境质量进行评价。结果表明:基于主成分分析的遥感生态指数能客观定量揭示区域生态变化,RSEI均值由从0.447提高到0.458,整体提高了2.46%;武威市凉州区生态环境质量整体稍有改善但变化不大,生态环境质量等级由中等向两极化发展,东北荒漠区大面积开垦耕地使得生态环境有所改善,中部地区城市扩展和新区建设使生态环境质量下降,西南部山区受人为扰动少,生态状况基本不变。 相似文献
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Ze Tang Haifeng Zheng Zhibin Ren Dan Zhang Peijiang Wang Chang Zhai Mingxing Cui Xingyuan He 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(2):287-296
The urban forest plays an important role in mitigating the urban heat island. However, the cooling effects of different types of urban forest are unclear. In addition, the fairness of the cooling effect of the urban forest has not been discussed. In this study, the land surface temperature (LST) of Changchun City, China was obtained from Landsat ETM+ data and then correlated with detailed urban forest information derived from the high-spatial-resolution Google Maps in order to determine the cooling intensity and cooling distance of different types of urban forest. In addition, the Gini coefficient was used to evaluate the equity of cooling services provided by the urban forest. The results indicated that (1) the total area of urban forest in Changchun City is 106.69 km2 and is composed of attached forest (AF, 45.83 km2), road forest (RF, 23.87 km2), ecological public welfare forest (EF, 23.24 km2) and landscape forest (LF, 13.75 km2); (2) the cooling effect of different types of urban forest varies. The cooling intensity and cooling distance are 3.2 °C and 125 m (LF), 0.2 °C and 150 m (EF) and 0.6 °C and 5 m (AF), and RF had no cooling effect; and (3) the cooling effect of urban forest benefits approximately 760,000 people in Changchun City, and the Gini coefficient of the cooling services of urban forest was 0.29, indicating that the cooling service was reasonable. Therefore, we demonstrated that ETM+ and Google data are a convenient and affordable approach to study the LST on an urban scale, and the Gini coefficient could be a meaningful indicator to evaluate urban ecological services. 相似文献
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三峡工程蓄水以来,清水下泄,坝下游河段发生了长时间、长距离的沿程冲刷,河流悬浮泥沙浓度发生改变,给沿岸生态系统带来了不利影响。随机森林算法灵活、稳健,已被广泛应用于各类生态环境变量的回归预测分析,但其在水体悬浮泥沙浓度估算方面的能力尚未得到充分认识。基于泥沙站点监测数据和MODIS卫星遥感反射率数据,通过构建随机森林非参数回归预测模型,对三峡工程坝下游宜昌至城陵矶河段在建坝前后14年间(2002年—2015年)各月的悬浮泥沙浓度进行遥感估算。研究表明:(1)基于随机森林的悬浮泥沙浓度估算模型表现较好,模型预测值与实测值间相关性好、预测精度高,优于其他模型(线性回归、支持向量机、人工神经网络模型)。(2)在参与模型构建的MODIS波段变量中,红波段被认为是最重要的预测变量,但不能单独使用它进行预测,悬浮泥沙遥感预测需要多变量共同参与。(3)将悬浮泥沙数据按季节分类所构建的随机森林模型,其平均误差为0.46 mg/L,平均相对均方根误差为12.33%,估算效果最优,能够满足较高精度下悬浮泥沙浓度估算的需求。综上,可以考虑以季节为划分依据,用随机森林回归模型估算悬浮泥沙浓度,并用于后期坝下游河道悬浮泥沙浓度时空反演。 相似文献