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《地理与地理信息科学》2016,(6)
空间轨迹中的停留点提取是将空间轨迹转换到语义轨迹的关键步骤。该文将速度变量引入停留点的提取,提出基于速度的时间聚类算法和速度聚类算法解决现有方法中的"伪停留点"和停留点丢失的问题。基于速度的时间聚类算法首先沿时间轴将轨迹点进行聚类得到候选停留点,然后利用速度阈值过滤候选停留点,得出实际停留点。速度聚类算法首先通过对速度的判断选取候选停留点,然后根据空间距离阈值对候选停留点的空间距离进行过滤,得出实际停留点,解决了停留点判断中的漏判问题。实验表明,基于速度的时间聚类算法对出租车轨迹数据(稳定时间间隔、不存在长时间轨迹点缺失)的空间轨迹停留点识别效果较好,而速度聚类算法更适用于步行轨迹(可能存在长时间轨迹点缺失)的分析。 相似文献
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基于轨迹数据场的热点区域提取及空间交互分析——以深圳市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以深圳市出租车GPS数据为基础,运用时空拓展的轨迹数据场聚类方法提取城市交通热点区域,结合城市POI(Point of Interest)数据和地理实况对热点区域加以理解和分析。基于复杂网络的视角,计算交互分析指标并可视化热点区域的空间交互网络,探究城市交通和居民出行的时空规律。结果表明:1)交通枢纽(机场、火车站和口岸)、综合性商圈、城市重要主干道周边和城市商务中心在节假日和工作日均表现为持续热点区域;2)节假日热点区域分布较"发散",主要反映了居民个性化出行需求;3)工作日热点区域分布较"收敛",主要表现为职住分离的通勤模式;4)不同热点区域在空间交互网络中的重要性存在明显差异,其空间交互体现了距离衰减效应和局部抱团现象,居民出行的热点区域网络本身具有小世界效应和无标度特征。 相似文献
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已有的时空轨迹聚类方法一般以整条轨迹作为聚类单元,聚类效果较低且不能识别轨迹局部特征;另一种轨迹聚类方法是以划分后轨迹段为聚类单元,算法效率较低且不能很好地支持多属性聚类。该文提出基于子空间聚类算法的时空轨迹聚类。首先引入数据归约的思想,将轨迹进行离散化处理,再运用CLIQUE算法对离散化后的轨迹段进行聚类。实验结果表明,此轨迹聚类方法具有较高的伸缩性,能有效地处理多维轨迹数据并识别轨迹的局部聚类特征,能揭示时空轨迹在不同子空间的运动规律。 相似文献
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人类活动轨迹的分类、模式和应用研究综述 总被引：4，自引：3，他引：1
各种传感器的应用与发展,如车载GPS、手机、公交卡、银行卡等,记录了人类的活动轨迹。这些海量的人类活动轨迹数据中蕴含着人类行为的时空分布模式。通过对这些轨迹的研究可以挖掘个体轨迹模式,理解人类动力学特征,进而为对轨迹预测、城市规划、交通监测等提供支持。因此,研究各类传感器记录的人类活动轨迹数据成为当前的研究热点。本文对人类活动轨迹的获取与表达方式进行剖析,并将人类的活动轨迹按照采样方式和驱动因素的不同分为基于时间间隔采样、基于位置采样和基于事件触发采样等3类轨迹数据。由于各类轨迹数据均由起始点、锚点和一般节点等构成,因而将轨迹模式挖掘的研究按照锚点、出行范围、形状模式、OD流模式、时间模式等进行组织,研究成果揭示人类活动轨迹在时间、空间的从聚模式、周期性等特点。在此基础上,将人类活动轨迹在城市研究中的应用,按照用户轨迹预测、城市动态景观、城市交通模拟与监控、城市功能单元识别以及城市中其他方面的研究应用进行系统综述,认为人类活动模式挖掘是城市规划、城市交通、公共安全等方面应用的基础。 相似文献
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基于数据场的出租车轨迹热点区域探测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2016,(6)
利用空间聚集模式探测方法可以从出租车轨迹中挖掘城市热点区域,从而为城市规划和交通管理提供支持。数据场借鉴物理学中场的理论,通过定量化计算数据对象间的相互作用,可分析空间数据的聚集模式。针对轨迹数据的特点,该文提出了一种利用数据场势值阈值法探测轨迹点的聚集模式,从而提取城市热点区域的方法。该方法首先在轨迹空间上划分网格,将轨迹点映射在网格中,并利用数据场势函数计算各网格单元的势值,然后利用单一阈值或多阈值分割法提取城市热点区域。以武汉市的出租车轨迹为例进行实验,利用单峰直方图阈值法进行高势值区域筛选,得到轨迹聚集区域,从而提取城市热点区域。且通过武汉市节假日与非节假日多时段的提取结果的对比分析,得到城市热点区域的时空分布模式。进一步研究将该文方法扩展到时空聚集模式探测,以多角度分析城市热点的时空动态变化。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(2)
融合多源POI数据可提供更加丰富、完整的位置信息,但不同来源的POI数据在几何和语义表达方面存在差异,如何将异构POI数据集中的同名实体进行匹配是POI融合的关键问题。该文提出了一种结合机器学习与图论的POI匹配方法(MLP-KM方法),该方法兼顾POI的空间和非空间属性,综合考虑了几何位置、类别结构和名称属性的5个相似度度量特征,输入到多层感知器中计算匹配概率,从而避免人为分配权重造成的主观性影响;进一步引入KM图论算法,增加了相应的筛选条件与判定过程,解决了相似点对的混淆匹配问题。实验结果表明,该方法能够对相似POI进行精确识别与匹配,并有效剔除混淆匹配,提高了POI匹配精度。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(2)
AOI出入口是行人寻址与车辆导航的重要地标,城市化导致出入口位置和通行状态频繁变动,通告不及时则会影响正常出行,出入口的更新问题亟须一种自动化的探测方案。由于出入口与客流的聚集点存在一定的正相关,而出租车的下客点在一定程度上可以代表周边客流量,该文据此提出了一种基于出租车下客点的最高热度出入口位置提取方法,以城市的AOI和POI作为地理背景数据,以出租车轨迹和路网作为出行行为数据,通过改进的地理位置文本聚类获取AOI位置,通过层次聚类并结合二分K均值聚类提取下客点簇,将两者进行关联计算得到出入口的具体位置。该方法既可应用于出入口位置的快速提取,也可作为出入口变动的动态监测方案。 相似文献
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作为游憩空间的核心研究对象,游憩热点在研判居民游憩偏好、落实城市游憩规划等方面具有重要作用。该文从“社会感知”视角,结合“头尾划分”理论,提出基于时空轨迹数据识别城市游憩热点的新方法。首先基于个人轨迹数据识别停留点,然后基于“头尾划分”理论划定游憩停留点簇群,最后整合停留点簇群并赋值于邻近道路形成游憩热点;以广州市老城区为例进行实证分析,并与两种既有点数据聚类方法进行对比。结果显示:1)广州市老城区的游憩热点整体集中于中、西部,热点类型可分为蓝绿空间、历史风貌、商业街区、批发市场和新兴网红场所5类;2)相比DBSCAN和CFSFDP算法,该文方法在识别游憩热点数量、捕捉游憩热点核心、明确游憩热点边界和运行简洁程度等方面表现更好,有利于后续游憩热点的深度分析与整合。研究成果可为城市游憩热点的识别提供新思路,也可为国土空间规划语境下游憩系统的重塑与提升提供重要分析基础。 相似文献
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复杂网络视角下时空行为轨迹模式挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对时空行为轨迹大数据的序列性、时空交互性、多维度性等复杂特性,构建结合时间地理学与复杂网络的分析框架,建立时空行为路径与时空行为网络之间的转换关系,利用复杂网络社群发现算法对时空行为轨迹进行社群聚类、模式挖掘与可视化。基于北京郊区居民一周内活动出行GPS轨迹数据的案例分析发现：① 复杂网络分析方法可以有效挖掘具有相似行为的群体特征和识别出典型的行为模式。② 可以灵活处理多元异构与多维度的行为轨迹大数据以及满足不同叙事、不同空间相互作用、不同时序的应用需求。③ 北京郊区被调查居民的行为模式存在日间差异与空间分异。 相似文献
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基于客流特征的北京地铁站点类型识别 总被引：4，自引：2，他引：2
地铁站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的地铁站点在城市中的区域条件、交通功能、土地利用类型等方面均存在差异,科学的站点分类有助于了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设状况。本文基于2013年3月份14天工作日地铁刷卡客流量数据,运用引入客流特征的时间序列聚类方法,对北京市195个地铁站点进行分类。研究表明：①地铁站点客流量存在时空差异,也是城市功能分区时空差异的表现之一。②通过引入客流特征的时间序列方法,将地铁站点分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、混合型、综合型及其他型8种不同类型。③利用地铁站点客流量数据,是将空间行为和实体空间进行关联比较的有效途径。 相似文献
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基于浮动车轨迹数据的路网快速提取 总被引：1，自引：0，他引：1
浮动车轨迹数据包含丰富的路网信息,随着浮动车轨迹数据的逐渐公开,从中提取路网信息已成为可能。目前,大多数算法提取路网时,使用统一的阈值忽略了轨迹数据的密度差异,且只考虑了轨迹的形态没有考虑轨迹的方向,严重影响了提取结果的几何精确度和拓扑正确度。为此,该文提出了一种自适应半径质心漂移聚类方法,能根据轨迹密度、道路宽度自动调整聚类参数和利用轨迹方向实现道路拓扑连接。首先,通过自适应半径质心漂移聚类方法计算路网骨架点,采用小波聚类算法获取路网骨架点的方向集;然后,根据聚类半径和方向对骨架点进行递归连接,生成路网数据。利用深圳市福田区一天的浮动车轨迹数据进行了算法实验验证,将实验结果与栅格化方法、约束三角网方法的结果进行了定性定量评价分析。实验结果表明,该文算法提取的路网数据在几何精确度及拓扑正确度上都有明显的提高,且算法适合大数据处理。 相似文献
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热浪作为城市化特征灾害之一,严重影响着城市居民的生命健康。目前针对热浪的研究主要聚焦基于静态数据的时空模式、风险管理和脆弱性评价分析方向,对动态人口暴露度的研究尚少。论文基于手机定位数据,首先融合深圳市逐时人口与气温时空分布模型,揭示热浪动态人口暴露度水平;其次,构建基于7类城市兴趣点(point of interest,POI)与不同时段人口分布的地理加权回归模型,初步分析了热浪环境下POI对人群行为模式的影响机制。结果显示：① 相比于基准时段(2018年7月28日12:00~18:00),2018年7月26日至8月1日热浪平均辐射范围在7月29日以8.66倍速增长,至7月30日则以18.93倍速跃至峰值,覆盖区域整体呈现西部高于东部、南部低于北部的特征;② 人口在不同时段均表现为明显的带状聚集分布态势,且人口暴露度与气温和人口的动态演变紧密关联,其暴露度同热浪扩散幅度相似,总体呈2.29倍等比增长,辐射范围包括南山区、福田区、罗湖区等城市商业、工业、住宅中心人口密集区域;③ 同类POI在不同时刻、不同POI在相同时刻对人群减少热浪暴露的移动交互行为具有明显的时空驱动机制差异及选择偏好特征。在持续性城市化背景下,该研究方法可为同类的城市灾害人口暴露度分析提供一定的科学参考。 相似文献
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面向活动地点推荐的个人时空可达性方法 总被引：2，自引：1，他引：1
如何在时空制约条件下合理安排个人活动与出行是现代社会中人们日常工作和生活的迫切需求。个人时空可达性研究以个人时空行为视角聚焦个人在时空条件下开展各种活动的自由度,长期以来一直受到人文地理学、社会学和交通工程学等领域的广泛关注。本文基于时间地理学理论,提出一种个人时空可达性方法,顾及活动地点开放时间、最短活动时长及个人活动偏好,实现个人时空可达性分析与评价。然后,利用城市餐饮类服务设施空间位置、营业时间、公众评级等多维时空属性信息及城市路网数据检验方法有效性。本文提出的个人时空可达性方法可为空间规划、时空行为研究提供方法支撑,同时,面向个性化活动地点推荐,可为个人智慧出行提供策略与指导,并且在公众位置信息服务及位置社交网络内容服务等方面具有良好的应用前景。 相似文献
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针对手机数据属性信息少、时空采样率较低、采样不均匀、定位精度低的特点,该文提出了一种基于隐马尔科夫模型和动态规划的移动轨迹匹配方法(HMM-DP4MT)。该方法通过设定搜索半径以提高计算效率;结合轨迹距离和方向信息计算发射概率,基于不同搜索半径和定位标准差的匹配结果确定参数最优值;利用Manhattan距离代替欧氏距离,建立了融合最短路径距离和道路等级的转移概率模型,分析了道路等级约束对匹配结果的影响;基于动态规划搜索移动轨迹在拓扑路网中的全局最大似然匹配路径。利用同步采集的手机数据和GPS轨迹数据进行验证,结果表明,模型在简单路网区域和较复杂路网区域的精确率和召回率均高于85%,在极端复杂路网的精确率和召回率略低,但仍高于75%,能够满足交通应用对用户移动路径精确度的需求。 相似文献
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基于潜在语义信息的城市功能区识别————广州市浮动车GPS时空数据挖掘 总被引：11，自引：0，他引：11
随着中国城市化进程的不断推进和深入,城市内部空间结构正发生不断的变化.城市内部形成的不同功能区标识研究,对城市结构理论以及政策制定,资源配置等方面具有非常重要的意义.这些不同的功能区包括住宅区,工业区,教育区以及办公区等.本文以大数据为依托,重点研究城市功能区的特点和分布状态,选取广州市6个区为样本,以最新道路网络为分割依据把研究样本分为439个区域.对历时一周的海量浮动车(GPS)数据以及兴趣点数据采用时空语义挖掘方法,建立潜在的狄利克雷模型(LDA)以及狄利克雷多项式回归模型(DMR);通过OPTICS聚类方法对不同模型的结果进行聚类,进而利用POI类别密度,居民出行特征等方法进行分区结果识别.同时,参考百度地图的地理信息,将研究得到的广州市功能分区结果与广州市城镇用地现状图,居民日常出行特征进行对比验证分析.研究表明,该方法基本能识别出具明显特征的城市功能区,如成熟居住区,科教文化区,商业娱乐区,开发区等.识别出的广州市不同类型的功能区呈现了以居住区和商业区为主导,其他类型功能区围绕其展开的特点.研究证明,利用大规模,高质量的个体时空数据开展人们移动行为和日常活动组织及社会空间的研究,能从一个新的视角揭示城市功能区的形成及其机制. 相似文献
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随着移动通信与LBS的蓬勃发展,能够描述个体行为的众源时空大数据大量涌现,为感知群体时空行为模式与探究个性化路线提供了新视角。该文将众源时空信息与出行者的个人意愿映射到实际路网空间,融合大众偏好和定制趋势,构建包含主题序列生成、POI推荐、历史路线推荐的局部路网模型,进而实现一种利用众源时空数据改进的HMM路线规划方法,为用户提供合适且个性化的出行方案;以长沙市岳麓区为研究案例,利用真实路网数据与相关兴趣点作为实验数据,基于该方法可在短时间内提供满足用户需求的不同月份的最优路线。 相似文献
18.
基于POI数据的南京市空间格局定量研究 总被引：1，自引：1，他引：0
从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算,提取边界,分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布,提取出的南京市商业中心基本符合2000—2020年的南京市总体规划,但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位,城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式,各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心,符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说,基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细,有助于商业中心的识别及行业特征的分析,便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整,使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。 相似文献
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夜间灯光数据和兴趣点数据结合的建成区提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种夜间灯光数据和兴趣点(POI)数据相结合的建成区提取方法,根据NPP/VIIRS影像的亮度、纹理信息和POI数据的密度信息,分别利用阈值法对两种数据进行建成区提取,并应用数学形态学方法对提取结果进行融合。该方法利用POI数据位置准确、与建成区分布高度相关等特点,有效弥补了夜间灯光数据分辨率较低与灯光溢出问题,获取到较为准确的建成区边界。选取深圳、广州和惠州3个不同形态的城市,将该文方法与其他方法的提取效果进行对比,证明该方法提取精度较高,适用于市级尺度的精细化城市建成区提取和城市扩张研究。 相似文献
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为解决传统地图查询方法中对复杂地址对象难以定位的问题,该文面向地理网格的时空大数据分析需求,结合面要素特点与语义分析,提出一种面要素语义位置的GeoSOT网格定位方法。首先通过最小外包矩形(Minimum Bounding Rectangle,MBR)将面要素以九宫格形式分割成9个区块,单独计算各区块的网格编码集合;然后提取位置语句中的名称与空间关系,根据具体情境进行直接查询,或利用网格编码计算目标位置;最后根据语义考虑是否对编码结果做差集运算,从而得到目标的GeoSOT网格定位范围。实验表明,对比现有的地图服务,该方法能够实现语境更加复杂的位置定位,具有可行性和有效性,其提供的未知要素推理定位方法能够有效补充、扩展原有的面要素数据集,可为后续针对面状区域的时空大数据分析提供网格化的数据资源。 相似文献