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1.
准确识别城市建成区边界,对科学实施城市规划和建设、促进城乡可持续发展具有重要意义。从城市建成区概念出发,综合考虑建成区连片和公共设施配置,提出一种基于POI核密度与不透水表面指数的建成区边界提取方法。该方法以不透水表面指数和市政公用设施和公共设施POI核密度为主要数据源,通过构建城市建成区综合指数（POI&ISA指数）和最佳阈值选取等步骤可实现较为准确的城市建成区提取。以武汉都市发展区为例,将该方法与基于POI方法的建成区提取结果进行对比,结果表明基于POI&ISA指数的方法提取精度较高。该方法可弥补单一POI数据源在城市尺度建成区提取中的不足,且通过对POI数据类型初选和带宽的适当选取提高对公共设施配置的表征能力,在局部地区可获得更好的建成区提取效果。 相似文献
2.
为了比较分析不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响,以北京市为例,基于土地利用数据对第一产业空间建模,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法对第二、三产业空间建模,将第一产业和第二、三产业进行格网叠加,并与辖区GDP统计数据进行误差分析。结果表明:借助土地利用数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据的GDP空间模拟结果与真实分布格局较为一致,而使用土地利用数据和夜间灯光数据进行GDP空间化模拟的精度明显降低。因此,将反映细节信息的POI数据加入到GDP空间化研究后,能够进一步扩展GDP空间化的数据源,提高GDP空间化模拟精度。基于土地利用数据、NPP/VIIRS夜光数据和POI数据可以实现较高精度的GDP空间化模拟。 相似文献
3.
基于电子地图兴趣点的城市建成区边界识别方法 总被引：27，自引：4，他引：23
城市建成区边界是认识和研究城市的重要基础性信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。但是,以往通过夜间灯光的强度、土地覆被或建筑覆盖率等信息获取城市空间范围的方法,由于受到数据精度和尺度限制,对城市社会经济活动的解释性不强,因而存在较大局限性。电子地图兴趣点（POI）作为城市空间分析的基础数据之一,直观且有效地反映了各类城市要素的集聚状况。本文基于POI与城市空间结构和城市要素空间分布的关联性,提出了一种新的通过POI密度分布来判别城市建成区边界的技术方法。为此,开发了Densi-Graph分析方法,用来分析POI密度等值线的变化趋势,在此基础上对城乡过渡地带的阈值识别的方法进行了理论分析,并讨论了单中心圆结构、双中心“鱼眼型”结构、双中心“子母型”结构等各类城市POI密度等值线的生长规律,证明了Densi-Graph分析方法的适用性。较之以往的城市建成区边界识别方法,这种方法的基础数据更加直观可信,分析结果也更加客观。运用这种方法,本文对全国地级以上城市的建成区边界进行了实证分析,探索了城市建成区边界的阈值及其与城市人口规模、城市所在区域之间的关系。 相似文献
4.
基于去饱和夜光数据的北京建成区时空动态分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2020,(1)
建成区范围是表征城市化进程的一项重要指标,利用遥感技术快速、准确测定建成区范围对城市规划和管理具有重要意义。该文基于2000-2012年北京市DMSP/OLS夜间灯光数据,首先通过构建一种新的修正灯光指数(CORNTL)进行灯光强度去饱和,然后利用"级别内差异最小化,级别间差异最大化"的方法对灯光强度进行分级,进而提取北京市建成区并分析其城市化进程及时空格局。结果表明:1)CORNTL指数能在一定程度上修正原始灯光数据的过饱和(灯光溢出)问题,且能表现城市中心饱和区域内灯光强度的差异;2)2000-2012年北京市的灯光总亮度和点亮区占比分别增长11.3和10.49%,总体呈现平稳增长趋势;3)研究期间北京市城镇化进程明显,城市边界不断扩大,较2000年增长了85.6%,建成区面积年均增长约157.3 km~2,其中,顺义、通州等东部地区建成区范围快速扩张,发展潜力很大,门头沟、房山等西部地区受限于地形条件,扩张速度相对较慢,也符合北京生态屏障区域的定位。 相似文献
5.
基于DMSP-OLS数据的城市发展空间特征研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在明确城市内部存在空间差异的前提下,综合考虑城市物质空间和社会经济空间,以1992-2010年郑州市辖区为研究对象,利用DMSP-OLS夜间灯光数据进行了建成区的提取及其扩展强度与方向特征的分析、城市重心位置的识别及其转移规律的测算、城市内部发展差异与相对发展率的研究。结果发现,近20年来郑州市建成区面积不断增大,且扩展速度也逐渐增大;城市重心在逐渐东移,且转移的速度略有增加;各辖区的发展水平逐渐提高,辖区之间的差异逐渐减小。同时分析了DMSP-OLS数据应用于建成区提取、城市重心识别方面的优势,并对该数据在城市发展领域的应用前景进行了探讨。 相似文献
6.
基于夜间灯光数据的快速城镇化地区城市扩展与重心演变分析——以河南省为例 总被引：2，自引：0，他引：2
利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,结合社会经济统计数据,分析了河南省城市建成区空间格局的变化;通过引入重心理论模型,识别了河南省经济、人口、灯光重心轨迹演变。结果表明：①以郑州为核心的中北部城市群,城市化进程较快,郑州和开封的空间扩展联系紧密;河南省东西向建成区扩展水平高于南北方向,中部平原区好于西南部山区,整体呈现集聚式扩张;②灯光重心主要向东北方向移动,与经济重心转移方向一致,与人口重心方向明显偏离。③夜间灯光强度与建成区面积相关性较高,经济发展情况与夜间灯光强度以及建成区面积的相关性均高于人口与灯光及建成区面积的相关性。 相似文献
7.
基于POI与NPP/VIIRS灯光数据的城市群边界定量识别 总被引：3，自引：2，他引：1
科学识别城市群边界是城市群精明紧凑发展的关键,也是国家空间治理体系与空间治理能力的重要标志。论文以京津冀、长三角和珠三角3大城市群为研究区域,采用NPP/VIIRS(Suomi National Polar-orbiting Partnership / Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光影像与POI(Point of Interest)数据,基于密度的曲线阈值法与分形网络演化算法,对3个城市群的实际物理边界和集聚空间范围进行精准识别与空间特征解析。研究结果表明：① 基于POI密度的曲线阈值法与NPP/VIIRS分形网络演化算法识别出城市群边界均小于国家城市群规划的行政边界,识别范围约占规划范围的20.90%~24.40%,识别结果显示3大城市群中长三角城市群发育最好,识别的城市群面积是京津冀和珠三角城市群的2倍左右;② 从POI与NPP/VIIRS灯光数据提取的城市群边界面积非常接近,其中POI数据提取的城市群面积偏大,更大程度上反映的是城市群整体边界轮廓而非内部细节;NPP/VIIRS影像提取的城市群更细碎,能更好地识别城市群聚集中心与关键核心区域,2种方法可以相互比较和验证;③ POI与灯光数据识别的城市群边界叠置分析发现,3大城市群中除了关键核心地带(集聚区)以外,外围还有众多孤立的点状区域(中小城镇),外围的点状区域与城市群集聚中心区空间割裂,一定程度上很难快速有效地接受来自城市群核心区域的辐射带动(涓滴效应)。 相似文献
8.
《地理与地理信息科学》2017,(1)
DMSP稳定灯光数据产品因其灰度级较低(6bit),通常导致数据在城市中心区域达到饱和,限制了其对城市化进程(如建成区面积)、社会经济发展(如能耗)等关键指标的宏观统计与高精度应用。该文提出一种GDP格网数据辅助去饱和方法,以2010年中国大陆地区DMSP/OLS稳定灯光数据饱和最为严重的36个城市为研究对象,基于该年的GDP格网数据对稳定灯光数据产品进行饱和标定,标定后各城市灯光总和均得到合理提升。为了验证方法的有效性,对标定前后的城市灯光总和与城市建成区面积和能源消耗量两个社会经济指标进行了相关分析,结果表明,标定后的相关系数分别从0.63和0.57提高到0.67和0.61,说明基于GDP格网数据标定方法能够提高稳定灯光数据的应用精度。 相似文献
9.
《地理与地理信息科学》2020,(4)
功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用SkipGram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析。结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、快速有效地识别和理解一个城市的空间结构和功能配置以及城市功能区规划和地理空间分异研究具有参考意义。 相似文献
10.
DMSP/OLS夜间灯光数据在城市化发展研究中起着重要作用。基于5年（1992、1997、2002、2007、2012年）的稳定夜间灯光数据,从时空角度分析绿洲区域夜间灯光数据的变化特征,揭示其演变规律,探讨绿洲城市发展趋势。结果表明：（1）时间序列的夜间灯光数据表现出分散向规则分布转变的趋势。尤其是2007年的核心区域灯光达到饱和状态（值为63）,外部边缘区域增长明显,反映出绿洲城市中心可利用空间的有限性导致城市边缘区向外扩展的范围增加和速度加快的现象。（2）夜间灯光数据在空间上呈现出单核心点状向以道路为中心的带状发展趋势,这与绿洲城市发展建设过程相一致。（3）借助非确定型决策分析方法预测2027年绿洲地区发展趋势,结果显示2027年乐观估计整个区域夜间灯光数据比2012年增加0.3倍,城镇区域将扩大约0.6倍,悲观估计整个区域夜间灯光数据增加近2倍,城镇区域将扩大约3倍。从而可以推断社会经济发展将对绿洲环境有较大的影响,在未来15年内绿洲发展应注重环境承载力与人类社会经济发展的协调性问题。 相似文献
11.
夜间灯光遥感数据应用综述和展望 总被引：4，自引：1，他引：3
在遥感应用研究中,夜间灯光遥感作为发展活跃的一个重要分支,近年来受到越来越多来自自然科学领域和社会经济领域的关注。与传统的光学遥感卫星获取地物辐射信息不同,夜间灯光遥感是获取夜间无云条件下地表发射的可见光-近红外电磁波信息。相比于普通的遥感卫星影像,夜间灯光遥感所使用的夜间灯光影像记录的地表灯光强度信息更直接反映人类活动差异,因而被广泛应用于城市化进程研究、不透水面提取、社会经济指标空间化估算、重大事件评估、生态环境评估等领域。目前,虽然基于夜间灯光数据的应用研究成果正在不断积累,但对成果的系统性总结、整理的研究目前存在着覆盖面不全、时效性不强等不足。基于此,论文通过对近几十年来有关夜间灯光数据的研究成果的详细梳理,从数据处理与技术方法、应用研究等方面进行归纳总结。最后,文章从多源数据融合、应用领域拓展和短周期地表灯光监测3个方面指出了未来的研究热点。 相似文献
12.
采用城市POI、手机信令数据及夜间灯光遥感数据,以深圳市为例,构建城市活力度量指标分析城市活力的空间特征。构建“5D”指标体系度量城市建成环境,并运用地理探测器,探究建成环境对城市活力的影响机制。结果表明：1）深圳市城市综合活力显示出“南强北弱,西强东弱”的空间分异特征,空间分布极不均衡。城市综合活力最主要反映的是社会活力。2）城市综合活力、经济活力、社会活力、文化活力均受到建成环境的显著影响。高POI密度、高建筑密度、高平均建筑层数和高土地利用混合度对城市活力具有显著促进作用。3）居住人口密度与路网密度、土地利用混合度与路网密度等交互作用对城市活力产生更为积极的影响。4）在影响机制中,建筑密度、平均建筑层数为底层支撑因素,POI密度、土地利用混合度为直接驱动因素,居住人口密度为诱发因素,距行政区中心距离、交叉口密度、路网密度、地铁站点密度和公交站点密度为调节因素。 相似文献
13.
POI数据在中国城市研究中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
兴趣点（Point of Interest,POI）数据的兴起带动了城市研究的革新。为梳理中国POI数据在城市研究的应用进展,阶段性总结其应用方向、数据分析方法及尚存不足,并为未来POI数据在中国城市发展中的应用提供思路和借鉴。应用CiteSpace工具对中国知网2010—2019年625篇相关文献进行知识图谱分析,结合分析结果对POI数据应用方向和数据分析方法进行梳理总结。结果表明:时间上,国内应用POI数据进行城市研究的文献在2013年后大量涌现,2017年呈现爆发式增长;应用上,主要用于城市功能区划分、城市中心区和边界识别、查明业态集聚分布以及兴趣点推荐4个方面;方法上,常用的有核密度分析、DBSCAN聚类分析和空间自相关分析3类。研究表明,POI地理大数据是一种研究城市发展的有效数据,有助于研究者深入了解城市的空间结构、分布格局和发展规律,未来可进一步与机器学习等算法结合,为城市外部扩张和内部功能结构调整在更长期的发展上提供一个决策分析手段,但POI数据尚无法代替面数据,研究时也要充分考虑到公众认知度高低对研究的影响。 相似文献
14.
DMSP/OLS夜间灯光数据被广泛应用于表征人类活动强度及其生态环境影响的诸多研究中,但因OLS传感器设计的局限,在用电强度较高的城市中心,灯光信号存在明显的饱和,这一不足可能影响到一些基于夜间灯光数据研究成果的可靠性。针对这一问题,NOAA-NGDC研发了辐射定标算法,但因缺乏星上定标系统,算法较为复杂,且受较多条件限制等原因,目前只有部分时期的辐射定标数据产品（RCNTL）。近期有学者提出一种基于植被指数NDVI构建的城市灯光指数VANUI,为灯光数据去饱和研究提供了一个操作简单且结果良好的方法,但该方法在一些城市效果不佳。基于此,本文综合利用夜间灯光与EVI指数信息,通过对VANUI指数构建方法进行改进,建立了一个新的缓解夜间灯光强度饱和的EANTLI指数。为了评价指数的效果,将EANTLI与VANUI从三个方面进行比较：① 区分、识别饱和区内地物的能力;② 与RCNTL的拟合程度;③ 对用电量估算的效果。结果表明：EANTLI在三个方面均表现出优势,在潜在饱和区内对特征地物具有更高的可区分性,与RCNTL的线性相关程度更高,与用电量的相关性相比于NTL、VANUI亦明显提高。因此可以认为EANTLI在指数的设计上较为合理,不仅易于计算,而且能达到较好的缓解灯光强度饱和、凸现城市内部差异的目的,在用于反演城市发展指标时能获得更为准确的结果,因此具有较高的应用价值。 相似文献
15.
随着地理信息技术在中学地理教学中的深入应用,夜间灯光数据被不断应用于地理教学中,其区域适用性还有待进一步研究。为分析夜间灯光数据的区域适用性,笔者以贵州省为研究区域,利用2000年和2010年的夜间灯光数据,在省域和市(州)尺度上分析了夜间灯光数据与城镇化的相关性。结果表明:夜间灯光数据不适用于反映贵州省整体城镇化分布及演变过程;而在市(州)尺度上,贵阳市、遵义市、黔东南州、黔南州的夜间灯光数据与城镇化数据的相关系数均通过Pearson显著性水平检验,表明夜间灯光数据在这些市(州)有较好的适用性。其他市(州)由于海拔高、地形破碎、地形起伏度大等原因,夜间灯光数据不适用于表达其城镇化发展,因此不适用于该区域的"城镇化"教学。最后,选取贵阳市"城镇化"教学作为典型案例,分析夜间灯光影像在"城镇化"教学中的应用,为中学地理教师运用夜间灯光数据进行"城镇化"教学提供参考。 相似文献
16.
17.
利用珞珈一号夜间灯光数据对夜光强度进行多尺度分割提取潜在中心范围,结合POI数据进行空间自相关分析和地理加权回归,识别粤港澳大湾区城市群的多中心分布,并从多角度分析粤港澳大湾区城市群空间结构特征。结果表明：1）粤港澳大湾区具有广佛、深莞、香港、澳珠、中山5个主中心和花都、增城、从化、惠城、端州、新会、石岐等14个副中心,5个主中心的功能结构均以混合功能区为主,14个副中心围绕主中心外围分布;2）基于珞珈一号夜间灯光数据计算的5个城市群主中心与9个城市+2个特别行政区的关联强度呈现“东强西弱”的特征,并形成“内强外弱”的圈层结构;3）基于城市群主中心分布及其空间关联强度特征,以及主中心服务的三个组团范围（广佛肇组团、港－深莞惠组团和澳－珠中江组团）,结合《粤港澳大湾区发展规划纲要》《广东省国土空间规划（2020－2035年）》的规划要求,建议粤港澳大湾区通过构建“五心一带三组团四轴”的区域空间结构,实现极点带动、轴带支撑、组团合作,促进湾区区域协调发展成为世界一流城市群。 相似文献
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为提高城镇建设用地提取的精度,文章提出一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据邻近象元特征差异的提取城镇建设用地的邻域分析方法。该方法主要是通过栅格运算识别建设用地和非建设用地的突变,结合阈值法准确提取建设用地边界。将该方法应用于2009年中国大陆34个主要城市的建设用地提取,并与基于TM数据以及基于DMSP/OLS数据传统全局阈值法和局部优化法提取的建设用地进行比较。结果显示,该方法提取的建设用地象元数与TM影像提取的象元数呈较好的相关性(R2=0.966),均方根误差为191.64个象元,相对精度为82.79%,景观形状指数、聚集度指数、边缘面积比指数和连接度指数也具有较高的相似性(R2分别为0.475 4、0.366 2、0.858 9和0.915 3)。该方法不仅能准确识别大面积的城市建设用地斑块边界,而且不会漏掉小面积的城市建设用地斑块,克服了传统全局阈值法和局部优化法的缺点。 相似文献
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以广州市为例,基于NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI（Points of Interest）等自然地理和社会经济因素,构建了人口空间化指标体系,采用主成分赋权法确定人口分布权重,利用GIS技术对人口统计数据进行了空间化处理。结果显示：综合考虑了自然地理和社会经济因素的人口空间化结果与真实的人口空间格局相吻合,空间分辨率为30 m,且相对误差绝对值＜25%的乡镇有62个,所占比例为36.47%;而不加POI数据得到的人口空间化结果,相对绝对值＜25%的乡镇有33个,所占比例约为20%,精度明显降低。结果表明：1）综合考虑NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI等自然地理和社会经济因素,有助于实现精度较高的人口空间化结果;2）将能够反映微观细节信息的POI数据引入人口空间化研究,扩展了人口空间化的数据源,并且可以提高人口空间化结果的精度。 相似文献
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针对城市空间结构研究现状,将传统的城市空间可达性研究与大数据有机结合,在网格法基础上构建城市空间结构研究新思路.通过空间句法模型计算每个城市网格的空间可达性,应用POI大数据得到每个网格的POI密度,对可达性与POI密度进行交叉对比分析,得到基于POI大数据和可达性双重约束的城市空间结构特征类型和空间分区方案.以合肥市中心城区为例,经分析将中心城区划分为3类空间分区,进而根据每类空间的特点提出针对性的空间发展建议.该研究可为城市空间结构研究及城市空间规划布局提供方法参考和决策依据. 相似文献