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Knox检验是一种常用的城市犯罪时空交互模式分析方法,但其阈值需要人为指定,这种主观的阈值确定方法存在一定随意性,因此需探索更为合理的阈值确定方法。提出利用点对平均最邻近距离作为Knox检验空间阈值的确定方法,并通过城市入室盗窃、盗窃电动车和扒窃3类事件进行实验验证。结果表明,与常见的几种阈值确定方法相比,所提方法检测出了最大数量的显著性交互事件对数,能更加充分地了解事件的真实时空交互模式,为基于Knox检验的事件时空聚集模式分析提供了一种有效的空间阈值确定手段。 相似文献
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为分析城市道路交通事故的时空分布模式,本文基于网络空间线性最邻近指数和Knox时空检验方法,对武汉市青山区道路交通事故的热点路段分布以及时空交互模式进行检验。实验结果表明,城市道路交通事故在空间和时空层面均呈现显著聚集分布。事故热点主要分布在主干道和道路交叉口等人流量大和路网密集的区域,显著性时空交互现象发生于近时空区域内。本文结果可为交通事故防控、交通设施优化提供理论参考。 相似文献
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采用时空同现模式分析方法挖掘多元犯罪事件之间的关联关系，可为犯罪事件防控问题提供科学指导。现有方法依赖人为设置的频繁度阈值，应用部门若缺乏先验知识则可能导致决策错误。因此，基于非参数统计思想，提出一种面向城市犯罪的时空同现模式显著性检验方法。首先通过重建每类犯罪事件的时空分布，构建多元犯罪事件分布独立的零模型；然后根据零模型下多元犯罪事件同现频率的试验分布，判别候选时空同现模式的显著性。最后设计具有预设模式的模拟数据实验验证该方法的有效性；在多个分析尺度（时空半径）下识别S市2016年13种犯罪事件间时空同现模式，并以时空同现模式{扰乱治安，盗窃电动自行车，扒窃}为例，结合公共设施空间分布，对该模式形成机理进行深入分析。结果表明:①该方法充分顾及了单元犯罪事件自相关特征的影响，能够有效识别具有统计特性的时空同现模式；②犯罪事件时空同现模式随分析尺度的变化而存在差异；③具有相似建成环境和社会环境的犯罪事件容易形成时空同现模式。 相似文献
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结合车辆的运动轨迹只能被限制于道路网络上的事实约束,提出了一种基于道路特征的车辆监控数据存储管理方法,存储车辆在道路网特征点处的信息,通过将原始数据中存储的二维地理坐标转换为存储一维的沿道路网的线性参照坐标实现了监控数据和道路网的结合,可极大地节省GPS车辆跟踪数据的存储空间,有利于对车辆数据的进一步分析利用和交通信息的提取. 相似文献
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针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。 相似文献
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通过对约束Delaunay三角网特点的研究并结合道路网的规划方法,提出了改进的道路网综合方法。而后进一步地论证了这种方法对保持地图综合后道路网各要素的拓扑一致性较好的效果。 相似文献
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不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系，反映个体或者群体时空事件之间的变化模式，在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而，地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性，在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系，并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架，通过定义事件间时空关系的描述，设计了一种多视图协同的可视化分析方法，结合时空关系的可视化协同交互，实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据，通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系，实现时空事件的交互可视分析。 相似文献
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基于社交网络点评数据, 考虑到城市的路网结构特征, 采用道路网约束下的核密度估计方法研究城市商业设施的空间分布模式。同时, 结合商业设施的顾客光临次数和评分对核密度估计进行加权, 发现了城市商业设施顾客光临和顾客满意度在空间上的差异性, 即在部分路段商业设施的分布、顾客光临分布以及顾客满意度分布不匹配。为了分析这种空间差异性, 针对城市的路网结构特征以及社交网络点评数据特征, 提出了道路网约束下的G统计量作为指标的空间自相关分析方法, 通过量化分析发现了高值聚集和低值聚集的路段, 反映了顾客光临和顾客满意度在空间上的分布模式, 揭示了顾客满意度高或低的商业设施在空间上的聚集分布。这些分析结果为城市规划、商业设施布局、选址问题等提供了定量化的参考依据。 相似文献
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随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。 相似文献
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The network K‐function in context: examining the effects of network structure on the network K‐function 
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下载免费PDF全文 The flaws of using traditional planar point‐pattern analysis techniques with network constrained points have been thoroughly explored in the literature. Because of this, new network‐based measures have been introduced for their planar analogues, including the network based K‐function. These new measures involve the calculation of network distances between point events rather than traditional Euclidean distances. Some have suggested that the underlying structure of a network, such as whether it includes directional constraints or speed limits, may be considered when applying these methods. How different network structures might affect the results of the network spatial statistics is not well understood. This article examines the results of network K‐functions when taking into consideration network distances for three different types of networks: the original road network, topologically correct networks, and directionally constrained networks. For this aim, four scenarios using road networks from Tampa, Florida and New York City, New York were used to test how network constraints affected the network K‐function. Depending on which network is under consideration, the underlying network structure could impact the interpretation. In particular, directional constraints showed reduced clustering across the different scenarios. Caution should be used when selecting the road network, and constraints, for a network K‐function analysis. 相似文献
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针对传统地理加权回归方法无法解决时空非平稳性的问题,该文提出了一种路网距离约束的时空地理加权回归方法。引入时间特性,进一步把握了不同因子在时空维度影响的分异性;以路网距离度量约束,提高模型解释力。以北京市城6区1980—2015年的1 632个住宅小区特征价格数据为例,通过与直线距离约束的常规地理加权回归方法等进行比较,采用各模型的AIC与拟合优度等指标对模型置信水平高低进行评价。实验结果表明,路网距离约束的地理加权回归模型不仅能够提高模型的拟合精度,还能更好地揭示房价在时间与空间方面的变化规律。 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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针对传统道路提取方法应用于新数据泛化能力不足的问题,研究了通过特征迁移和编解码网络实现跨数据域的道路提取方法。首先,构建了基于编解码网络的道路提取基本模型,用于实现单一数据来源的道路提取任务。然后,基于道路提取网络结构和循环一致性原则,提出了用于跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络,使目标域图像映射入源域特征空间。使用预训练的道路提取模型处理特征迁移后的目标域图像,即可实现跨数据域道路提取任务。试验结果表明,本文所提方法能够拓展道路提取网络的泛化能力,准确有效地提取跨数据域图像中的道路目标。相较于未特征迁移的结果,本文所提方法大幅改善了道路提取指标,使得F1提升了50%以上。本文方法不需要目标域的标注信息,也不需要对道路提取网络进行微调训练,而只需训练由目标域向源域的特征迁移模型,所耗时间和人力成本较低,因而具有良好的应用价值。 相似文献
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交通运输中能耗与污染物排放给人类环境带来了严峻挑战。本文提出了一种时空路径支持下的油耗、排放估计新方法。该方法首先在时空集成的三维坐标系下建立个体车辆的时空路径并从中识别移动/停留行为,然后根据时空路径段与提取的运动参数利用COPERT模型估计车辆的油耗和排放,最后提出一种时空路径的N维表达模型,将车辆的运动特征与时空路径段的油耗与排放统一进行可视化。试验中利用武汉市GPS轨迹大数据估计并分析了单辆车与路网片区的油耗与排放,结果显示本文提出的时空路径支持下的车辆油耗与排放估计方法在估计精度与可视化方面优于传统的基于平均速度估计方法,能够更加准确地估计和表达车辆油耗与排放。 相似文献
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道路网是城市街区图的重要组成部分，是进行最短路分析，最优路分析的关键所在，文中提出了一种根据城市街区形状自动建立城市道路网的方法，并对特殊情况进行了处理，实验表明，该方法具有一定的实用性。 相似文献
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针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。 相似文献