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1.
城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。  相似文献   
2.
核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。  相似文献   
3.
艾廷华  禹文豪 《测绘学报》2013,42(5):760-766
Voronoi图是地理空间设施分布特征提取的重要几何模型,基于不同的空间距离概念可建立不同的Voronoi图。本研究顾及城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非传统的欧式距离的事实,针对网络空间Voronoi图模型,建立一种网络空间Voronoi图生成的栅格扩展算法。首先对图结构的边目标剖分为细小的线性单元,称作网络空间的栅格化,引入水流扩展思想,将事件点发生源视为“水源”,以栅格单元长度为扩展步长,让水流方向沿着网络上的可通行路径同时向外蔓延,直至与其他水流相遇或者到达边的尽头。该算法可方便地加入网络图结构中的多种约束,如街道边的单向行驶、结点的限制性连接等实际空间限制条件。通过大规模实际数据的“数字城市”POI点服务范围的试验表明该算法的效率高。  相似文献   
4.
将道路网络空间视为嵌在2D空间中的独立子空间,利用形态单一的线性单元剖分图结构的边,实现网络空间的栅格化;提取网格模式的典型特征,包括几何和拓扑特征,以栅格单元邻域为目标计算特征值,构建特征向量描述栅格单元,实现对象空间到特征空间的映射,构建空间向量场;基于支持向量机(support vector machine,SVM)实现网格模式分类;结合格式塔原则完善实验结果。将此方法应用于深圳市路网数据,实验结果表明能有效地识别网格模式。  相似文献   
5.
禹文豪  艾廷华  刘鹏程  何亚坤 《测绘学报》2015,44(12):1378-1383
设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。  相似文献   
6.
兴趣点(POI)是电子地图、导航等应用关注的主要要素之一,其数据质量直接影响地理信息服务的智能化水平。鉴于OpenStreetMap(OSM)等众源地理信息数据的非专业收集特征,其POI数据标签常存在缺失、标记错误等质量问题,亟须对POI标签进行智能化推断和增强处理。常规神经网络模型直接从单一层次预测多类别数据,未考虑POI类别在数量上分布不平衡的问题,其预测标签倾向于包含较多数据的类别,学习算法难以泛化小规模样本规则。本文考虑到不同POI类别间的数据规模差异较大,提出基于多层次POI类别组织的神经网络预测方法,通过小样本类别的层次化聚合,建立POI类别树结构,在树结构的不同层次上实现数据规模相对平衡的类别划分,支持神经网络高精度的标签预测。试验表明,本文方法仅需利用POI基础位置信息与邻近关系,其预测精度高于传统方法。  相似文献   
7.
等时线模型支持下的路网可达性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
何亚坤  艾廷华  禹文豪 《测绘学报》2014,43(11):1190-1196
等时线是道路网中参考于某特定点位的系列时间可达性的可视化表达,其生成需要分析道路网络特性及通行状况,其形态可以反映可达性规律。本文对等时线进行了定义、特性分析及生成方法研究;类比水滴沿木板的纹理扩散的过程,提出水流扩展算法生成等时线,在网络栅格化模型的基础上,考虑等时线扩展独特的约束条件,如道路状况、移动条件及时间分段等获得可达性扩展路径,通过扩展凸包和角平分线移位生成等时线。该算法基于场论思想,可以针对网络空间中任意感兴趣部分灵活负载约束条件,方便生成实时等时线;类比等高线表示地貌特征,对基于以上构建机制生成的等时线的排列、疏密、弯曲形式、弯曲方向及延伸方向等进行分析,发现空间可达性规律。  相似文献   
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