本文選題：城市用地　切入點(diǎn)：類型辨識(shí)　出處：《上海國(guó)土資源》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以及城市規(guī)劃管理的智慧化、精細(xì)化轉(zhuǎn)變,土地管理需要豐富城市探查視角,開拓用地分類方式。傳統(tǒng)遙感影像分類具有時(shí)效性低、不能反映真實(shí)用地功能的弊端,而基于價(jià)值密度低、時(shí)效性高的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行土地分類可以有效克服這一不足。本文以深圳市福田區(qū)為案例,通過海量出租車GPS數(shù)據(jù)的時(shí)空挖掘,在驗(yàn)證居民活動(dòng)、出租車上下車活動(dòng)與城市用地類型之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上,利用SVM監(jiān)督分類算法和粒子群優(yōu)化方法得出的最優(yōu)參數(shù)對(duì)出租車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和準(zhǔn)確率驗(yàn)證。結(jié)果顯示:出租車GPS數(shù)據(jù)的分類結(jié)果與福田實(shí)際的土地利用類別匹配精確度高達(dá)97.16%,可以證明出租車GPS數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城市土地利用類型實(shí)時(shí)、精確的動(dòng)態(tài)感知。
[Abstract]:With the extensive application of big data and the intelligent transformation of urban planning management, land management needs to enrich the urban exploration perspective and develop land classification methods. Land classification based on GPS data with low value density and high timeliness can effectively overcome this shortcoming. This paper takes Futian District of Shenzhen City as a case study, through spatiotemporal mining of massive taxi GPS data. On the basis of verifying the correlation between residents' activities, taxi boarding and alighting activities and urban land types, The optimal parameters of SVM supervised classification algorithm and particle swarm optimization are used to classify taxi GPS data and their accuracy is verified. The results show that the classification results of taxi GPS data and the actual land use categories of Fukuda are obtained. The accuracy of the match is as high as 97.16, which can prove that taxi GPS data can achieve real-time urban land use types. Accurate dynamic perception.
【作者單位】： 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院;北京大學(xué)深圳研究生院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371534)
【分類號(hào)】：P228.4;F299.27

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本文編號(hào)：1571003