發(fā)布時(shí)間：2020-07-06 11:08

【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,城市化水平不斷提高,城市空間發(fā)展問題日益突出,發(fā)展模式從“增量擴(kuò)張”急需轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的“存量挖掘”。所以對(duì)于存量空間的研究顯得尤為重要,而城市功能區(qū)研究是存量空間研究的重要組成部分。城市功能區(qū)分布現(xiàn)狀的識(shí)別和用地功能的復(fù)合分析以及城市用地的優(yōu)化,對(duì)城市規(guī)劃設(shè)計(jì)有著重要作用。傳統(tǒng)的城市功能區(qū)識(shí)別方法受數(shù)據(jù)獲取難度大、成本高以及時(shí)效性差等客觀因素限制,研究往往停留在宏觀層面,缺乏精細(xì)化的分析技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)的出現(xiàn),很大程度上方便了我們獲取傳統(tǒng)規(guī)劃數(shù)據(jù)難以表達(dá)的城市細(xì)節(jié)信息。在這樣的背景下,本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取了天津市百度地圖和高德地圖的POI數(shù)據(jù),結(jié)合傳統(tǒng)的規(guī)劃及現(xiàn)狀數(shù)據(jù),對(duì)天津市中心城市和濱海新區(qū)進(jìn)行了功能區(qū)識(shí)別與功能結(jié)構(gòu)分析,并提出了優(yōu)化建議。本文選取了兩種來源的POI數(shù)據(jù),確保能夠更全面、詳盡地覆蓋研究區(qū)。在數(shù)據(jù)處理方面,探索了利用空間位置匹配與名稱相似度匹配相結(jié)合的多源POI數(shù)據(jù)融合方法,解決了單獨(dú)利用空間位置匹配存在的不同來源數(shù)據(jù)經(jīng)緯度普遍存在誤差的問題以及單獨(dú)利用非空間屬性要求過高且可能存在信息缺失與標(biāo)注錯(cuò)誤的問題,在空間位置的基礎(chǔ)上使用名稱相似度提高了POI融合方法的準(zhǔn)確性,利用此方法得到了用于城市功能區(qū)識(shí)別的POI融合數(shù)據(jù)集。利用融合的多源POI數(shù)據(jù)集以及城市用地現(xiàn)狀數(shù)據(jù)對(duì)天津市城市功能區(qū)進(jìn)行了識(shí)別方法研究,結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)分割提取了街區(qū)單元,以此為功能區(qū)識(shí)別的最小單元為科學(xué)合理的功能區(qū)識(shí)別奠定基礎(chǔ)。針對(duì)城市功能區(qū)識(shí)別的結(jié)果,從多角度,多渠道驗(yàn)證了識(shí)別的精度。在人工比對(duì)了識(shí)別結(jié)果與城市用地現(xiàn)狀圖和百度地圖影像的基礎(chǔ)上,利用混淆矩陣量化了識(shí)別精度,其中總體精度達(dá)到78.33%,Kappa系數(shù)為0.74。此識(shí)別結(jié)果能夠很好地彌補(bǔ)當(dāng)前土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)在細(xì)化城市功能區(qū)分布情況方面的不足。在功能區(qū)識(shí)別的基礎(chǔ)上,從總體角度和中心城區(qū)角度分別分析了城市功能空間分布格局,發(fā)現(xiàn)市域范圍內(nèi)商業(yè)功能依然有開發(fā)空間;利用用地混合度分析模型得出市內(nèi)六區(qū)及濱海新區(qū)主城區(qū)的城市用地混合度較好;進(jìn)一步利用功能復(fù)合的分析方法計(jì)算得出了各區(qū)的用地功能區(qū)位熵指數(shù),結(jié)合地理信息空間統(tǒng)計(jì)工具,對(duì)城市的居住、商業(yè)、公服、產(chǎn)業(yè)功能進(jìn)行了多角度、多圈層的分析。最后,結(jié)合分析結(jié)果總結(jié)了天津市城市功能結(jié)構(gòu)存在的問題。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P208
【圖文】：

1 緒論的模型對(duì)天津市的城市功能用地進(jìn)行一級(jí)類劃分和二級(jí)類劃分。并現(xiàn)狀用地圖和百度地圖影像的方式進(jìn)行識(shí)別結(jié)果校驗(yàn)，最后通過誤法對(duì)識(shí)別結(jié)果精度進(jìn)行驗(yàn)證。于識(shí)別結(jié)果，進(jìn)行可視化分析。統(tǒng)計(jì)各區(qū)域功能區(qū)整體分布情況，城區(qū)的功能分布結(jié)構(gòu)特征。利用城市用地混合度分析模型分析各區(qū)混合度，運(yùn)用區(qū)位熵指數(shù)，對(duì)不同功能要素的優(yōu)勢度進(jìn)行分析，區(qū)，則功能要素的優(yōu)勢度越大。利用地理空間統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，空間自相平均最鄰近距離方法以及圈層分析方法等，分析居住、商業(yè)、公服上的集聚特征等。最后借助分析結(jié)果總結(jié)城市功能空間結(jié)構(gòu)的存在2）研究主要技術(shù)路線如下：

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文2.2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與預(yù)處理對(duì)于來源不同的 POI 數(shù)據(jù)：百度地圖 POI、高德地圖 POI，進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)將坐標(biāo)參考系統(tǒng)統(tǒng)一到天津 90 任意直角坐標(biāo)系下。轉(zhuǎn)換方法是先分別將兩類據(jù)轉(zhuǎn)換到 WGS84 坐標(biāo)系，再根據(jù)控制點(diǎn)數(shù)據(jù)，完成 WGS84 系向天津 90 坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。將 POI 數(shù)據(jù)坐標(biāo)統(tǒng)一為與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（行政區(qū)界、路網(wǎng)、水域、現(xiàn)狀用地一致的坐標(biāo)體系下。路網(wǎng)數(shù)據(jù)為天津市規(guī)劃和自然資源局 2018 年主城區(qū)（市內(nèi)六區(qū)和環(huán)城四的道路中心線數(shù)據(jù)和四維圖新網(wǎng)絡(luò)電子地圖中天津市濱海新區(qū)部分路網(wǎng)數(shù)據(jù)原始路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：選取高速公路、主干路、次干路和支路，刪除小區(qū)和其他道路，篩選刪除其他的冗余道路線和斷頭路以及百米以下的小路，最后補(bǔ)齊斷開的道路線。預(yù)處理前后路網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)比情況：

圖 2-2 預(yù)處理后路網(wǎng)分布圖Figure 2-2 Distribution of RoadNetworkafterPreprocessing2.3 多源 POI 數(shù)據(jù)匹配（Multi-sourcePOI Data Matching）2.3.1POI 數(shù)據(jù)匹配及融合方法基于空間位置的方法是 POI 數(shù)據(jù)匹配的最常用及最便捷的方法。因?yàn)槊恳粋�(gè) POI 數(shù)據(jù)本身都具備經(jīng)緯度信息，而基于空間位置的方法僅根據(jù)經(jīng)緯度信息，就能找到對(duì)應(yīng)的匹配項(xiàng)。但是不同來源的 POI 數(shù)據(jù)由于坐標(biāo)系統(tǒng)不統(tǒng)一問題以及存在一定誤差的原因，單純基于空間位置進(jìn)行匹配的效果往往不是非常理想所以本文考慮在基于空間位置匹配的基礎(chǔ)上，結(jié)合非空間信息，排除錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)對(duì)象，找出未匹配對(duì)象，最后形成融合數(shù)據(jù)集。（1）基于空間位置的方法基于空間位置的方法根據(jù) POI 數(shù)據(jù)的空間信息，例如經(jīng)緯度信息，來計(jì)算POI 的相似性。進(jìn)行 POI 數(shù)據(jù)的相關(guān)性匹配最原始的方式是計(jì)算兩點(diǎn)之間的歐氏

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 焦耀;劉望保;石恩名;;基于多源POI數(shù)據(jù)下的廣州市商業(yè)業(yè)態(tài)空間分布及其機(jī)理研究[J];城市觀察;2015年06期

2 鄧鵬;李霖;陳功;李游;;基于用戶情境的POI個(gè)性化推薦模型[J];測繪地理信息;2015年03期

3 鄭宇;;城市計(jì)算概述[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2015年01期

4 郭璨;甄峰;朱壽佳;;智能手機(jī)定位數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市研究的進(jìn)展與展望[J];人文地理;2014年06期

5 張巍;高新院;李瑞姍;;空間位置信息的多源POI數(shù)據(jù)融合[J];中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年07期

6 林錦耀;黎夏;;基于空間自相關(guān)的東莞市主體功能區(qū)劃分[J];地理研究;2014年02期

7 張玲;;POI的分類標(biāo)準(zhǔn)研究[J];測繪通報(bào);2012年10期

8 趙衛(wèi)鋒;李清泉;李必軍;;利用城市POI數(shù)據(jù)提取分層地標(biāo)[J];遙感學(xué)報(bào);2011年05期

9 劉瑜;肖昱;高松;康朝貴;王瑤莉;;基于位置感知設(shè)備的人類移動(dòng)研究綜述[J];地理與地理信息科學(xué);2011年04期

10 辜寄蓉;陳先偉;楊海龍;;城市功能區(qū)劃分空間聚類算法研究[J];測繪科學(xué);2011年05期

本文編號(hào)：2743546