基于POI数据的城市用地功能识别与评价研究——以济南市内五区为例
发布时间：2021-07-09 08:47
充分利用大数据开展城市用地功能识别,有助于把握城市空间结构,推动城市内部空间合理布局。POI数据是大数据时代一种较易获得且极具代表性的空间点状数据,能够有效地确定城市用地的实际功能。以济南市内五区的185126条POI数据为基础,对所得数据进行去重、纠偏、重分类,构建城市用地功能分类体系,运用频数密度、类型比例及核密度估计,识别济南市内五区城市用地功能并利用误差矩阵对识别结果进行检验。结果表明:①混合功能用地与单一功能用地呈现圈层化地域分布特征,"核心-外围"分异明显;②由内向外单一功能用地集聚趋势减弱,混合功能用地多样性降低,不同用地表现出不同的空间分布模式;③通过误差矩阵及与用地规划图中规划用地及电子地图的实际用地对比,识别总体精度为75. 67%,识别结果较为准确。
【文章来源】：世界地理研究. 2020,29(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区示意图
通过建立误差矩阵定量评价识别精度，并选取代表性区域来验证识别结果。真实城市用地功能结果参照高分辨率影像信息及相应网格对应的高德地图中所显示的地名、地物等属性信息。通过目视解译及属性信息查询，分别选取各单一功能用地及以此单一功能用地为主的混合功能用地样本50个，建立误差矩阵（表2），并计算总体精度及Kappa系数指标值。总体精度可表示分类结果与地面所对应区域的真实结果相一致的概率，Kappa系数可进一步表示两幅图之间的吻合度。抽样网格样本的总体精度为75.67%，识别精度较高；Kappa值为0.708，当Kappa值介于0.6-0.8时，分类精度较高，识别结果可信。继续将识别结果与济南中心城用地规划图（2011—2020年）及高德地图进行对比，评价识别结果是否符合实际，是否与中心城用地规划图一致。
选取天桥区、市中区、历下区的A区域与B区域进行对比。图3a中A区域褐色网格单元为交通设施用地，用地规划图的A区域为道路、铁路用地，高德地图中A区域显示为济南火车站，识别结果准确；图3a中B区域自上往下依次为公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、公共管理与公共服务用地、绿地与广场用地，规划图中B区域自上往下为行政办公用地、商业金融业用地、历史文化街区、绿地，高德地图中B区域包含省政府、省人大、百花洲历史文化街区、趵突泉公园、恒隆广场、山东大学齐鲁医院，识别结果较为吻合。选取天桥、槐荫、市中三区交界处混合功能用地分布广泛的A、B、C三个区域进行对比。图4a中的A区域为绿地与广场用地、居住用地、公共管理与公共服务用地的混合，B区域为居住用地、商业服务业设施用地、公共管理与公共服务用地的混合，C区域为商业服务业设施用地、居住用地、公共管理与公共服务用地的混合。图4b中A区域规划为绿地，B区域为居住用地、医疗卫生用地，C区域多为商业金融业用地。由此可见，识别结果中的主导用地符合用地规划图中所规划的用地，且较规划图更为细致，同时次要功能用地的识别能体现出城市混合用地是否合理，是否集约，为未来城市规划提供参考。对比图4c中的具体用地类型来看，A区域包含济南森林公园、居民小区（龙腾国际花园等）、济南市槐荫区人民检察院、建委大楼等；B区域包含居住小区（前屯小区等）、铭邦大厦、山东省立医院西院等；C区域包含万达广场、大观园、居住小区（豪景苑等）、济南市政务服务中心、山东省统计局等，识别结果符合实际.无数据区主要是由网格单元内无POI数据点或POI数据点过少、辨识度不高等原因造成的，经与遥感影像对比，多为水域、山体及裸地、耕地、林地等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于POI数据的长沙市生活性服务业空间格局研究[J]. 冉钊,周国华,吴佳敏,唐承丽,袁增光. 世界地理研究. 2019(03)
[2]基于POI的城市中心空间演变分析——以昆明市主城区为例[J]. 杨子江,何雄,隋心,张军. 城市发展研究. 2019(02)
[3]基于众源数据的北京市主城区功能用地划分研究[J]. 宁晓刚,刘娅菲,王浩,郝铭辉,杨伯钢,王淼. 地理与地理信息科学. 2018(06)
[4]基于GIS的城市土地利用研究进展[J]. 杜金龙,朱记伟,解建仓,马增辉. 国土资源遥感. 2018(03)
[5]利用时序手机通话数据识别城市用地功能[J]. 彭正洪,孙志豪,程青,焦洪赞,陈伟. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(09)
[6]基于签到数据的城市热点功能区识别研究[J]. 宁鹏飞,万幼,沈怡然,任福. 测绘地理信息. 2018(02)
[7]基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布[J]. 浩飞龙,王士君,冯章献,于婷婷,马丽. 地理研究. 2018(02)
[8]基于多源数据时空熵的城市功能混合度识别评价[J]. 李苗裔,马妍,孙小明,王静远,党安荣. 城市规划. 2018(02)
[9]基于POI数据的城市功能区识别方法研究[J]. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[10]路网中心性与城市功能用地空间分布相关性研究——以北京城市中心区为例[J]. 吕永强,郑新奇,周麟. 地理研究. 2017(07)
本文编号：3273428
【文章来源】：世界地理研究. 2020,29(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
研究区示意图
通过建立误差矩阵定量评价识别精度，并选取代表性区域来验证识别结果。真实城市用地功能结果参照高分辨率影像信息及相应网格对应的高德地图中所显示的地名、地物等属性信息。通过目视解译及属性信息查询，分别选取各单一功能用地及以此单一功能用地为主的混合功能用地样本50个，建立误差矩阵（表2），并计算总体精度及Kappa系数指标值。总体精度可表示分类结果与地面所对应区域的真实结果相一致的概率，Kappa系数可进一步表示两幅图之间的吻合度。抽样网格样本的总体精度为75.67%，识别精度较高；Kappa值为0.708，当Kappa值介于0.6-0.8时，分类精度较高，识别结果可信。继续将识别结果与济南中心城用地规划图（2011—2020年）及高德地图进行对比，评价识别结果是否符合实际，是否与中心城用地规划图一致。
选取天桥区、市中区、历下区的A区域与B区域进行对比。图3a中A区域褐色网格单元为交通设施用地，用地规划图的A区域为道路、铁路用地，高德地图中A区域显示为济南火车站，识别结果准确；图3a中B区域自上往下依次为公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、公共管理与公共服务用地、绿地与广场用地，规划图中B区域自上往下为行政办公用地、商业金融业用地、历史文化街区、绿地，高德地图中B区域包含省政府、省人大、百花洲历史文化街区、趵突泉公园、恒隆广场、山东大学齐鲁医院，识别结果较为吻合。选取天桥、槐荫、市中三区交界处混合功能用地分布广泛的A、B、C三个区域进行对比。图4a中的A区域为绿地与广场用地、居住用地、公共管理与公共服务用地的混合，B区域为居住用地、商业服务业设施用地、公共管理与公共服务用地的混合，C区域为商业服务业设施用地、居住用地、公共管理与公共服务用地的混合。图4b中A区域规划为绿地，B区域为居住用地、医疗卫生用地，C区域多为商业金融业用地。由此可见，识别结果中的主导用地符合用地规划图中所规划的用地，且较规划图更为细致，同时次要功能用地的识别能体现出城市混合用地是否合理，是否集约，为未来城市规划提供参考。对比图4c中的具体用地类型来看，A区域包含济南森林公园、居民小区（龙腾国际花园等）、济南市槐荫区人民检察院、建委大楼等；B区域包含居住小区（前屯小区等）、铭邦大厦、山东省立医院西院等；C区域包含万达广场、大观园、居住小区（豪景苑等）、济南市政务服务中心、山东省统计局等，识别结果符合实际.无数据区主要是由网格单元内无POI数据点或POI数据点过少、辨识度不高等原因造成的，经与遥感影像对比，多为水域、山体及裸地、耕地、林地等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于POI数据的长沙市生活性服务业空间格局研究[J]. 冉钊,周国华,吴佳敏,唐承丽,袁增光. 世界地理研究. 2019(03)
[2]基于POI的城市中心空间演变分析——以昆明市主城区为例[J]. 杨子江,何雄,隋心,张军. 城市发展研究. 2019(02)
[3]基于众源数据的北京市主城区功能用地划分研究[J]. 宁晓刚,刘娅菲,王浩,郝铭辉,杨伯钢,王淼. 地理与地理信息科学. 2018(06)
[4]基于GIS的城市土地利用研究进展[J]. 杜金龙,朱记伟,解建仓,马增辉. 国土资源遥感. 2018(03)
[5]利用时序手机通话数据识别城市用地功能[J]. 彭正洪,孙志豪,程青,焦洪赞,陈伟. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(09)
[6]基于签到数据的城市热点功能区识别研究[J]. 宁鹏飞,万幼,沈怡然,任福. 测绘地理信息. 2018(02)
[7]基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布[J]. 浩飞龙,王士君,冯章献,于婷婷,马丽. 地理研究. 2018(02)
[8]基于多源数据时空熵的城市功能混合度识别评价[J]. 李苗裔,马妍,孙小明,王静远,党安荣. 城市规划. 2018(02)
[9]基于POI数据的城市功能区识别方法研究[J]. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[10]路网中心性与城市功能用地空间分布相关性研究——以北京城市中心区为例[J]. 吕永强,郑新奇,周麟. 地理研究. 2017(07)
本文编号：3273428
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