基于遥感和POI的城市功能语义分区研究

发布时间：2020-08-22 19:15

【摘要】：新时期如火如荼的城镇化和智慧城市建设为城市发展注入了新的活力,推动了城市的快速发展,尤其带动了经济的发展,但盲目追求快速的经济发展也为许多城市带来了不少“城市病”。例如常年空气污染,沙尘雾霾空气爆表、交通堵塞、住房面积紧张、环境恶化、尤其共享单车盛行一时成为城市新型垃圾、就业困难、贫富差距更大等。城市问题的凸显不但给城市的稳定运行带来巨大的负担,也在一定程度上制约了城市本身的均衡发展。究其根本,随着城市的发展由于未能因地制宜的制定合理的规划,使得规划和建设的矛盾日益突出。不论从城市规划还是城市的建设与管理,都需要适时监测城市发展的轨迹,尤其是空间内部结构的分布和变化。全面、客观、及时、准确的获取与分析监测城市功能区的空间分布和时空变化信息,进一步优化城市各区域的职能分工和空间布局,以便对规划做出及时的调整。因此,根据城市空间集聚效应,快速了解城市空间结构及各功能用地的分布情况是非常必要的。现场勘查和问卷访谈等传统方式搜集资料,虽然是准确了解城市各功能区域现有分布情况的最直接方法,但对大片区大尺度城市的调查,存在工作量过于繁重,人力、物力消耗过大、成本过高、耗时长、实时更新困难等问题。而遥感技术具有技术发展迅速、数据采集速度快、探测范围宽、动态更新快等特点,其空间细节信息越来越丰富,因此遥感技术在城市空间信息提取方面具有独特的优势。但单纯依赖遥感技术又存在技术成本高,对土地功能定义不够细致、实时更新慢等问题。而网络地图兴趣点(Point of Interest,POI)具备空间属性及类型语义信息,恰恰补充了遥感空间信息缺乏功能属性的缺点。鉴于此,本文结合影像特征、POI数据语义特征、路网数据的空间分割特征等,构建了基于语义信息进行城市功能分区的方法模型,通过语义信息挖掘方法,将POI数据的空间影响力从点延展到面,进一步实现了城市功能用地的语义分类。主要成果如下:(1)通过分析高分辨率影像特征,基于面向对象的方法设定特征规则能够实现较高精度的建设用地信息提取。(2)核密度分析准确的将POI数据影响程度从点扩展到面,很好的反映了城市功能在不同空间的集约利用程度。(3)在遥感技术提取的较高精度建设用地分布的基础上,结合POI数据语义信息的深入挖掘,构建了城市功能区语义模型,实现了较高精度的城市功能区划分。(4)研究得到一套基于遥感和POI数据的城市功能语义分区方法,可结合城市功能分区结果以及城市特点进行城市空间布局合理性的精细分析。论文结合遥感技术,依赖POI数据语义信息对城市土地功能影响力开展上述研究,并对研究结果进行应用分析发现POI数据点的核密度空间分布、点的分布数量以及点的语义等级均与城市功能定义具有很强的相关性,定义城市功能的空间聚集情况从微观分析会受到诸多定量因素的影响。该方法受到区域本身的限制较少,而且基于该方法进行城市功能分区后的结果与城市土地实际功能结果基本匹配,因而对于城市功能分区研究是有效的。本文将遥感技术、GIS技术、统计技术和POI数据语义属性进行有效结合,为城市功能分区提供了新的思路和模型方法,有效地解决了传统土地规划及土地利用工作中城市土地功能属性缺失的问题。该方法可以实现对城市空间结构的划分,对于加强城市功能区的合理规划,协助城市公用设施建设,健全城市服务功能,实时跟进城市规划、城市建设以及城市运行三环节的管理,因此对城镇化建设和发展具有重要意义。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P237
【图文】：

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【参考文献】