该文以南京市中心城区为研究对象,基于核密度估计算法提出了一种融合OSM路网与POI数据的城市功能区识别方法:利用OSM路网对城市进行自动分割,获得具有相同社会经济功能的研究单元;基于核密度估计算法实现POI设施的影响扩散,削弱了POI点的离散化现象,同时设置核密度带宽对比实验,分析带宽大小对功能区识别结果的影响。结果表明...
1. introduction 城市规划的重要性,要进行城市规划需要实现城市功能区识别;城市功能区识别不同于传统的土地利用及土地覆盖分类(LULC),它关注的是城市各区域的社会经济功能,因此光靠遥感数据是不能准确识别的;包含社会经济属性的社会感知大数据同遥感结合是一个研究趋势,但两者的异步性以及社会感知数据的复杂性对研究造成...
深绿色地块是金融商业功能区:金融保险服务、公共设施、交通设施、摩托车服务占比偏高,其他要素占比偏低,主导产业为交通汽修,服务性和生活性商业不发达,主要功能是服务周围的地块。 黄绿色地块公共设施占比最高,分布在城市边缘,是村镇政府集中的公共设施服务区。 浅蓝色、深蓝色以及粉色地块各项要素差别不大,数值均衡,分...
专利摘要显示，本申请公开了一种城市功能区的识别方法、装置、设备和介质，属于人工智能领域。方法包括：基于城市区域图中的城市单元，构建城市区域图对应的无向图，无向图包括至少两个节点和至少两个节点之间的边，节点用于表征城市单元，边用于表征城市单元之间存在的空间关联关系；根据无向图，得到城市单元对应的空间...
总结与展望 本设计提出的城市功能区识别模型，利用核密度分析方法融合OSM数据与POI数据，实现城市功能区识别。相比传统方法，本研究改进了土地利用单元划分、核密度处理、功能区识别等方面，提高了识别精度。未来计划增加高分辨率遥感影像数据及其他类型大数据，优化数据融合模型，进一步提高识别精度。
城市功能区识别计算插件系统是由江苏省城市规划设计研究院有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0578496,属于分类,想要查询更多关于城市功能区识别计算插件系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
本文提出一种基于多源数据的城市功能区识别方法,并以成都为例进行了研究。首先,利用路网数据将研究区域划分为街区单元;然后,利用文本表示模型对出租车轨迹数据和兴趣点数据进行挖掘,提取街区的社会经济活动特征;再针对建筑轮廓矢量数据提取建筑...
首先,介绍了用于城市功能区识别的多种数据源,并分析比较其优缺点;然后,总结了城市功能区识别的4类方法,重点分析了深度学习方法在城市功能区识别中的应用,并展开实例分析对比,说明不同数据源和方法对城市功能区识别的有效性;最后,指出了城市功能区划分识别...
休闲娱乐中心的识别是由餐饮、购物、体育、住宿、金融等5个研究因子叠加而来。 其空间分布特征与合肥中心区识别的结果类似,这说明合肥中心区的形成与休闲娱乐密切相关。 合肥中心城区休闲娱乐中心基本位于护城河以内的老城区。同时城市休闲娱乐中心区周边散落着颜色较深的色块,暂且认为是城市副休闲娱乐中心,较突出的有东区...
本发明提供一种结合POI数据的城市功能区识别方法、存储介质和电子设备,其中城市功能区识别方法包括:根据获取的目标区域信息获取目标区域的高分辨率遥感影像;根据目标区域信息获取目标区域的城市道路网信息,根据城市道路网信息得到目标区域的街区信息;根据街区信息划分高分辨率遥感影像,得到街区遥感影像;利用选择搜索性算法划分...