结合POI数据的城市商业中心区提取方案设计开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

1.研究的目的城市商业中心是构建城市空间格局必不可少的要素之一,常被视为一个城市的交通中心和经济中心。

作为现代城市最重要的功能区之一,城市商业中心区的发展与形成受到多种因素的影响,如何对其进行合理资源配置和空间规划,一直是城市地理研究的重点内容。

而POI数据是一种代表真实地理实体的点状数据,包含经纬度、地址等空间信息和名称、类别等属性信息。

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2. 国内外研究现状分析

1.主要理论基础1.1核密度估计法核密度估计法(Kernel Density Estimation) 由Rosenblatt和Emanuel Parzen提出基本原理是以每个样点i(x,y)为中心,通过核函数计算出每个样点在指定半径范围内(以带宽h为半径的圆)对各个栅格单元中心点的密度贡献值,搜索半径范围的栅格单元中心点距离样点越近,其样点的密度贡献值越大。

各个栅格单元中心点密度值空间叠加生成密度图。

在实际应用中,需要对已有的POI数据进行分析筛选,运用核密度法识别中心城区不同零售业态的集聚地,从零售企业经营的微观层面分析业态集聚区位选择的空间规律。

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3. 研究的基本内容与计划

1.研究内容(1)了解城市商业中心提取的背景与意义和已有案例的提取方法及其现状。

(2)以南京市为案例,设计基于POI数据的城市商业中心提取技术方案。

(3)掌握POI数据处理流程,包括:数据的下载、重分类、核密度估计聚类、商业中心范围提取等。

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4. 研究创新点

本次研究主要以实验分析为主,实地实践讨论为辅,采用熟悉的南京市POI数据,能够结合实地情况具体分析,做到发现城市发展的主要问题,争取为城市商业区发展及城市格局规划给出重要性建议。

城市商业中心是城市空间结构的重要组成部分,传统商业中心识别主要借助统计资料和经济普查数据,耗时耗力且更新频率较低;随着互联网技术迅速发展和移动设备大量普及,新兴的数据源不断涌现。

其中结合POI(兴趣点)数据提取城市商业中心区是一种新趋势。

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