利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取

交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。

中国城际社交关系网络特征分析

基于中国大型社交网络人际社交关系,以新浪微博为例,构建中国城际地理社交关系网络,提出以城市社交通量指数、城际社交通量指数和城市社交集聚指数为主要评价指标,借此评价城市社交活跃度与影响力、城际社交强度以及城市社交偏好性,分析中国城市社交网络的拓扑特征.研究显示,中国城际社交网络具有明显的全局异构性和局部异构性,在地理空间分布上呈现空间分异现象.城市的社交通量与集聚指数呈较强的正相关,深刻影响中国社会文明进程的一二线城市属于社交寡占型城市,与外界交流相比中小城市社交偏好更为集聚.该研究可为探讨线上网络空间与线下现实空间的映射关系,揭示社交网络信息流的地理空间传播路径、预测网络热点事件时空演化趋势及时空影响范围提供理论依据.

我国航空公司重组及其对航空网络结构的影响

航空公司重组是我国民航业放松管制过程中最关键的环节之一,这一重大的重组对我国民航业的发展和航空网络的结构产生了深远的影响。本文在解析了这次民航重组的过程及其背后政策内涵的基础上,主要从网络连通性、枢纽结构和空间服务范围等三个方面研究航空公司重组对航空网络结构的影响。研究结果表明,重组后决定航空网络的主体和方式发生了根本性的变革,从民航局的行政管理逐步转变为航空公司的市场化选择;重组不但拓展了主要航空公司的地理覆盖范围,而且也提升了其整体的空间服务水平;三大航空集团的网络从单一枢纽为主向多枢纽转变,轴辐式结构更加明晰;以重组为开端的放松管制政策优化了航空公司的资源配置,提高了主要航空公司的市场竞争能力,为进一步开放我国民航业,参与国际竞争奠定了良好的基础。

中国民航客运(国内)空间格局与竞争态势分析

利用统计分析和可视化方法,综合考虑行政、经济、人口和旅游吸引指标,采取抽样方法选择了60个具有代表性的国内大中城市,以近期发布的中国民航班期数据为基础,研究了构成中国民航运输网络的9家民航公司的通航城市和航线网络特征,并分析了各公司相互问的竞争关系。结果表明,三大航空集团和海航的航线呈多中心网状分布,而其他5家航空公司航线呈明显的单中心/双中心放射状分布;在运营中,三大航空集团和海航具有明显的垄断优势。而它们之间也存在明显的竞争关系。其他航空公司在构成中国民航运输网络骨架的大中城市航线运营中处于明显的竞争劣势。研究成果对航空公司航线、航班调整、代码共享和民航政策制订具有参考作用。

基于谷歌眼镜传感器的曲线拟合计步算法

当前独立的计步器普遍要考虑行人佩戴的部位,如基于手机的计步方法可靠性受限于手机放置位置。根据谷歌眼镜的位置固定特性设计了一种新的计步算法,有效地解决了平地、斜坡、上下楼梯等场景下的计步问题。该算法综合运用谷歌眼镜采集的加速度传感器信号和旋转矢量传感器信号,对这些信号进行快速傅里叶变换滤波处理,用二次曲线拟合信号序列,根据曲线参数阈值进行计步判断。实验结果表明:该算法在平地、斜坡、上下楼梯等场景具有96%以上的准确率。

发展时态GIS的可操作性时空数据模型

当前GIS广泛采用的空间数据模型不足以满足时态GIS发展的需要。该文探讨时态GIS所需的、可操作性时空数据模型,并且以土地利用和交通发展的时空相互作用为例,说明如何设计和实施相关的时空数据模型,用于支持发展时态GIS。

带源节点的快速社区发现算法

提出了一种改进的带源节点的CNM快速社区发现算法,用于含有部分已知社区属性节点的复杂网络的社区结构划分。算法中将这部分节点作为源节点,采用模块度增量最大化为目标函数对待划分节点进行聚合,并在取得最大全局模块度值时得到社区划分结果。以深圳市手机基站用户流量网络为例,将位于各规划城市中心的基站点作为源节点引入,对城市进行区域划分。结果表明,该算法不但能够发现基于各城市中心的服务边界,也能发现一些隐含的城市区域。

从时空GIS视野来定量分析人类行为的思考

从面向城市科学发展所必须的人类行为研究需求出发,从时空GIS的视野来看人类行为研究的基础问题与研究方法,剖析时空GIS对定量分析人类行为研究中的理想与现实间的鸿沟,以及所存在的理论与方法挑战,总结了时空GIS支撑人类行为研究的能力与不足,为大数据时代的人类行为研究前沿探索拓展思路。

绝对空间定位到相对空间感知的行人导航研究趋势

相对空间比绝对空间更易于被人理解。行人导航本质是以相对于人的导航环境视觉与空间等相对语义来动态引导行人的过程,即相对导航。目前,GIS导航理论以绝对定位与空间建模为基础,没有充分理解人对相对语义的认知差异,缺乏基于相对语义的导航理论模型。首先,总结了以绝对空间定位与表达为基础的行人导航研究,提出了相对空间感知的行人导航研究新方向。然后,剖析了相对导航研究的理论研究需求,如:行人相对导航数据采集与建模、行人导航环境相对语义的提取、行人导航行为的自动感知分析、行人导航的多感官交互机制、行人导航路径选择与确认机制等。最后,展望了未来行人导航研究与重要创新的3个阶段。

利用位置的虚拟社交网络地理骨干网提取

基于海量的中国大型社交网络新浪微博人际社交关系数据,利用用户的地理位置信息对人-人(人际)社交关系进行虚拟网络空间到物理空间的映射,形成地-地关系。以城市为尺度,对个体间的社交关系链进行聚合,构建城市-城市(城际)社交关系网。根据网络的全局异构和局部异构等拓扑特征以及城市空间的相互作用,提出了一种融合重力模型和信息熵技术的地理骨干网提取方法。该研究有助于揭示虚拟网络环境下的城市体系结构、城市辐射力、城市吸引力和开放程度等问题。

顾及手机基站分布的核密度估计城市人群时空停留分布

为了减小人群在连续空间上停留分布的估计误差,结合手机基站的空间的分布特点,根据基站间的邻近性来计算带宽控制参数,使搜索带宽随着基站的分布而变化;利用最小二乘交叉验证和对数概率两种方法来评价其估计效果,结果表明变化带宽比固定带宽的核密度估计效果更优。以深圳市手机位置数据为例,利用改进方法估计了几个典型时段城市人群停留的时空分布差异,反映了城市人群对城市不同区域的使用情况及其随时间变化情况。

面向活动地点推荐的个人时空可达性方法

如何在时空制约条件下合理安排个人活动与出行是现代社会中人们日常工作和生活的迫切需求。个人时空可达性研究以个人时空行为视角聚焦个人在时空条件下开展各种活动的自由度,长期以来一直受到人文地理学、社会学和交通工程学等领域的广泛关注。本文基于时间地理学理论,提出一种个人时空可达性方法,顾及活动地点开放时间、最短活动时长及个人活动偏好,实现个人时空可达性分析与评价。然后,利用城市餐饮类服务设施空间位置、营业时间、公众评级等多维时空属性信息及城市路网数据检验方法有效性。本文提出的个人时空可达性方法可为空间规划、时空行为研究提供方法支撑,同时,面向个性化活动地点推荐,可为个人智慧出行提供策略与指导,并且在公众位置信息服务及位置社交网络内容服务等方面具有良好的应用前景。

城市人群聚集消散时空模式探索分析——以深圳市为例

城市中人群的移动是带有目的性的,城市空间结构功能也存在差异,导致人群在城市中出现聚集或消散的现象,而且该现象会随着时间不断变化。本文基于海量的手机位置数据,以深圳市为例,采用自相关分析识别出城市中人群聚集与消散的区域,然后将这些区域一天中人群聚散组合成时间序列矩阵,采用自组织图聚类方法(SOM)进行聚类得到9种典型的人群聚集、消散时空模式,结合土地利用现状数据,分析解释了每种聚散模式最可能出现的土地利用组合。该研究从聚集和消散的角度探索了城市人群移动的时空模式,进一步帮助理解城市不同区域人群的移动模式以及与城市空间结构功能之间的关系,对城市规划、交通管理具有参考和指导意义。

利用时间地理进行位置相关的时空可达性表达

为弥补传统可达性动态反映不同位置上可利用时间限制的可达时空表现能力的不足,提出了一种基于时间地理的位置相关时空可达性表达方法,该方法以时间地理框架为基础,集成个人的活动需求,实现了面向个人的可达性表达,提高了时空可达性分析的实用价值和应用水平。

利用ASIFT算法实现多视角静态交通标志识别

针对自然场景图像中交通标志存在多视角难以识别的问题,提出了一种基于ASIFT(affine-scale-in-variant feature transform)算子匹配的交通标志识别算法。利用ASIFT对视角变化的不变性进行特征点匹配,通过统计并比较有效匹配点来决定标志种类。实验表明,该算法对视角较小的交通标志也有较好的效果。

基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算

现有研究在缺少公交车运营信息的情况下,利用公交线间正交换乘信息的方法来识别公交车持卡乘客的上车站点,但在实际运用中很多班次无正交换乘的乘客,容易导致公交乘客上车站点匹配困难。因此,本文提出了一种基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算方法,该方法充分利用IC卡数据中的综合换乘信息(公交线间的正交和非正交换乘信息、地铁和公交线间的换乘信息)与公交网数据确定班次行驶方向,对班次内的乘客进行分组,充分利用综合换乘信息确定基准组及其对应的上车站点;然后,通过最小偏差规则匹配待定组的上车站点,实现公交乘客上车站点的推估。利用换乘信息确定班次行驶方向弥补了现有研究无法确定班次行驶方向的不足,使公交乘客上车站点推算方法更科学;最后,基于2011年8月的"深圳通"IC卡数据进行实例分析,对比只利用正交换乘信息确定的基准组数量和利用综合换乘信息确定的基准组数量,结果表明:该方法可使确定上车站点的组数占总组数的比值提高,克服了只利用正交换乘信息推算上车站点方法中存在的单个班次无基准组从而无法进行站点匹配的困难。本文方法比只利用正交换乘信息匹配站点,具有更高的可行性与准确率。

城市群体移动模式研究中空间尺度影响的定量分析

城市群体移动研究通常以网格为空间分析单元,其分析存在可塑性面积单元问题(modifiable area unit problem,MAUP),目前的研究缺乏对不同大小的网格面积单元所忽略的城市群体移动规律的定量分析结论。对城市空间进行有限的不同大小的等间距格网划分并对城市群体移动忽略部分进行分析,发现格网内群体移动量随格网大小线性递增,格网间的群体移动量随格网大小线性递减,并以提取城市重要位置的空间分布和属性特征的不一致为例,表明应对忽略的短距离移动予以重视,避免决策上的偏差。与此同时,不同格网划分大小情况下格网内的移动量在住宅用地、工业用地上被忽略程度较为严重,建议根据实际研究的目的采取不均匀划分空间格网方法,避免过多忽略群体移动。

轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响

个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。

城市海量手机用户停留时空分异分析--以深圳市为例

识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。

面向人类行为研究的时空GIS

人类时空行为是地理学、物理学、规划学、流行病学等多学科共同关注的研究主题。时空GIS面向地理时空数据的建模与分析需求,注重时间与空间的一体化表达,为人类行为特征分析与规律探索提供基础方法支撑。然而,现有时空GIS在人类行为时空过程表达以及人类行为与时空场境交互分析等方面存在不足。本文通过深度融合时间地理学理论,提出一种面向人类行为研究的时空GIS方法,以丰富与完善现有的时空GIS方法体系。在深入解读时间地理学中"情境"、"企划"等核心概念的基础上,本文分别从情境要素存在性动态表达、情境要素相关性动态理解及情境要素变化的动态感知等方面探讨拓展现有时空GIS方法的可行性。