基于局部集聚特征尺度判定的兴趣点离群分布探测及其可解释性分析

兴趣点(POI)对于深化理解地理空间中人类活动和环境特征的作用日益凸显,从大规模空间数据中探测与周围环境显著不同的离群点是增强人地系统认知的重要研究方向。现有离群点挖掘方法应用于POI时存在局部空间分布特征表达及量化不足的缺点,并且其有效性亟待进一步讨论。鉴于此,本文提出了基于局部集聚尺度判定的兴趣点离群分布探测方法。首先,借助Delaunay三角网构建POI的空间邻接关系,并基于交叉K近邻距离和多尺度特征参数判别点群的局部集聚特征尺度;然后,提取满足尺度约束条件的点及其邻接边集;最后,通过边长约束指标剔除不满足条件的局部长边并整合离群簇,完成POI离群探测。根据实际数据的对比实验结果可以得出所提方法泛化能力良好,且可在不破坏POI固有分布特征的前提下有效、稳健地探测离群点。本文进一步开展离群点探测结果的可解释性分析,讨论得出兴趣点离群分布成因与类型占比、空间布局、占地面积及公众认知水平等因素密切相关。本研究为全面把握城市发展动向、资源配置优化、提高城市可持续性及人居生活质量等方面提供新的方法与研究视角。