基于地理标记照片的西安市海外游客流动时空分布特征

基于2008—2019年Flickr平台内游客上传的带有西安市地理标记的照片数据,运用HDBSCAN算法和社会网络分析法,对西安市的入境旅游热点地区进行提取,并构建入境旅游流网络结构图,对海外游客的时空行为进行探究.结果表明:2008—2011年,入境游客数量稳步上升,2011年之后逐年下降;月度入境游客访问数量呈倒“W”型分布,峰值出现在每年5月和9月.西安市入境旅游流呈“两级分化,城内集聚”的格局,其中城内旅游热点地区分布相对集中,且热度较高;城外、郊区的旅游热点地区吸引力稍显不足,远郊区的旅游热点地区分布虽少,但热度排名整体靠前.西安市入境旅游流网络结构较为紧密,“核心-边缘”结构特征明显,且核心热点地区对边缘热点地区具有一定的带动和辐射作用.各旅游热点地区的度中心性与接近中心性统计结果排序差异不大,核心旅游热点地区的结构优势突出,可进入性高.

基于地理标签照片的国外旅游研究述评与展望

近年来,地理标签照片逐渐成为旅游研究中的重要数据来源之一,其元数据中的拍摄地点经度与纬度、拍摄时间、上传时间、曝光时长等信息得到了国外旅游研究者们的普遍关注。本文通过文献检索、统计、归纳,分析了10年来国外学者基于地理标签照片开展的旅游研究情况,这些国外研究王要集中在地理标签照片与实际旅游者数量相关度、旅游者时空行为分析、旅游线路推荐系统、目的地形象感知研究和重大事件对旅游影响的探测等方面,并且取得了一定进展,对多角度全方位研究旅游理论提供了一个新的视角,为未来全面认识旅游者行为、改进旅游目的地管理与营销开拓了一个新的、有重要潜在价值的大数据视角。

基于地理标记照片的游客空间分布特征研究——以海南省为例

地理标记照片的出现为旅游研究提供了广泛的数据资源,近年来越来越多的学者采用该方法分析城市、景区内部游客空间分布及其变化特征,但目前研究尚缺乏对于宏观空间尺度(如省)案例地的案例研究。采用从Flicker网站搜集到2005年7月至2015年6月期间游客在海南拍摄的7 942张照片,运用核密度分析方法探索海南省游客空间分布特征,研究结果与目前海南旅游现状及前人的研究结果表现为高度的一致性。研究认为,基于地理标记照片的方法对宏观空间尺度案例地进行研究具有一定的可行性。

基于地理标记照片的赴大连游客时空行为特征研究

利用地理标记照片研究游客时空行为具有明显的优势,其研究前景广阔.以Flickr网站收录的1997—2014年18年间3 147张大连地理标记照片为基础数据,通过时间序列分析法和AcrGIS空间分析方法对赴大连游客拟态时空行为进行研究,结果发现:(1)1997—2014年赴大连游客Flickr照片数量大体呈非平稳上升趋势;(2)赴大连游客Flickr照片月际变化和日间变化说明赴大连游客时间选择具有明显的季节性和时段性;(3)赴大连游客Flickr照片空间分布主体呈稳定带状结构,呈左倾的"工"字型,可见游客集聚分布在城市中心和旅游中心;(4)照片分散趋势日益加强,游客目的地选择愈加不局限于传统景点.

地理照片元数据的黄河上游城市群游客行为研究

针对地理照片元数据对入境游客空间分布特征及旅游行为规律研究不足的问题,该文采用密度聚类(P-DBSACN)、路径追踪、UCINET网络分析等方法探索了2008-2018年黄河上游城市群范围内入境游客热点区域时空分布格局、游客行为规律。研究表明:旅游热点区域(AOI)在空间上形成以西宁-兰州-银川区域之间的"V"状型特征,AOI分布与城市内部的交通枢纽、旅游资源吸引力、季节性变化等因素密切相关;在时间上,夏秋季旅游流较大,8月和10月份是入境旅游高峰期,呈现出较为明显的季节性特征;运用路径追踪分析法识别出单节点路径、区域内路径、跨区域路径三种轨迹模式;游客偏好于青海湖、雅丹地质公园、丹霞地貌、镇北堡影视城等知名度高的景区(点),且甘青大环线是游客热衷选择的热点旅游流线。研究结果可为科学引导黄河上游城市群旅游业健康发展提供依据。

基于地理照片的教学资源开发探索

地理照片是教学中理论联系实践的重要载体，也是直观化呈现地理信息的重要途径。开发地理照片教学资源，有利于开拓师生的地理视野、激发学生学习兴趣、提高课堂教学效益，以及培养师生的审美情趣和勇于探究的科学精神。基于此，笔者主持的课题组对地理照片教学资源在课堂教学、培养学生学科能力、命制原创试题等方面进行了有益探索。

基于地理标记照片的城市旅游热点区域演化特征研究--以北京市为例

对长期旅游大数据的深入挖掘有助于把握旅游城市演化发展规律。使用YFCC100M地理标记照片数据集,提出分区与自适应优化的DBSCAN空间聚类方法,并分别从点与网络视角对北京市旅游热点区域的时空演化特征进行研究。结果显示:(1)北京市城市环路是旅游流聚集程度的重要分界线,奥运会的举办对城市旅游带动明显,奥运村、亚运村与三里屯等的兴起形成了新的城市旅游格局。(2)北京市核心区与主城区内旅游流聚集区由分散的条带状向紧凑的团块状发展,AOI(Area of Interest)空间形态在2008年后趋于稳定;主城区与核心区AOI在暑期客流集聚密度与分布不均衡性最高,郊区AOI在下半年客流集聚密度上升。(3)北京市旅游流网络的规模和客流量逐渐增加,整体呈现扩张态势,网络中热门节点对冷门节点具有带动作用,存在正相关演化趋势。

基于地理标记照片的夜间游客时空行为及轨迹特征研究——以重庆中心城区为例

夜间旅游在深化供给侧结构性改革,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局中发挥着重要作用。收集马蜂窝旅游网上2016—2020年的重庆中心城区地理标记照片,运用DBSCAN算法、时间统计分析和追踪分析探究重庆中心城区夜间游客的时空行为及轨迹特征。结果表明:①重庆中心城区夜间游客数量与国内外游客总量时间变化特征存在差异,气候条件和节假日是影响重庆中心城区夜间游客数量的重要因素。②重庆中心城区夜间游客规模逐年递增,游客量方面,春季>秋季>冬季>夏季,夜间旅游旺季为4月、5月、10月,热门时间段为18—20时,20时达到峰值。③重庆中心城区夜间旅游AOI形成“一核多点”的空间格局,倾向高级别景区(点)、城市商业街区、重要交通节点、山脊线、水岸线和重要文化空间。④重庆中心城区夜间游客行为轨迹以单节点轨迹为主,部分为区域内轨迹和区域间轨迹,单节点轨迹倾向知名度高的夜间旅游节点,区域内轨迹呈现核心边缘扩散特征,区域间路径轨迹以“A→B”式为主。

基于地理参考照片的西北五省游客时空格局研究

以全球最大的地理标签照片共享平台Panorimio为数据源,通过其API接口下载了2000—2013年共7355名用户在西北五省拍摄并共享的35 033张照片,利用其地理标签和时间数据分析游客时空规律.研究发现,2000—2013年,游客时间分布呈现出"缓慢增长—快速增长—稳步增长"3个阶段,客流整体呈上升趋势;空间分布上,由初期的围绕中心旅游城市呈点状分布,继而沿丝绸之路北线重要节点城市呈单一线状分布,演进到沿丝绸之路北、中、南3条线呈多轴线分布.最后,采用照片数据建立西北五省丝绸之路廊道区旅游热点城市等级体系,并利用统计数据对其进行验证,发现利用照片数据能够很好地研究旅游热点城市等级其结构.

基于地理标记照片的厦漳泉地区游客空间分布特征研究

以海西旅游圈下的二级旅游区厦漳泉地区为案例地,采集Flickr网站2000-2018年间在旅游目的地范围内拍摄的10 645张地理标记照片,运用空间热点分析法和核密度分析方法对游客空间分布特征进行历时性分析,结果表明:厦漳泉地区呈现"大集聚、小分散"游客空间分布特征;厦漳泉地区游客到访旅游景区由单核向双核演变;不同季节游客到访景区点存在一定差异;游客日内空间分布差异不明显.

基于地理标记照片的山西省游客空间格局及因素分析

本文立足于旅游地理学的基本理论,利用flickr图片分享网站与去哪网、马蜂窝、携程网站中共享的含地理位置的照片信息和信息文本,结合百度地图拾取系统作为数据源,采集了2008年至2017年中2000张照片中筛选的403张照片。并运用GIS10.3中空间分析法作为主要方法进行可视化表达。绘制了山西省游客空间分布的相关图件,分析表明山西省游客的空间分布格局呈现三个明显特征:第一,山西省游客主要集聚在山西中部北部,空间形态上呈现集中于太行山、吕梁山之间的纵贯全山西省中部的盆地地区。东、中、西三大纵列地形带,游客分布表现出明显的空间差异。第二,呈现沿交通线与知名景区的重叠区域是游客分布的重心区。第三,山西省游客空间过度集中于太原市、大同市、忻州市、晋中市为依托的周边地区,并刨析影响游客分布格局的因素。研究结果还表明临汾市、运城市不是游客空间分布重心,并分析导致该布局的原因提出对应旅游营销策略解决这一问题,对整体上完善山西旅游产业转型升级有一定参考意义。

基于地理标记照片的桂林入境游客时空分布特征及其影响因素

分析入境游客时空分布特征有利于了解其旅游行为和偏好,同时通过研究影响入境游客时空分布特征的因素,可以为旅游目的地旅游规划设计、营销推广等活动提高参考.本文以桂林市作为研究案例地,基于Flickr地理标记照片,运用ArcGIS空间分析技术和多元回归等技术和分析方法,对桂林市入境游客时空分布特征及其影响因素进行研究,研究表明(1)桂林市入境游客时空分布主要集中在阳朔县、象山区、秀峰区和龙胜各族自治县,入境游客分别在阳朔县城、兴坪古镇、两江四湖·象山景区和龙脊梯田景区形成聚集点;(2)旅游资源禀赋和外国领导人访问是影响桂林市入境游客时空分布的重要因素,对桂林市各区县入境旅游发展呈显著正向促进作用.

基于地理标记照片的浙江雁荡山国家森林公园景观偏好研究

公众自发在社交媒体平台上发布的地理标记照片为景观偏好的研究提供了新的数据源。通过获取浙江雁荡山国家森林公园游客发布在Google earth、Flickr、两步路和绿野户外六只脚论坛四大网站上的近十年地理标记照片,采用图像质性分析法研究游客的景观偏好。结果表明:雁荡山国家森林公园游客偏好的景观类型包括自然天象、山水地貌、道路、植被花卉与草地、室内场所设施、室外活动设施和解说系统设施七大类,各类型受到了游客不同程度的关注。最后,从游客偏好的角度提出针对性的景观优化设计策略。

基于随机森林算法的长沙市入境游客热点区域识别

当前游客热点识别方法主要依赖于游客的位置信息数据,未充分考虑地理因素对游客活动的影响,在地理意义上的解释力尚有不足。本文基于Flickr平台获取的带有地理标记的照片及其属性信息,结合多源时空数据,使用随机森林算法识别入境游客旅游热点区域(areaofinterest,AOI),探究长沙市入境游客AOI特征及成因;并与传统的密度聚类算法(P-DBSCAN)进行对比评价。结果表明:(1)随机森林算法在区域整体热度识别中表现优异,部分AOI边界具有明确的地理意义;(2)入境游客的整体分布格局较为稳定,核心区外围受距离影响明显,发展潜力不足,距景点400 m处为影响入境游客分布的临界点。本文为研究长沙市及类似城市的入境旅游热点区域和旅游资源配置提供了新视角。

行走济源 “豫”见地理

地理实践力是四大地理核心素养之一,培养地理实践力需要从生活出发,关注生活中的地理。文章以河南省济源市及其周边地区地理现象的实地考察为基础,对拍摄的景观照片进行地理解读,从地理教师的视角,为读者呈现如何发现、挖掘生活中的地理知识,从而提高地理实践力。

基于地理标记照片的粤港澳大湾区入境旅游流转移规律及空间结构特征

本文基于数据挖掘技术获取了Flickr平台上2009—2019年粤港澳大湾区范围内的地理标记照片数据,综合运用自适应参数的密度聚类法、关联规则挖掘算法、社会网络分析等方法,识别出各城市内部的旅游热点区域,对入境旅游流网络的动态结构特征进行总结。研究发现:①各城市内部的旅游热点区域(AOI)可分为旅游功能类、特定功能类和复合功能类,粤港澳大湾区中存在明显的经济、城市功能驱动的旅游流。②入境旅游流在城市内和城际间的转移方向均呈现出趋向高级别-高功能的“趋高性”流势,在城市内部主要以复合功能类AOI为中心进行转移,拥有复合功能类AOI的城市在区域内部的旅游竞争力相对较强、旅游节点地位相对较高。粤港澳大湾区城际间强对流主要发生在高级别城市之间,呈现出“内密外疏,东重西轻”的多层级格局。③入境旅游流网络结构呈现出“多中心共存,广泛联结”的均衡化演进特征,2009—2019年间的网络密度不断加强,联系广度不断拓展,形成了以香港地区为主核心,深圳、广州、澳门地区为次核心,东莞、珠海、佛山为重要节点,其他城市为一般节点的多中心网络结构。本研究兼具区域和城市内部两个视角,基于“点-流-网络”的尺度嵌套框架,丰富了区域入境旅游流的研究视角与研究内容,实践上可为促进区域入境旅游发展提供科学支撑。

南京市游客路径轨迹空间特征研究——以地理标记照片为例

地理信息系统与通讯技术和网络技术的发展和融合,为游客追踪数据生产和采集提供了技术支持。本文借助于Panoramio这一新兴网络媒介与互动平台,利用社会网络挖掘技术,发现、提取Panoramio中游客地理标记照片信息数据,运用Arcgis的空间热点分析技术、追踪分析技术对采集的数据进行空间信息的处理和表达,探索基于地理标记照片的南京市游客空间分布格局和路径轨迹模式。研究发现:①南京市游客地理标记照片呈现出高度的地理集聚特征,形成"大分散、小集聚"圈层式空间分异模式。南京城市核心区占主导,近郊区整体上弱于核心区,体现了中心-外围逐渐递减的特点,说明南京市游客空间选择具有明显的向心性。②通过Getis-Ord Gi*分析,识别了核心热点区,热点区具有倾向于重点旅游景区集聚、城市中央商务区集聚、重要文化空间集聚、重要交通设施集聚等特征,充分说明了照片空间分布和城市地域的旅游资源引力、商业集聚状况、重要文化设施、交通枢纽地区等因素密切相关。③借助追踪分析方法,挖掘出单节点轨迹、区域内部轨迹、区域间路径轨迹3种路径方式。62.69%游客选择单节点轨迹方式,13%游客选择区域内部路径轨迹方式,24.31%游客选择区域间路径轨迹方式。④识别了110种不同路径轨迹序列,形成7类区域间路径轨迹模式,游客路径轨迹中存在着明显的结构分层,形成了强中心线型结构。

北京城市旅游功能热区的演变与规划响应

城市旅游功能区是产业集聚极为有效的空间抓手。研究以旅游热区为视角,以北京为研究对象,以Flickr社交平台2005~2016年北京市地理标记照片为数据基础,基于密度聚类(P-BDSCAN)识别热区,提出K—密度、K—指数的分析方法,以此梳理热区视角下功能区的总体特征及时空维度上的发展演变,针对当前存在的问题,探讨旅游功能区发展的规划应对策略,提出老城、中心城区、市域和京津冀4个空间层次的规划思路。

基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征

城市作为现代旅游目的地的一种重要类型,在集聚旅游发展要素、塑造城市休闲空间、提升城市品质等方面具有突出作用。城市旅游流是城市旅游要素关联、空间组织的路径,对于城市交通组织方式、公共服务设施建设、休闲旅游产业布局等方面影响越来越大。本文立足城市内部微观尺度,以入境旅游流空间特征为研究对象,利用数据挖掘技术,通过Flickr API接口获取了2004-2015年北京市范围内全部带有地理信息的照片及其属性信息,通过构建的数据清洗方法控制初始数据质量,建立基础数据库,使用密度聚类(P-DBSCAN)、马尔科夫随机链等方法探索入境游客热点区域空间分布格局、流动空间特征。结果显示:(1)北京市历史城区(2环之内区域)、中心城区(2环至5环之间区域)以及郊区(5环之外区域)的旅游热点区域(AOI)呈现出不同的空间特征,其中历史城区AOI呈现出与景区、休闲娱乐、餐饮购物等相关产业空间重叠的趋势,各热点区域边界模糊,复合连绵成片。中心城区AOI集聚与城市功能区密切相关,具有明确的城市功能取向。郊区AOI基本与旅游景点一致,没有向景区外部延伸;(2)传统历史文化类AOI访问热度占有绝对优势,商业购物休闲AOI及现代城市功能AOI的影响力在逐渐增强;(3)强入境旅游流主要集中在历史城区内部AOI之间,以及中心城区的西北部与东部区域内部AOI之间,郊区AOI之间没有较强的旅游流,北京市入境旅游流整体呈现以历史城区为中心,放射性分布的框架;(4)各区域AOI之间均有较次一级旅游流联系,北京市入境旅游流形成了初步的网络结构。

内蒙古视觉旅游形象的时空感知研究——基于DeepSentiBank的地理标记照片分析

本研究以内蒙古为案例,运用DeepSentiBank解析了257633张地理标记照片的视觉内容,进而从游客感知视角分析了内蒙古旅游景观和视觉旅游形象的季节性差异及其空间分布特征。结果发现:1)内蒙古四季景观各具特色,春季沙漠、夏季草原、秋季林木、冬季冰雪是游客在各季节感知的突出景观;2)自然风光是内蒙古各季节最为突出的视觉旅游形象;3)内蒙古游客在照片中的情感表达存在显著的正面倾向,且正向评价的游客比例远高于负向评价的游客比例;4)内蒙古自然风光、人物、设施、动物四类旅游形象呈现"中东部集中连片,西部稀疏孤立"的空间分布特征,而建筑、植物旅游形象呈现"稀疏分散,极核显著"的空间分布特征。本研究对内蒙古旅游形象优化和旅游营销策略提升有一定的借鉴意义。