基于多源数据的南京市主城区城市功能分区识别研究

对于城市规划来说,识别城市功能区是进行具体城市规划建设的先手棋,高精度的识别结果可以为城市空间结构优化升级和资源合理配置提供数据支撑。聚焦南京市主城区,利用缓冲区和频率密度算法,结合POI数据和OSM路网数据对城市功能区进行识别研究,以OSM路网数据(不规则格网)和渔网分析工具(规则格网),对主城区进行分割获取研究单元,前者做缓冲区分析,后者做频率密度,得到识别结果,并进行对比分析。研究表明:基于OSM路网数据的不规则格网在较大尺度研究单元识别精度更高,更能体现功能区范围的连续性与协调性;基于渔网分析的规则格网在中小尺度精度更高,更能体现出功能区的细节和空间变化。总体来说两种方法的识别结果与南京市主城区实际功能区范围与类型相符合,为南京市规划发展提供借鉴意义。

城市功能分区的空间聚类方法研究及其应用——以济南市为例

作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用,它是城市功能分区中的关键性步骤。根据空间-属性一体化的概念模型,把影响城市功能分区的空间坐标、空间关系和属性特征纳入到统一的空间计算模型,分别运用K-平均算法、神经网络方法,对城市功能分区进行空间聚类计算,充分挖掘空间坐标和空间关系数据中隐含的空间聚集信息。实例分析表明,基于神经网络的空间聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。

基于自组织神经网络的城市功能分区研究

城市功能分区是指运用有关模型和方法,使城市空间形成明确的功能单元和有序的空间结构,空间聚类是城市功能分区的一种常用方法。基于自组织映射神经网络,该文提出了一种组合式的城市功能区聚类方法,根据位置-属性一体化思想,综合考虑了影响城市功能分区的位置数据和属性信息,对城市功能区进行空间聚类计算。该方法挖掘了空间位置数据和属性信息中隐含的空间聚集信息,保证了城市功能分区结果的可靠性。实例分析表明,该方法的聚类结果可以为城市功能分区提供准确、可靠的依据。

基于大数据的济南城市功能分区结构研究

城市功能分区结构研究可以检验城市用地功能是否合理并辅助优化城市空间结构。文章以济南市城区功能用地为例,基于地理信息系统(GIS)核密度分析方法,利用网络爬取的高德地图兴趣点(POI)数据研究了城市功能分区结构,并利用百度热力图验证各功能用地类型与人口流量空间分布的一致性。结果表明:居住用地、物流仓储用地、交通附属设施用地及绿地与广场用地分布合理;工业用地在西部和东部地区人流集聚程度较低;公管用地和公共设施用地在南部地区的人口发展潜力较大;商业用地聚集人流作用明显;各功能用地处于发展阶段,整体呈现中心集聚分布广、两翼离散少覆盖的模式,但总体趋向多核心、少聚集、覆盖广的方向发展。

宋代海港商贸型城市功能分区演化及影响因素——以广州为例

通过分析相关史料和现存实物,探究广州作为海港贸易城市,其功能空间的演变过程。指出为了适应海外贸易的发展,政府不断扩大城市空间、兴修水利、增设港口,最终形成了"三城并立"的城市空间格局,以及以水系为主要干道的城市交通网络体系。与此同时,商业区、居住区和衙署区逐渐沿着水系和港口扩展,而文教区为了避免商业因素的干扰,则逐渐聚集在番山、禺山一带。最终形成了空间复合性、发展统一性、山水融合性的城市功能空间特征,自然环境要素和城市职能的改变是影响城市功能分区演变的主要因素。

马克思地租理论与城市功能分区布局

马克思关于地租的理论是建立在对资本主义社会研究的基础上的,但社会主义也存在地租,一般以地价的形式表现出来。而地价又在一定程度上影响到城市功能分区的布局,本文将根据马克思地租理论浅谈一下地价对城市功能分区布局的影响。

辽宁省城市功能分区和空间布局研究

为贯彻落实全面振兴和区域发展战略,科学确定发展阶段,充分发挥国土空间规划顶层引导、管制和保护作用,提出辽宁省“十四五”时期城镇空间开发利用和保护提供思路和依据。

城市功能分区与国土空间规划的整合策略研究

随着城市化进程不断推进,城市功能分区与国土空间规划的整合策略变得尤为重要。城市功能分区将城市划分为不同的功能区域,如居住区、商业区、工业区等,以实现城市功能的优化配置;国土空间规划则是对整个国土范围内的土地资源进行合理利用和布局,以促进社会经济发展和生态环境保护。本文将通过阐明城市功能分区和国土空间规划的现状,指出城市功能分区划分标准和方法以及国土空间规划的协调与整合难题,并提出一系列的整合策略。

结合“珞珈一号”夜间灯光与城市功能分区的广州市碳排放空间分布模拟及其影响因素分析

合理模拟城市内部的碳排放空间分布情况,是制定清晰明确的碳减排政策的重要前提。由于以往相关研究所用数据分辨率较低,且未考虑行业差异,因此所得结果较难精细地反映碳排放空间分布特征。为解决以上不足,本文提出一种更为合理的碳排放空间分布模拟方法。首先利用时间序列法预测2019年广州市各行业碳排放量;然后结合“珞珈一号”夜间灯光及城市功能分区数据,在精细尺度下实现分行业的碳排放空间化;在此基础上进行空间自相关分析,揭示广州市碳排放空间分布规律;最后采用随机森林模型分析影响广州市分行业碳排放的社会经济驱动因素。结果表明:(1)广州市碳排放量在2011年后呈缓慢增长趋势,2019年碳排放量达83.12百万吨,其主要贡献来源为交通行业;(2)与常用的ODIAC(1 km)、EDGAR(10 km)碳排放产品及基于NPP-VIIRS的碳排放空间化结果(500 m)相比,结合高分辨率(130 m)夜间灯光数据以及城市功能分区实现的碳排放空间化结果可以在更精细的尺度上呈现区域内部的空间碳排放差异;(3)广州市碳排放呈显著的全局空间正相关,形成了以第二和第三产业集中区域为依托的高高聚集区;(4)广州市2019年第二产业碳排放的主要影响因素是一般公共预算收入、第二产业GDP、一般公共预算支出、固定资产投资额;第三产业碳排放的主要影响因素是社会消费品零售额、第三产业GDP、各个行政区总GDP以及人口数量。综上,本研究从城市内部行业结构差异出发,结合高分辨率的夜间灯光数据,展现区域内部的碳排放分布格局,所得结果将有利于相关部门制定精准的碳减排和产业优化升级策略。

城市环境功能分区及绿化树种配置——以大连市为例

在研究城市环境功能分区的原则、方法的基础上,以大连市为例研究了城市不同功能区的特点及常见绿化树种的生态效益,并由此提出了绿化树种选择与配置的优化模式。

“城市功能分区”教学案例

1背景描述对人教版高一必修二第二章第一节《城市内部空间结构》中的“城市功能分区”这一知识点的教学设计,我采取的教学思路主要是:从学生的生活实际经验出发,首先让学生了解、认识本城市内部功能分区的分布情况,进而带入生活实践中,感知、分析生活的功能分区有哪些特点,结合城市功能分区地图、电子实景地图,进一步验证学生的分析观点,最后得出城市内部不同功能分区分布的特点及要求。通过将学生带入实际的生活经验中感知分析,能充分激发学生积极思考探究的兴趣和自主学习的能力。

Google Earth在成都市功能分区研究中的应用

在历经了20余年的改革发展后,成都市在基础设施建设、产业结构调整和生态环境保护等方面都取得了长足的进步,在政治经济文化发展的同时,城市的用地规模日益扩大,城市功能分区日趋复杂,人地矛盾、功能与形态分区矛盾日渐凸现,城市功能分区已经成为制约城市发展的重要因素之一。为此开展成都市功能分区的研究也愈加重要,利用Google Earth软件提供的在线浏览的高分辨率遥感图像,结合其特有的空间分析和查询功能,探讨成都市的功能区的分区及成因,并对城市功能分区的发展趋势做出预测。

基于POI数据的城市土地利用和功能分区--以“城市内部空间结构”教学为例

基于POI数据的可视化教学,能够使教学内容直观明了。本文使用Python编程爬取高德地图POI兴趣点和安居客小区房价数据,结合ArcGIS软件平台,运用地理信息技术分析城市内部空间结构,并通过课堂教学呈现,以期为教师使用地理信息技术融合大数据与学科教学提供参考。

基于POI数据的城市功能区划分和识别——以泉州市主城区为例

随着社会经济发展,识别城市功能区,理解城市功能区的空间分布特征,对城市的科学规划和政府决策具有非常重要的作用.采用一种新型的城市功能区分区模型,利用城市路网划分出不规则格网作为研究单元,根据POI(point of mterest)的建筑面积、公众认知度对POI数据进行重分类和权重赋值.在此基础上使用核密度估计方法,并利用格网分割核密度,进而定量分析,实现城市功能区的划分和识别.最后将研究结果与泉州市地图进行对比,验证实验的准确率.

日本城市规划中的功能分区

城市功能分区,是城市规划的重要内容。日本的城市功能分区和我国有很多不同的地方。为了供国内城市规划同志参考,根据日本《都市计划法》和《建筑标准法》中规定的内容做些介绍。 日本在1968年以前的旧《都市计划法》中,城市规划中的功能分区,仅分为五种,即:居住地域、商业地域、工业地域、未指定地域、特定街区。

基于时空语义挖掘的城市功能区识别研究

针对目前城市功能区划分大多依靠人工完成,且未充分使用城市中时空数据的问题,提出一种基于时空语义挖掘的城市功能区识别方案.首先,选取某城市矩形区域为研究样本,并以建筑物为划分依据将研究样本划分为有效的基础区域;然后,对各基础区域内的新浪微博位置签到数据及POI(Points of Interest)数据进行时空语义挖掘,采用狄利克雷多项式回归(DMR)主题模型生成区域的功能性向量;最后,通过向量聚类,依据POI类别比例完成区域的功能性识别.实验结果表明,本方案相比基于POI密度的k-means聚类方案和基于潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型的城市功能区识别方法具有更高的准确性,位置签到数据所表征出的人们活动模式可以揭示城市功能区之间的差异,在城市地理空间分析上具有良好的效果.

城市功能区语义信息挖掘与遥感分类

中国城镇化和智慧城市建设的推进,对城市精细化规划与管理提出新挑战。明确城市空间结构划分,加强城市功能区的合理规划,对城镇化建设具有重要意义。基于遥感图像数据、POI(point of interest)数据及路网数据,使用遥感信息提取技术和语义信息挖掘方法,实现城市功能区的语义分类。对随机挑选的360处区块进行样本验证,结果显示城市功能语义分区的精度达到87.5%。该方法受区域限制较少,对城市功能分区研究有效。

基于地理场景的城市功能区建模与分析方法研究

为响应我国城市可持续发展的重大战略规划,需要获取高时效、高精度、大范围的城市功能分区数据辅助城市规划与管理。已有研究通常使用城市规划图表征功能分区信息,但规划图仅反映某一时间区间内对功能区建设的预期目标,不能反映当前时刻城市功能分区的真实状态。此外,规划图以街区为基本单元,忽视了街区内部功能类型的异质性,无法在更精细的尺度上分析功能分区情况。因此,仅使用规划图无法实时获取真实的功能区边界和发展状态信息,更无法满足城市可持续发展的要求。基于此,本文致力于发展一种自动化城市功能区制图的解决方案,重点解决功能区的空间单元提取、结构格局表达和功能类别智能识别等关键问题。