长沙市建成区城市用地功能变化的特征识别

为快速城市化进程中有效理解城市用地功能的时空变化特征提供一种快速有效的创新方法。基于POI(Points of Interest)与RS(Remote Sensing)数据,运用频数密度与类型比例法、核密度分析法,识别长沙市建成区2012年与2022年城市用地功能的变化特征。两期城市用地均呈现混合与单一功能用地“中心-外围”的圈层化地域分布格局,总功能用地增加39.04%;单一的工业用地规模最大且增加最显著,绿地与广场用地以及交通设施用地大大增加;主要的混合功能用地类型不变,但混合度增加16.85%。对比RS识别结果,基于POI数据精细化提取与划分城市单一与混合功能用地进行功能变化特征分析,更加符合实际情况。

基于POI数据的城市用地功能时空格局演变与驱动力研究——以长株潭中心城区为例

城市用地功能时空格局演变研究对优化调整城市土地利用结构具有重要意义。本文基于长株潭中心城区2014年、2018年及2022年兴趣点(POI)数据,运用词频-逆文本频率指数模型算法、标准差椭圆分析法、核密度分析法,利用地理信息系统(GIS)软件对城市功能用地空间格局进行识别与特征分析,进而运用地理探测器对长株潭中心城区功能空间驱动力进行探测。结果表明:长株潭中心城区单一功能用地和混合功能用地数量都在逐年增多,且单一功能用地数量始终多于混合功能用地数量;长株潭中心城区城市功能用地大致呈现“多核心—外围”分布格局,研究区南部和北部存在明显差异;长株潭中心城区城市用地功能空间分布是多种驱动力综合作用的结果,行政中心坐标因子的影响力最大,而双因子交互呈现不同程度的双因子增强和非线性增强,自然环境和区位条件平均交互作用的解释力较强。

基于POI数据的城市用地功能演变与评价研究——以株洲市辖区为例

利用POI数据研究城市用地功能演变对优化土地利用结构具有重要的现实意义。以株洲市辖区2015-2021年三个时期POI数据为基础,运用空间频数密度与类型比例法、核密度分析法、标准差椭圆分析法,利用ArcGIS软件对城市功能用地整体空间格局进行可视化分析。结果表明:(1)株洲市辖区单一功能用地和混合功能用地数量都在逐年增多,但单一功能用地数量始终多于混合功能用地;(2)株洲市辖区单一功能用地呈集聚分布,混合功能用地呈点状分散布局比较分裂;(3)株洲市辖区城市功能用地整体上呈现“核心-外围”分布格局,研究区由北往南单一功能用地的集聚趋势逐渐减弱,混合功能用地的多样性逐渐降低。

基于POI数据的城市用地功能识别与评价研究——以济南市内五区为例

充分利用大数据开展城市用地功能识别,有助于把握城市空间结构,推动城市内部空间合理布局。POI数据是大数据时代一种较易获得且极具代表性的空间点状数据,能够有效地确定城市用地的实际功能。以济南市内五区的185126条POI数据为基础,对所得数据进行去重、纠偏、重分类,构建城市用地功能分类体系,运用频数密度、类型比例及核密度估计,识别济南市内五区城市用地功能并利用误差矩阵对识别结果进行检验。结果表明:①混合功能用地与单一功能用地呈现圈层化地域分布特征,"核心-外围"分异明显;②由内向外单一功能用地集聚趋势减弱,混合功能用地多样性降低,不同用地表现出不同的空间分布模式;③通过误差矩阵及与用地规划图中规划用地及电子地图的实际用地对比,识别总体精度为75. 67%,识别结果较为准确。