基于Baidu Map/天地图建筑物矢量化方法研究

针对建筑物特点和抗震易损性评估要求,研究了基于ArcGIS平台的天地图建筑物数据加载于Baidu Map的矢量化方法,探讨了Baidu Map与天地图的坐标转换,提出了最佳公共点快速搜索算法,实现了数据批量采集与精确匹配。结合宿迁市宿城区建筑物矢量化实验案例,验证了其有效性和便捷性。

Baidu Maps在移动震情信息接收中的应用

地震发生后,快速为社会公众提供震情服务及其重要。通过分析震情短信,应用Baidu Maps API、Android、SQLite数据库等技术,开发了基于Android的移动震情信息接收系统,用于集中管理震情信息并在地图上显示,以实现震情的可视化应用。

东昌湖景区旅游服务设施空间分布特征研究

针对景区旅游服务设施分布是否合理的问题,基于POI数据,运用最邻近指数、核密度分析、标准差椭圆分析和空间相关性分析,结合百度地图热力图所反映的人口集聚情况,对聊城市东昌湖风景区旅游服务设施空间分布特征进行研究。结果表明:购物与餐饮设施的分布数量最多,占各类设施数量的53.42%和28.57%,最邻近指数分析显示各类设施分布类型均为集聚型(R<1);各类设施以东昌湖东北部区域为集中分布区且在空间上有明显的重合现象,景区西南方向的设施分布与相邻区域形成了严重断层现象;各类设施的空间分布中心较分散,配套设施服务范围最广,占总体面积的24.4%,购物设施的方向性较弱,椭圆扁率为0.09;不同旅游服务设施在空间分布上具有较强的相关性,餐饮、娱乐和购物设施与其他各类服务设施相关性较高;各类设施与人口热度显著相关,对工作日人口热度贡献率最大的是配套设施,购物设施对休息日人口热度的贡献率最大。

广州主城区轨交站域活力时空分异与分类优化探讨

基于GIS平台结合百度热力图工作日和休息日全时段数据,深度解析广州主城区164个地铁站域活力时空分布,并基于平均活力值和活力离散系数划分6种站点类型,分类解析及探讨优化提升策略。研究表明:(1)时间维度:工作日站域活力集聚比休息日早,整体持续时间长;空间维度:工作日和休息日热力空间分布整体无显著差异,呈“从中心向外围逐步衰减”圈层结构。(2)以“平均活力值”和“活力离散系数”双重指标将164个站点分为6种类型,其中“高活力-低离散型”站点占51.8%。(3)不同类型站点活力变化差异显著,低活力站点开发强度低、高离散站点用地不均衡现象严重,建议根据6类站点不同活力特征进行精细化空间优化提升。

基于时空地理加权回归模型的南宁历史城区活力影响因素研究

本文以南宁历史城区为研究对象,通过基于多源数据的定量测度方法,描述活力时空变化特征,筛选活力影响因素指标,并构建时空地理加权回归模型,从时间和空间两个维度讨论指标对历史城区活力的影响。回归模型结果显示:街道环境、功能业态和交通可达性对历史城区活力的影响有时空异质性。可步行性、餐饮、文化休闲和生活住宿密度与历史城区活力呈正相关。餐饮、生活住宿、购物、医疗保健密度和距公交站点距离对工作日的活力影响程度更为显著,而在周末,可步行性、天空视率、绿视率和行政办公密度对活力的影响程度更强。最后提出了提升历史城区活力的规划设计启示。

天津滨海新区居民职住关系及其影响因素研究

基于百度地图时空大数据分析了天津市滨海新区居民职住空间分布特征和通勤交通现状.研究结果发现:滨海新区就业地与居住地在空间分布上保持较高的一致性,不同功能区内的职住空间匹配存在较大差异;居民出行以长距离通勤为主,平均通勤距离为9.1 km;副城区尚未形成一定规模和影响的就业中心.同时,从地理位置、发展特性、人口特征及公服设施四个方面分析了职住关系的影响因素,并提出增强空间策略系统性、土地混合利用、丰富居住产品类型、发展快速交通体系等相关对策.

基于多源数据的苏州市区职住关系状况研究

首先基于百度热力图数据分时刻的热力平均值区分工作与休息时间段,对各社区(村)的职住关系指数进行测算,得到职弱住强、职住平衡、职强住弱三类区域并分析其空间分布。接着运用空间自相关对职住关系的空间集聚特征进行测度。最后,基于POI数据通过三区各类POI数量占比和香农多样性指数分析城市功能对职住关系的影响。结果表明:苏州市区总体上职住均衡而空间分布较为分散,呈现出职住分离由中心向外围逐渐加剧的情况。职住关系状况不仅受到苏州城市定位、城市建设历程与城市经济发展模式等因素影响,同时也很大程度上受到土地利用和城市功能的影响。适度的功能混合能够促进职住平衡,而单一的功能分区容易导致职住分离。

基于Baidu地图API的运输车辆安全驾驶行为分析

借助Baidu地图API分析了运输车辆的路线及其在运输过程中的速度、加速度等行车指标,并综合考虑了运输车辆的安全、效率、节能、自然气象条件和道路状况等因素,建立行车安全的综合评价模型来分析每辆运输车辆是否属于不良驾驶行为,为相关部门判断运输车辆驾驶行为是否符合安全规范提供数据参考。

基于百度地图API的韶关市休闲农业空间数据采集

基于百度地图API,提出休闲农业空间数据采集方案。分析百度地图API服务文档,比较两种开源库地理坐标转换精度,通过调用百度地图Web服务,结合Scrapy框架技术、MySQL存储技术、Gcoord坐标转换技术等,进行韶关市农庄、庄园空间地理空间数据采集。经过清洗和转换,使用ArcMap工具进行采集结果处理和简要分析,证明这种方法采集的数据可满足休闲农业空间布局研究需要。

新冠疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间,全力保障应急物资流通,是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。建立了基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构,实现了物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况,结合头脑风暴算法内核,根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型,使用MATLAB工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真,实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。

多元交通流视角下长江经济带城市网络空间组织模式分析

从复杂网络和个体出行行为角度挖掘多中心城市网络空间组织模式,有助于优化城市空间结构。该文基于长江经济带多元交通流数据,采用TCD(Transportation Cluster Detection)社区发现算法融合百度地图API获取的城市内外部实时时间成本数据,构建多元交通流网络社区结构探测模型,对长江经济带城市网络的空间组织模式进行特征提取和规则挖掘。结果表明:(1)公路网络在省域尺度表现出显著的“核心—边缘”结构;铁路网络表现出“东高西低”的分布态势;航空网络分布态势与铁路网络相反,西部城市航空网络的枢纽效应强于中部、东部城市;综合交通网络总体呈现“以铁路为主、公路为辅、航空为补”的共振状态。(2)利用TCD算法合并节点过程中,社区数量与城市节点的邻近指数符合幂律分布,共识别出24个社区,其中包括贵州、云南、安徽、川渝、鄂湘赣和江浙沪六大“城市经济社区”。(3)长江经济带城市网络空间组织模式包括以贵州、昆明、合肥为核心的“单核心”模式、成都—重庆构建的“双核心”模式以及长沙—武汉—南昌和上海—南京—杭州构建的“多核心”模式,该城市网络空间组织模式对于揭示地级市网络空间关联格局具有指示意义。

基于多源大数据和人口分布视角的青岛市中心城区空间结构研究

以青岛市中心城区为例,基于动态的百度热力图和静态的POI数据,借助ArcGIS技术平台,采用栅格计算、核密度分析、耦合协调模型等方法,探究时空两个维度下人群集聚度、集聚位置、活动重心、与POI分布的耦合关系以及城市公共中心等特征。结果表明:工作日人群活动在时空上均受制于通勤节奏,高热力持续时间久;休息日在出行时间上存在滞后特征,空间位置主要集中在商业综合体;人口活动重心迁移在休息日时呈逆时针环形轨迹特征,工作日时轨迹范围更广,反映出就业和商业重心位于居住重心的东北方向;青岛市中心城区人口聚集与POI密度耦合协调关系良好,空间分布上具有“大集聚、小分散”的城市中心体系,存在各级中心发展不平衡、一强多弱等现象。

人员定位与门禁管理系统设计

基于微信小程序,通过百度地图的二次开发,开发一款能够实现校内人员定位及轨迹显示的管理系统,结合所开发的门禁系统,对进出人员进行身份确认及体温测量,同时会将数据传送至管理端方便学校对学生进行管理。门禁部分使用了Arduino编程技术,采用ESP8266 WiFi模块开发板,实现门禁开闸、关闸、测温等功能。管理端采用Web技术,调取数据库中的行程数据以便管理员进行查询。

中国澳门关闸马路旅游商业化街区活力研究

旅游商业街区是城市经济发展与城市产生活力的核心区域,如何构建富有特色的城市风貌将是旅游发展的重要课题。本文基于三元交互理论、城市旅游系统等基础理论,构建旅游商业街区空间活力研究框架。以中国澳门关闸马路为研究范围,采用POI数据及百度热力图,对旅游商业街区空间活力的外在表征与构成要素进行分析,研究结果显示良好的地理区位及适用于街区设定的功能聚集分布等条件是影响街区空间对人群吸引力以及空间活力产生的重要因素。

岭南地区大学校园空间意象研究——以广州大学为例

本文以广州大学大学城校区为研究对象,利用认知地图法、百度热力图以及问卷调查法收集数据,研究学生对于校园各类空间的认知意象、人群分布和“标志性空间”、“代表性空间”、“最喜欢的空间”以及“活动性空间”的空间偏好,并探寻意象性空间与各类型空间的相关性以发掘高校校园意象性空间的影响因素及规律,结果显示热力图的高热地区能一定程度影响学生的认知意象,“最喜欢在哪活动的空间”、“代表校园形象空间”、“标志性空间”以及“最喜欢的空间”在与校园认知意象的相关性依次降低,为大学校园的建设与改造提供技术建议。

基于百度地图API的纯电动汽车未来行驶能耗预测

为了预测纯电动车的未来行驶能耗,利用从百度地图应用程序接口(API)所获取道路车流数据,并在云计算系统的在环平台(in-loop platform)上进行实车上路实验验证。用百度提供的道路车流数据,可以计算剩余里程、路径规划、能量管理策略以及充电桩布置等。这些数据与实车行驶数据结合,一并作为训练数据集。用k-means聚类分析算法与支持向量机(SVM)分类算法,来预测未来行驶能耗。对比池剩余电量(SOC)的预测值和实车上路实验所得的实际值。结果表明:对于一个40 min、约20 km的行驶工况,能耗预测的误差可以限制在一个标准差σ之内。从而验证了本文基于百度地图API车流数据的未来行驶能耗预测算法的准确性。

基于LBS的汕头市小公园历史街区活力评判研究

随着近年保护更新工作的开展,汕头市小公园历史街区出现大量居民迁出、外来游客增多的现象,导致街区活力发生巨大变化。随着开源数据获取方式愈发便捷,基于位置服务(LBS)的历史街区活力评判得到巨大发展。通过ArcGIS处理小公园历史街区内工作日和休息日的百度热力图,基于热力图对小公园活力进行评判,并将热力图和POI数据进行相关性分析,得出不同类型POI与活力的相关程度,分析影响活力的内在因素,为小公园历史街区活力提升及保护更新工作的开展提供新思路。

高校教学区空间使用状态及景观改造策略研究——以广州大学大学城校区为例

以百度热力图为基础,获取百度热力图并对其赋值量化分析,观测校园空间的人口活力值,对广州大学大学城校区的校园建筑与绿地的人口活跃度进行分析、评价与研究,并论述其原因。通过分析广州大学教学区空间的使用强度规律和使用者行为特点,提出关于岭南地区高校建筑与绿地高效结合的设计策略,为高等学校教学区的规划或更新改造,绿化、基础设施的布局提供参考。

大连市多中心格局演变与规划研究

近年来,我国城镇化的发展迅速加剧了城市与农村、沿海与内陆区域间的发展不平衡。为缓解中心城区人口集聚、经济失衡等问题,多中心城市理论与实践得到广泛关注。通过对大连市近代主城区空间结构的演变、经济重心转移等分析,探究多中心城市的发展,并采用百度热力图、POI地理大数据,识别并分析主城区不同区域的聚集效应与现存问题。结果表明,大连城市的空间结构呈显著的多中心发展模式,但人口分布与产业结构并不均衡。对此,本文提出了不同层级规划策略,为大连市总体战略性规划提供依据。

智慧旅游视角下城市旅游空间动态识别研究——基于百度热力图数据

“互联网+旅游”、智慧旅游为城市旅游空间研究提供了新的思路和方法。基于百度地图热力图数据,以武汉为案例地,选取旅游淡季向旅游旺季转变过程中的5个时间节点,使用ArcGIS空间分析工具,计算空间热力值,以此识别城市总体空间结构并探索城市旅游空间的演变特征。研究发现:(1)百度地图热力图在城市空间结构特征识别方面具有良好的应用效果,可较为直观且明确的识别中心城区边界、判别区分城市各地区的发展阶段,掌握其发展方向;(2)旅游者在城市内部中的分布既具有广泛性和随机性,又呈显著的地域集中性,旅游者对传统旅游空间仍然保持高度热情;(3)百度地图热力图在量化评估旅游旺季带来的城市空间压力方面具有应用潜力,案例中,城市空间高热力值区域的面积在旅游旺季相较旅游淡季增长了66%,并且空间分布高度集中;(4)在旅游旺季时,当地居民有意或无意地把本地城市空间区腾挪给了游客,即城市空间使用者在应对旅游淡旺季时具有一定的自组织特性。