POI大数据视角下粤港澳大湾区商业发展水平测度、区域差异及影响因素

基于2015年和2021年粤港澳大湾区区县层面的8类商业POI大数据,本文采用AHP-EntropyCRITIC综合权重方法尝试提出基于POI大数据的商业发展水平测度方法,并通过Dagum基尼系数、空间杜宾误差模型等方法系统分析了粤港澳大湾区商业发展水平、区域差异及影响因素。研究表明:(1)相对于普通单一权重,AHP-Entropy-CRITIC综合权重更能合理反映8类商业POI的复杂关系;(2)基于AHP-Entropy-CRITIC综合权重的8类POI数量之和可以大致反映城市商业发展水平,珠江东岸都市圈的商业水平最高,其次为广佛肇都市圈和珠江西岸都市圈,在城市层面,广州、深圳、东莞的商业发展水平明显高于其他城市;(3)都市圈和城市空间尺度下的商业发展水平均有明显增长,增长幅度均超过10%;(4)不管是城市层面还是县级层面,8类商业POI数量及总体商业发展水平的区域差异大小和构成相似,差异来源依次为组间、超变密度和组内;(5)SDEM模型估计结果显示,粤港澳大湾区区县层面的商业发展水平具有显著的空间自相关效应,人口规模、商务住宅、教育服务、交通设施、医疗服务、企业规模等因素对商业发展水平有显著的正向影响。

基于POI数据的杭州市公共服务设施空间分布研究

基于杭州市六类公共服务设施的POI数据,采用最近邻指数、标准差椭圆和核密度分析等地理空间分析方法,分析了杭州市公共服务设施的空间分布特征,得出以下结论:(1)杭州市六类公共服务设施均有在主城区高度集聚的特征。(2)六类设施布局方向均为西北-东南向,公共交通设施的辐射范围最广,方向性最突出。(3)公共服务设施分布均存在明显的中心-边缘结构特征,但不同类设施分布存在差异。

基于复合特征规则库的多源POI融合方法

多源POI融合是指将不同来源的POI数据集成为一个统一、准确且全面的数据库。POI数据作为国家地理信息公共服务平台(天地图)的重要数据资源之一,如何有效融合其他多种POI数据源,使天地图POI数据现势性、准确性及丰富性不断提高,是天地图建设的关键技术之一。当前有关POI数据融合方法的研究在测绘、地理信息系统及大数据和人工智能领域都受到了广泛关注,并取得了一定进展。但由于POI文本类属性的复杂性与多样性,在实际工程应用时如何有效判断POI的属性相似度仍面临挑战。针对天地图POI数据快速更新的迫切需要,以及当前多源POI数据融合方法存在的不足,本文提出一种基于复合特征规则库的多源POI融合方法,为天地图的数据更新与母库建设提供技术支撑。

POI数据挖掘在市场调查与分析大赛中的应用——以东北三省养猪企业数据挖掘为例

随着大数据技术的快速发展,海量数据的采集、挖掘和分析广泛应用于商业、农业、医疗等各个领域。本文基于POI数据挖掘构建市场调查方法,通过核密度和最邻近距离分析,利用POI数据分析东北三省养猪企业的分布特征,从而了解地区优势产业,并结合人口分布、企业分布等数据进行校核与验证。研究结果表明,POI数据挖掘为市场调查与分析大赛提供了有效的数据收集和市场分析方法。

基于POI的兰州带型城市市内交通设施空间演化与机制研究

基于兰州中心城区2011—2022年市内交通设施的POI数据,运用空间分析法从空间形态、方向分布和冷热点分析其空间演化、研究影响机制.结果表明:市内交通设施呈“东密西疏”的特征且集聚程度增强,市内交通设施和停车设施由“单核”变为“单核心、多散点并存”的空间形态,公交设施由“一主一次”变为“一主多次”并在边缘出现多个散点;市内交通设施呈“西北—东南”方向分布,重心经历“东南-西北-东北”的偏移轨迹,具有向西北和东北扩散的趋势,公交设施的分布比停车设施更分散;市内交通设施和停车设施在城关区的热点由沿路散点转为沿路线性分布,最终呈现以东方红广场为核心,其他三区由沿路散点转为线性分布,公交设施热点相对分散,沿道路呈线性分布;“人文—地理”环境的约束、政府规划的调控、交通网络完善的推动共同影响市内交通设施的空间演化.

基于POI的TOD项目设计策略研究

POI是“Point of Interest”的缩写。每个POI包含四方面信息,名称、类别、坐标、分类,文章拟通过对地面空间和地下空间两个维度的用地构成、建筑类型与使用功能的研究分析,尝试探索基于POI的旧城核心区地铁站出入口设置的量化设计方法。文章通过文献研读、类比分析等研究手段,对国内外地铁站出入口设置进行了梳理与分析,弥补了旧城核心区地铁站出入口量化设置研究的理论空白,为国内类似项目提供了一定的设计研究素材。

基于POI数据的双流区城市用地功能识别及其混合度评价研究

基于POI数据,利用频数密度、类型比例等方法对双流区城市用地类型进行识别,并对城市土地利用混合度进行分析,揭示城市土地利用功能现状。结果表明:1)双流区城市土地利用空间上呈现出由北向南组团集中—零星分散的分布格局,中心城区各类用地布局相对较为集中。2)土地利用的单一功能占比较大,呈现出大区域辐射分布的空间格局,多功能区主要集中于城市中心区域,呈现出聚集组团分布的特征,两者“中心—外围”的圈层分异明显。3)双流区城市土地利用混合度总体程度偏低,且呈现团状集聚分布与点状分散分布相结合的空间格局,地区之间差异明显。

结合载客热点和POI的出租车停车位划定方法

针对出租车随意停靠造成城市交通拥堵甚至交通事故的问题,利用成都实际区域的出租车GPS(Global Position System)数据和爬取的POI(Point of Interest)数据,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类算法对上下客点进行聚类,得到出租车的载客热点,根据POI的类型划定载客热点区域的类型,对出租车不同时间的出行需求进行分析,进而划分出出租车的固定停车区域。研究结果表明,出租车固定停车区域的设定与出行者的出行需求有关,即将固定停车区域设置在出行者出行需求多的区域,可以满足出行者的不同出行需求。结合出租车载客热点和爬取POI数据划定固定停车区域的方法具有较高的实用性,可为城市交通安全方面提供理论和现实意义。

太原市住宅区与零售业关联分析——POI应用示例

为对太原市的住宅区与零售业的空间关联性进行研究,以太原市六区为研究对象,基于住宅区和零售业兴趣点(POI)数据,采用核密度估计、相关性分析方法对住宅区与零售业在空间布局上的关联性进行探究,并进一步运用地统计学中的趋势分析估算住宅价格与零售业布局之间的空间关系。结果表明,太原市住宅区与零售业在空间上的布局形式都表现为太原市中心连片集聚、市外围多出现“孤岛”点状集聚的空间分布态势;太原市住宅区与零售业的核密度相关系数为0.878,其中住宅区与便利店在空间上的相关性和集聚性较强,与超市、商场商厦的相关性和集聚性较差;太原市房价的空间分布形态为“一个中心,多个次中心”,这种分布符合零售业的空间密度分布规律。这说明可以针对不同的居住空间情况来实施零售业的规划,以便于优化太原市的商住空间布局,促进城市的可持续发展。

基于POI照明分区的西安曲江新区光环境评价

城市夜景建设促进了夜间景观多样化及文旅经济的发展,在吸引游客的同时也对当地居民造成了一定程度的光污染干扰。如何展开光环境评价以精准识别不同使用主体的光环境需求,成为构建城市健康光环境的关键。文中以文旅与“夜经济”协同发展的西安曲江新区为研究对象,针对游客、居民的照明需求差异,基于POI数据的重分类与赋值将曲江新区照明空间划分为4类照明分区,从光健康、光舒适、光艺术表现力3个层次构建主客观相结合的光环境评价模型,分别对4类分区进行综合评价。结果表明:照明冲突区游客、居民在光舒适体验方面差异显著;照明协调区、特色区各项实测数据较为均衡,能满足居民及游客的需求;照明控制区各项实测数据均明显低于其他区域,整体满意度最低。研究结果说明基于POI数据的照明分区可以为城市夜间光环境评价提供精准指导。

POI辅助下的城市国土空间地类信息细化研究

为提升城市国土空间地类信息细化工作效率,将POI数据、国土变更调查数据与行业专题资料相结合,利用分类映射、数据匹配、空间叠置等关键技术,研究形成了一套POI辅助下的城市国土空间地类信息细化技术流程。通过搭建FME模板,实现了城镇住宅、医疗机构、学校等各细化地类的快速自动定位与信息细化补充,在一定程度上减少了人工工作量,提升了工作效率。以徐州市为例,统计了POI对于不同细化地类的利用率。结果表明,分类映射提取后的POI专题数据整体利用率较好;但由于不同数据标准的差异性,对于部分细化类型,POI数据需进一步结合其他数据来提升其可用性。

粤港澳大湾区商业空间结构演变特征研究——基于POI大数据的区县视角

数字经济时代POI大数据为城市及城市群商业空间结构及变化研究提供了新思路。基于2015年和2021年POI大数据,采用空间核密度、Theil指数等方法从区县层面对粤港澳大湾区商业总体及购物、休闲、餐饮三类业态的空间布局演变特征、区域差异进行研究。结果表明:1) 2015~2021年间粤港澳大湾区多中心商业空间一体化发展格局进一步强化,形成显著的多中心多等级都市圈商业空间格局;2) Theil指数表明商业网点总体及三大细分业态POI数量的区域差异均呈现扩大态势,组内差距明显大于组间差距;相对于城市尺度下的区域差异,区县尺度下的组内差异有所下降但组间差距明显增大;3) 不同商业中心区的演变趋势存在差异,高密度商圈主要分布于广州、深圳、香港三大一线城市,商业网点密度最高等级从2015年的968个/km2增加到2021年1904个/km2;4) 购物服务类、餐饮服务类、休闲娱乐POI增长幅度均超过50%,空间集聚和连片化特征明显加强;5) 不同商业业态网点规模结构发生动态调整,超市、专卖店、便利店等业态网点增长较快,大型购物中心下降态势明显,不同业态的空间变化特征有明显差异。POI big data provides new ideas for research on spatial structure and changes of commercial space in cities and urban agglomerations in digital economy era. Based on the two periods of POI big data in 2015 and 2021, the paper used method called spatial kernel density and Theil’s Index to study evolution characteristics of spatial layout of the overall business and three types of business formats in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area from perspective of county-level regions. The results showed that: 1) During the period from 2015 to 2021, the integrated development pattern of multi-center commercial space in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area was further strengthened, forming a significant multi-center and multi-level metropolitan commercial space pattern;2) Theil’s index showed that the regional differences of POI quantity in all commercial network and three sub-formats were enlarged, and the intra-group differences were obviously larger than the inter-group differences. Relative to regional differences at the city scale, intra-group differences at county scale declined but inter-group gaps increased significantly. 3) There were differences in the evolution trends of different commercial central areas. The high-density business districts were mainly distributed in three first-tier cities including Guangzhou, Shenzhen, and Hong Kong. The highest level of commercial network density increased from 968 per km2 in 2015 to 1904 per km2 in 2021;4) The growth rate of shopping service, catering service, and leisure entertainment POIs exceeded 50%, and the characteristics of spatial agglomeration and contiguousness were significantly strengthened;5) The scale structure of outlets for different business formats underwent dynamic adjustments. Supermarkets, specialty stores, convenience stores, and other business formats had rapid growth. Large shopping malls showed a significant downward trend. There were significant differences in the spatial variation characteristics of different formats.

基于POI数据的公共免租站点数字化检测策略探索与应用

在5G网络大规模部署和刚性成本快速增长的局势下,为了节省基站建设场地租赁费用以及制定有效的选址策略,文章提出了一种公共免租站点智能检测的方法。该方法利用中文切词算法挖掘公共免租站点关键词并建立公共免租关键词库,引入广泛的POI数据、基站数据以及合同数据进行匹配和交叉运算,实现系统化、智能化地检测现有站点是否满足公共免租条件。通过建设公共免租关键词库,辅助锁定存量租用的现网物业站点,并以公共免租谈判的手段进行推动,有效地摆脱了传统人工判断的主观性与不确定性,为基站选址决策者提供可靠的参考,从而降低基站租金成本,提高5G网络的经济效益。

利用POI及其面积数据识别株洲市中心区城市用地功能

城市用地功能识别是城市转型阶段的重要任务。传统方法通过POI数据进行城市用地功能识别,由于POI数据不具有规模信息而需人为赋权,导致主观性较大。利用部分POI的面积数据作为POI规模的补充,定义POI簇,再基于POI簇对株洲市中心城区进行识别。结果表明:①原有识别方法有可能识别出与城市现状不符的功能混杂情况;②POI簇因功能和区位不同而呈现出不同的面积和规模;③与地图对比发现,面积信息叠加后的识别比原有方法更精确;④叠加后株洲市部分区域呈现与原有方法不同的城市结构,经验证该结构更符合实际情况。

基于空间句法与POI数据相关性的新旧城区空间对比分析——以南昌市旧城区和红谷滩新区为例

借助POI数据,使用Depthmap和ArcGIS中的核密度估算法缓冲区分析,对南昌市旧城区和红谷滩新区的城市空间进行研究,分析并对比两者日常服务设施POI集聚情况及其与城市道路空间结构的相关性。结果显示:旧城区城市空间中,道路空间结构的局域整合度与日常服务设施POI集聚相关性显著,六类日常服务设施POI集聚的核心位置多样,“饮食娱乐”不与道路空间结构相关;红谷滩新区城市空间中,道路空间结构的全局整合度与日常服务设施POI集聚相关性显著,六类日常服务设施POI集聚的核心位置单一,“服务住宿”不与道路空间结构相关。

基于高德地图POI的地震应急基础数据库点状要素更新方法研究

地震应急基础数据库是一个综合性数据库,它在地震应急和震害防御过程中扮演着重要的角色,是地震应急指挥技术体系中的重要一环。随着在线地图的发展,兴趣点数据具有种类多样和覆盖面全等特点。当前地震应急基础数据更新过程存在数据更新不及时等问题,文章以辽宁省为例,利用高德地图更新补充了辽宁省地震应急基础数据库,对数据进行坐标转换、坐标纠偏、标准化处理和精细化分类处理等,并在此基础上绘制了兴趣点分布图,旨在提升地震应急处置能力。

基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法

城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。

基于街景和POI数据的街道空间品质评价

街道空间是居民生活的主要场所之一,其空间品质的优劣程度不仅是城市居民幸福感的体现,也是反映城市形象的重要因素。以渝中区道路为研究对象,利用图像语义分割技术、空间句法及空间连接等方法,分别从街景图像、路网和POI数据中获得绿视率、道路接近度、太阳辐射强度、生活服务便捷度等13个评价指标,基于层次分析法构建包含舒适度、安全性、便捷性和活力度4个感知维度的街道空间品质评价体系。最终分别对整体4个感知维度及道路等级的街道空间品质分布特征进行分析,结果表明渝中区各街道空间品质多样性与差异性并存,且未出现明显的两极分化现象。

基于POI数据的广西物流业空间布局特征分析

深入研究广西的物流业空间布局,对区域发展有重要现实意义。但在分析常规和传统的数据时,往往要考虑其滞后性、不足性及结构化等缺陷,而使用时效性高、精准性强、可直接用于研究样本数据本身的POI物流数据能规避大多缺陷。运用核密度估计法、缓冲区分析、平均最近邻指数等方法对广西物流产业空间布局特征进行分析。结果表明,广西物流业布局表现出集聚特征,在空间上呈现“东南走向密、西北走向疏”的特点,物流业区位分布具有明显层级性和不均衡性,物流业布局选择多呈现城市中心化、郊区化少特征。总体上,广西物流业仍处于发展期,表现为“一极化中心,东南走势”的空间格局,不同类型的物流活动表现各有差异。

基于POI数据的乡村旅游资源空间分布特征——以天津市蓟州区为例

为探讨蓟州区乡村旅游资源点的空间分布特征及其影响因素,推动乡村旅游产业发展,优化乡村旅游资源空间结构,本研究以蓟州区乡村旅游资源POI数据为研究基础对旅游资源进行分类,利用标准差椭圆、地理集中指数、基尼系数以及核密度估计分析等方法,研究蓟州区乡村旅游资源空间分布特征,结合地理探测器的研究方法对其影响因素进行探测识别。结果表明,蓟州区乡村旅游资源空间分布呈现出三大特性,即景区依赖性、集聚性和向心性,以“一片区,两个增长极”的空间集聚格局为主,总体特征表现为北部密度高、南部密度低。各类乡村旅游资源分布特征具有差异性:自然旅游资源分布于蓟州区西部与北部,以A级旅游景区为核心吸引物形成集聚格局,并通过极化效应推动乡村旅游资源在集聚区内进一步增加;人文旅游资源主要分布于蓟州区中部与西部,呈现出以增长极为主的空间集聚格局。地理探测器分析结果显示,乡村旅游资源的空间集聚格局是基于自然本底因素形成,并受到社会经济和客源吸引潜力因素的共同驱动,影响因素按解释能力从高到低分别为海拔高度(0.81)、A级旅游景区数量(0.68)、旅游发展政策(0.55)、旅游收入(0.53)。自然本底奠定了空间集聚的资源基础,A级旅游景区作为空间集聚的核心增长极,旅游发展政策引导强化了其地域根植性,而经济社会因素又影响着空间集聚的市场规模。双因子的交互效应比单因子的影响力高,产生非线性增强与双因子增强两种效应。研究表明,蓟州区乡村旅游资源在空间上呈集聚、不均衡的分布特征,受自然本底条件、社会经济水平及客源吸引潜力等因素的综合影响。