虚拟专辑：POI数据可以用来做什么？（2017.01—2022.01）

2022年

基于多源数据的夜间经济时空分布格局研究方法

曾磊鑫，刘 涛* ，杜 萍

城市功能区视角下基于POI数据的公共厕所空间布局合理性研究

马强, 王亮绪*, 龚鑫, 李科

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2021年

融合多源地理大数据的城市街区综合活力评价

唐 璐，许捍卫* ，丁彦文

基于夜间遥感和POI的荆门市能耗空间定量化分析

高楠楠,曾辉,李芬*

注：本文中建筑部门能耗指民用建筑（非工业建筑）运行能耗,包括居民生活、商业和公共服务用能。不包括建筑材料制造用能及建筑施工过程能耗[19]（请参考原文参考文献[19]）。

城市能源消耗空间化方法研究路线

融合地图数据的山地城市医疗设施服务覆盖评估方法研究

廖心治,王华,赵万民*

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摘要：城市是多样性聚集的场所，且多元化和差异性日益增强，故探究土地混合利用具有一定的现实意义。现有的土地混合 研究大多以POI（Point of Interest）为研究基础，着眼于城市主题的研究较少。本文采用百度POI数据，在街区尺度下考虑POI 共现以提取主题，并挖掘北京市四环内的主题混合模式，其结果可以为城市规划及其建设提供参考。首先，采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型得出街区的主题向量以及主题的POI共现模式；其次，引入多样性指数对街区的混合度进行度 量，并依据自然断裂法将街区分为高混合街区、中等混合街区、低混合街区 3 类；最后，为了探究 3 类街区中的主题混合模 式，先采用多元线性回归找出不同类街区中对混合度影响显著的主题，在此基础上对街区中的混合模式进行提取。结果 表明：高混合街区的主题混合模式都是茶座餐厅主题与其他主题的混合；中等混合街区中的混合模式大多是以公司企业主 题与住宅（商铺）主题再结合其他主题的混合；低混合街区中最典型的2种模式是茶座餐厅主题主导与风景名胜主题主导 的接近单一的模式。不同的模式也体现了不同混合区的特征及其之间的差异，有助于对城市深度理解，从而为混合城市的 建设提供参考。

四环区域内自然断裂法划分的街区分布

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摘要：以广州市47 026个零售业网点为基本数据，通过梳理零售业空间分异的机制，构建包含人口密度、商务条件、公共交通 便利性、业态丰富度与租金条件5个影响因子的零售业态空间分异影响因素评价体系，通过信息熵、核密度函数与空间回归 模型分析零售业态的空间分异影响因素，对比不同城市圈层区位与不同零售业态集聚分异的因素差异。结果表明：① 需求、 区位、竞争与成本构成了广州市零售业态空间分异的主要驱动力，同时，零售的景观分异也由于业态异质性与城市的空间异 质性而存在驱动力分异；② 5个影响因素强度格局圈层差异明显，城市内圈层人口集聚度高，具备更好的公共交通便利性条 件、商务条件与业态丰富度，同时也承受更高的地租；③ 人口密度是零售空间分异的核心要素，公共交通便利性条件、商务条 件与业态丰富度对零售的集聚也有正向驱动作用，租金的影响较弱；不同圈层区位的零售空间分布与不同类型业态的空间分 异的主要影响因素各不相同。

零售业态分布影响因素定量识别的研究总体框架

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摘要：可达性是在空间分布格局、设施约束等综合条件下的空间决策问题，等时线模型为该决策分析可提供方法支持，它是以 时间地理为框架，用时间成本来衡量时空可达性的重要模型。面向兴趣点（Point of Interest, POI）可达性分析通常包括2种形 式：① 基于“供给”角度从特定POI出发的服务可达分析；② 基于“需求”角度从任意空间位置出发获得最近服务的便利度分 析。目前的研究从“供给”角度探求特定POI的服务范围居多，对“需求”角度的等时线分析关注不够。本研究针对这一缺陷， 开展面向服务需求的兴趣点可达性等时线分析，考察任意位置达到某类服务设施最近点的时间代价。在几何度量方法上，本 研究利用了网络空间Voronoi图模型，与传统欧氏空间Voronoi图相比，本方法顾及了街道网络对空间通达的直接影响。本研究发现了等时线的形态、坡度等特征能够反映POI的疏密分布和道路网的通达性。

面向服务需求的可达性等时线提取方法

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摘要：随着信息技术的发展，电子商务的盛行推动着快递行业的迅猛发展，快递自提点成为人们日常生活的重要场所，从而成 为城市地理与物流地理的重要研究对象。本文基于2018年4月深圳市菜鸟驿站和中国邮政速递物流站点的POI数据，综合 运用文本分析、数理统计、空间分析方法，解析深圳市快递自提点的空间分布特征和影响因素。研究发现：① 快递自提点依 托类型多样：由市场主导的菜鸟驿站主要依托专业的快递公司、便利店等；由政府主导的邮政站点一般设于中国邮政的分支 服务网点；② 快递自提点服务对象种类繁多，二者都主要以服务社区为主，企业、工业园、酒店等为辅；③ 快递自提点的区位 选择一般靠近服务对象的出入口，80%的快递自提点分布在距其最近出入口200 m范围内，邮政站点更接近服务对象；④ 快 递自提点的空间分布不均衡，呈现“中西部多，东部少”的特点，沿“东-西”走向集聚分布，为多核集聚模式；⑤ 快递自提点的 空间格局是区域经济发展水平、人口分布、交通便捷程度、土地利用类型等多因素综合作用的结果，最后探索了快递自提点选 址与分布的综合影响机制。

2018年深圳市菜鸟驿站依托类型

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摘要：室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹，是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布 复杂，可视化分析可以更好地揭示其规律。然而，与室外数据不同，室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点，与POI之 间的空间关系更为明确，其轨迹受到室内设施和空间的制约，出现高维和不规则的特征，而这给室内行为研究提供依据的同 时，又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据，关注轨迹自身的活动轨迹分析，往往忽 略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题，首先分析室内空间结构与定位数据的特征，阐述室内空间可视化分析的特殊 性；在此基础上，面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求，细化可视化分析的内容，明确 可视化分析与展示的对象，并设计数据结构；从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分 析模型；基于上述方法，采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统；最后，通过某一大 型商场的用户定位数据进行可视化分析，从而验证了研究成果的正确性和有效性。

可视化分析流程

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摘要：从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布 局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例，根据核密度估计原理，基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况，通过解读多时相百度热力图数据，探索工作日和周末城区人口时空分布规律，即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角 度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系，建立多元线性回归 模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式，大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散，面积较大，早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市 复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关，其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设 施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子；教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热 度的主要影响因子。

不同带宽下城市活力区分布情况

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摘要：南海港口城市研究是南海资源环境监测的重要内容，目前对于南海港口城市空间结构特别是港口在城市空间结构中的 地位缺乏研究。夜光遥感数据和POI数据均为城市空间结构研究的重要数据源，但对于2种数据的空间耦合关系与集成应用 研究存在不足。针对上述问题，本文选取南海港口城市典型代表的三亚市为研究区，以研究区2016年NPP-VIIRS夜光遥感 数据和POI数据为数据源，利用叠加分析将夜光遥感数据和POI核密度分析结果数据分别网格化。然后，利用双因素组合制 图法对两种数据的空间耦合关系进行可视化，分析空间耦合关系相异区域和城市空间结构的关系，并在此基础上探讨港口在 三亚城市结构中的地位。研究表明，三亚市夜光遥感和POI数据的空间分布总体趋势相一致，空间耦合关系相近的区域占比 达85.6%；夜光遥感和POI数据空间耦合关系在三亚市内存在一定量的相异区域，如新城区、经济开发区、城市边缘区和乡镇 中心等，结合2种数据的特点可以更显著地表征这些区域的城市空间结构特征；三亚市作为重要的南海港口城市，其城市的 中心区域与港口密切关联。本研究为港口城市空间结构研究提供了新视角。

双因素组合制图图例

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摘要：城市用地分类作为城市规划重要的基础和依据，对城市资源配置、建设发展等具有重要意义。现有研究对用地分类都 聚焦于“稀路网、大街区”的大尺度区域，随着城市发展，大尺度区域的规划模式造成了城市交通效率低下、土地低效率开发等 问题，而小尺度的城市街区建设规划为解决上述问题提供了一种新的思路。为了充分挖掘现有交通大数据的潜在价值，更以高效地服务小尺度街区规划，本文将主题模型与支持向量机（SVM）相组合，提出一种面向小尺度街区的用地分类方法。本文以上海市黄浦区人民广场附近为研究区域，依据精细路网对研究区域划分，通过对一周（7天）出租车GPS数据处理，结合区域 兴趣点（POI）数据，基于隐含狄利克雷分布（LDA）模型和SVM模型进行用地分类。在人工解译的分类图的基础上对本文方 法进行精度评价，并基于百度地图地理数据进行结果验证。研究表明本文方法基于现有的交通大数据，实现了对小尺度街区 用地分类，方法分类精度较高，在一定程度上可以节约人力物力，以便更好地服务于小尺度城市规划。

本文方法的基本框架

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摘要：人们对道路重要性的认知与道路周边设施有重要关系，针对现有地图综合道路选取方法中对语义特征考虑不足的问 题，将POI数据引入到道路的语义特征分析中，提出一种综合考虑道路空间特征和语义特征的道路综合自动选取方法。首 先，结合POI位置数据构造了道路语义特征度量的3个新参量：设施点密度、重要设施比率和专题设施比率；然后，与道路长 度、连接值、总深度值、平均线密度等反映道路几何、拓扑和分布特征的度量参量一起，通过归一化和熵值法赋权进行整合计 算，得到道路重要性值；最后，综合考虑道路重要性值、道路stroke构成和stroke连通度的约束条件进行道路的分步选取。实 验结果表明，该方法在保留主要道路、保持道路分布疏密特征和道路连通性的同时，较好地顾及了道路的语义特征信息。

自动选取和人工选取结果对比

摘要：社交媒体及时、大量、广泛地记录了城市中居民的观点和情感，尤其是具有位置标记的签到文本，将人们所处的空间和 城市设施与其相应的认知态度结合起来，成为以人为核心主导的对空间位置特征的直接表达，是场所语义信息的集中体现。以微博签到数据为研究对象，引入自然语言处理领域的潜语义分析的方法，结合空间分析中因子分析、空间自相关分析和聚 类分析的手段，提取并分析其中隐含的位置语义特征。本研究主要侧重于对位置之间语义相关程度的度量，首先提取研究区 域隐含的概念主题结构，分析不同主题在空间上的分布特征。然后对特定地块进行潜语义空间上的相似性索引，在此基础 上，采用先验的百度百科词条描述对位置间语义相似性进行扩展，通过空间自相关的分析，得到不同功能类型的热点区域。最后利用各地区在潜语义空间上的特征关系，进行聚类分析，得到研究区域在语义空间上的聚簇，并通过POI的密度分布验 证聚类结果的合理性。本研究能有效地挖掘社交媒体上对于空间位置的集体印象，将语义空间与地理空间联系起来，对于场 所感知和城市规划具有积极意义。

各聚类地块归一化POI密度的垂直箱线图

摘要：城市建筑物是城市的重要组成部分，对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据，辅助政府部门 对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策，有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前 的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类，然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起，可以更为细致地分析城市信息，不仅实现了建筑物功能分类，而且提高了分类的 准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建 筑物提取；然后，对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析；最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均 值，并将该值设置为此建筑物的属性值，并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用 地信息，从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明，该方法对3种用地的提取效果良好，分类精度达到86%以上。

建筑物功能分类结果

摘要：针对城市住宅业发展与其经济增长之间的单向或双向因果关系问题，有关学者利用宏观统计分析的方法得到了不同的结 论。本文通过构建二者的时空数据集，在城市内部微观层面上剖析了二者的耦合联系及其空间差异性，以期在细尺度上解释二者之间的关系。本文选取郑州市作为研究区，提出了一种基于夜光遥感数据的GDP空间化估算方法，进而生成GDP时空数据集；基于住宅小区POI点数据对城市住宅进行空间密度估计，得到住宅小区的时空分布数据集；最后对GDP和住宅建设密度进行 了空间互相关分析，探究住宅发展与经济增长像元尺度上的共变趋势。结果表明：与前人的宏观研究论断不同，耦合分析结果显 示住宅业发展与经济增长之间的关系在城市内部具有空间差异性，两者既存在相互影响的区域，也存在无相关的区域；耦合协 调关系极显著的区域约占两成，且主要位于市属区和县域中心区；耦合不显著和不相关的区域超过七成，大部分位于市属县域。

住宅建设与经济发展的空间相关分析