城市的发展逐渐产生了不同的功能区域,如住宅区、教育区和商业区。不同的功能区支持人类城市生活的不同需求,这些功能区最初由城市规划者人工设计,但会随着人们的实际生活方式而改变~([1])。准确识别城市功能区,主要有以下三个方面的价值:一、能够让人们快速了解并且把握一个城市的空间结构;二、有助于对比城市规划执行结果,并在一定程度上指导未来的规划;三、有利于为商业和广告选址。本文以北京市为例,在城市设施兴趣点数据的基础上,结合北京市基础地理信息数据,利用时空分析与数据挖掘等理论与方法研究了多源数据融合理论以及北京市功能区的分布情况,本文的主要贡献如下:(一)提出了一种基于D-S证据理论的POI数据融合方法。首先对百度地图和高德地图POI数据集进行去重和坐标纠正处理,采用D-S证据理论对两个数据集进行POI匹配,然后对匹配得到的数据集和未找到匹配数据的单项集进行融合处理,得到融合后的POI数据集。参照2011年最新版城市用地分类于规划建设用地标准,并结合北京市城市设施分布情况,将POI数据分为,商业金融、公司企业、住宅小区、医疗服务、休闲娱乐、科研教育、公园广场以及风景名胜共8大类。(二)研究了一种基于定量识别的城市功能区划分方法。首先分别采用不同划分方法对北京市主城区以及五环内地区进行单元分割,然后对已分类的POI数据进行地图匹配,分别针对不同划分方法得到的每一个城市功能区单元,构建指标频数密度(frequency density,FD)和类型比例(category ratio,CR),通过这两个指标来识别功能性质,最终提取出了北京市的单一功能区和混合功能区。其中,基于格网划分的混合功能区单元数量最多,为1132个,多分布在城市中心区域,其次为单一功能区,为868个,占比重较大,最少的为空值区域为570个,多分布在城市边缘地区。(三)提出了一种基于核密度估计的城市功能区边界提取方法。首先计算POI的核密度,然后通过刻画密度值d与理论半径_((9)^(1/2)的关系确定不同功能区的边界阈值,进而提取出不同功能区的边界,并对比百度地图进行提取结果验证。
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