POI数据挖掘在建设用地节约集约利用评价中的应用——以商丘市中心城区为例

摘要

开展中心城区建设用地节约集约利用评价可以有效的改善当前建设用地利用粗放、效率不高的问题，现行的建设用地节约集约评价规程已经趋于完善，但随着社会的发展，互联网技术的提高，利用互联网技术也可以更加高效的解决在建设用地利用评价中的一些难点以及关节环节技术的优化。
　　中心城区建设用地节约集约评价得到了政府和学术界的广泛重视，其技术手段和测算过程也不断完善，但还是存在一些难题不能令人满意的解决。本文在剖析中心城区建设用地节约集约评价内容的基础上，利用“互联网+”带来的便利性，使用人类活动兴趣点(POI)数据，对目前工作中存在的一些关键环节和难题，在ArcGIS平台上进行了探讨，提出新的思路和解决方案。经过分析研究，本文得出以下结论:
　　(1)兴趣点的分布受经济发展水平影响明显，大多数兴趣点分布在经济发展条件较好的区域，同时，密集的兴趣点的布置也促进了区域活力的提升。道路对于兴趣点的空间结构布置具有重要作用，POI点的分布和扩散具有明显的道路驱动性，POI数据的分布和道路布局之间明显存在相互呼应的空间特征，可以清晰的将商丘市的道路纹理勾勒了出来，能够反映出商丘市城市中各类活动的集中分布状况;
　　(2)城区常住人口和POI数据存在简单线性相关关系，具体量化到每一个兴趣点可以代表常住人口71人，当商丘市划分为500m的方形栅格时，平均单位格网人口密度2272人，城区平均人口密度9088人/km2，城区中心人口最密集区域达到1300人/公顷，位于城区火车站附近，不到20％的土地集中了超过50％的人口，且在面积外扩的同时人口集聚也在相应的增长，证明中心城区作为区域经济、政治、文化中心，吸引力显著;
　　(3)在核密度估计中，带宽的选择对最终结果起决定性影响，当商丘市POI密度估计中带宽取400m时可以清晰的展示出不同类型POI数据分布的密集程度，住宅、商业高密度区集聚效应明显，企业、产业园区、科教、政府分布较为分散，依托不同类型POI的密集程度划分出的住宅、商业、企业及产业功能区经检验和实际情况具有较高的吻合性;
　　(4)POI密度生成的等值线是城市不同级别的各项生产功能区域的分界线，当Densi-Graph曲线大于等于商丘市城市5％的规划扩张容许值时，可以识别出作为城市建成区边界的POI密度等值线。通过遥感比对，和实际建成区范围基本一致，具有较强的应用性。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 选题背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 国外研究进展

1．2．2 国内研究进展

1．2．3 小结

1．3 中心城区节约集约评价现状及问题提出

1．3．1 中心城区节约集约评价的内涵

1．3．2 评价关键环节和技术分析

1．4 研究内容

1．5 研究方法与技术路线

1．5．1 研究方法

1．5．2 技术路线

2 理论方法依据

2．1 城市建设用地利用相关理论

2．1．1 土地集约利用理论

2．1．2 土地报酬递减规律

2．1．3 土地区位理论

2．1．4 可持续发展理论

2．2 数据挖掘相关理论及方法

2．2．1 地理学第一定律

2．2．2 地统计分析理论

2．2．3 空间插值理论

2．2．4 核密度分析理论

3 研究区概况及数据来源

3．1 研究区概况

3．1．1 地理区位

3．1．2 自然状况

3．1．3 社会经济状况

3．2 数据来源及处理

3．2．1 社会经济数据

3．2．2 POI数据来源及预处理

4 POI数据与常住人口密度相关性分析

4．1 常住人口组成结构分析

4．2 POI分布现状分析

4．3 POI分布密度与常住人口拟合计算

4．3．1 POI数据及人口数据拟合

4．3．2 基于克里金插值法的结果计算

4．3．3 相关性检验

5 基于POI数据的商丘市功能区划分及建成区边界识别优化

5．1 核密度算法支持下的POI分布估计

5．2 基于POI数据的商丘市主要功能区域划分

6．3 基于核密度估计的商丘市建成区边界判定方法完善

5．4 基于遥感影像的结果验证

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望与不足

附录

参考文献