城市功能区

摘要： 随着我国城市化进程的加快,城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发,感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为,引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布(Labeled-LDA)模型,以概率方式识别城市功能区并进行精度评估。基于武汉市海量出租车GPS轨迹数据的实验表明,该方法能有效挖掘城市居民出行模式与城市功能区之间的潜在联系,识别典型的城市功能区并提供概率上的解释。

摘要： 城市功能区是认知城市复杂系统的重要单元。然而,由于城市系统的复杂性,城市功能区分类目前仍存在一定的挑战。本文提出构建一种基于POI(Point of Interest,兴趣点)和主动学习算法的城市功能区分类方法。一方面,该方法采用的主动学习算法是一种半监督分类方法。相较于非监督分类方法,该方法可具有更高的分类精度;相较于监督分类方法,该方法仅需标记少量的功能区类型,而由于城市系统的复杂性,功能区类型的标记往往需要行业专家的专业知识及对城市深入地熟悉与了解。另一方面,相较于现有研究中常用的大数据(高空间分辨率遥感影像、POI、移动通信、公交刷卡等社会感知数据),该方法选择的POI数据具有易获取、数据完整性高且兼顾城市系统中地理实体的自然属性和社会经济属性的特点,使得本方法具有较高的可行性。本文以北京市朝阳区为例,采用该方法进行城市功能区分类,并将识别结果与人工识别结果进行对比分析,验证了本方法的可行性与准确性,然后分析了该方法实现过程中的两个重要参数对分类结果准确性的影响。

摘要： 城市功能区的分布状况反映着人类社会的资源配置、产业布局和经济状况,研究城市功能区的格局变化和驱动因子可为城市经济职能的合理规划提供数据参考。本文应用高德地图兴趣点(POI)、Landsat8遥感影像、谷歌影像、社会统计数据等众源地理数据,以佛山市为例,首先通过计算频数密度和类型占比来识别城市功能区,继而分析各个功能区的扩展指数及功能区类型变化,最后结合人口经济数据探究城市功能区的变化和驱动力因子的相关性大小。结果表明:2014―2019年佛山市城市功能区不断扩张,主要增加了西部地区交通用地以及东部地区混合用地;佛山市城市功能区呈现由单一功能区逐步向混合功能区发展的趋势;佛山市城市功能区面积变化与常住人口和第二产业总值的相关性较强,平均相关性系数为0.52;2014―2019年佛山市功能中心持续向西移动,人口中心和经济中心向北移动。

摘要： 高校集聚区是影响城市发展的重要因素,为快速精准识别城市高校集聚区功能,以长沙市岳麓区为例,基于GB50137-2011《城市用地分类与规划建设用地标准》对POI数据进行重新分类,并选取建筑一般面积和公众认知度作为POI数据的权重因子进行加权赋值。建立GIS空间网格,通过核密度估计及频数密度、类型比例2个指标定量识别长沙市岳麓区功能分布和功能分区。经验证,识别结果与长沙市岳麓区整体实际情况相符,可为城市未来发展规划和空间结构优化提供借鉴。

摘要： 城市功能区识别对于城市规划和管理具有重要的支撑作用,目前大部分研究主要依赖于影像和兴趣点(POI)分布数据进行识别,但多将区域内不同出行行为的人群混杂在一起,没有考虑不同群体对区域产生的不同影响。结合物以类聚、人以群分的思想构建城市功能区识别模型UFAI,通过学习不同功能区人群出行活动的特征识别相应功能区。基于大样本粗粒度的匿名轨迹数据,刻画并提取个体出行特征,依据个体的出行特征划分人群类型。在此基础上,构建并训练多任务深度学习模型,实现城市功能区识别。选取北京市2 000万匿名用户10个月的手机信令数据作为人群出行轨迹数据,使用UFAI模型进行计算,并与决策树、随机森林、集成学习梯度提升决策树等7种传统分类模型进行对比。实验结果表明,UFAI模型的F1值达到0.95,与对比模型相比提升了0.10~0.29,具有更好的识别性能。

摘要： 客流量预测是城市交通资源和公共安全智能化管理的重要依据。为了综合考虑城市乘客人群流动自身的既有周期性、趋势性和突发性,以及与城市物理和社会空间的耦合关系,在时空残差网络的基础上,本文提出了基于深度时空数据的分割注意力机制残差网络的城市细粒度客流量预测模型。首先以不同时空间隔的区域客流量历史数据为基础,引入分割注意力机制模块,为各模态的数据分配不同的权重,动态捕捉更高相关性的抽象数据特征;在时空数据的基础上,引入城市功能区属性作为联合特征,结合节假日、气候等外部特征,形成deep&wide网络结构,有效记忆重要特征对客流量变化的贡献。基于北京出租车数据的区域客流量对比实验表明,相比于传统的深度时空残差网络和其他经典机器学习模型,引入了分割注意力机制和城市功能区特征的预测模型能够更好地提取数据多元化的特征,预测精度明显优于其他同类别方法。

摘要： 随着全球“大交通”时代的到来,机场逐渐从单纯的航空运输枢纽转变成城市经济综合体,成为城市功能区发展和产业功能区发展的新引擎,依托机场辐射带动周边地区发展的临空经济是当下的热点,临空经济具有高开放性、高实效性、高附加值等特征,当前临空经济以较强的聚集效应,逐渐成为区域产业结构的优化升级,带动地区经济行稳致远发展的重要引擎和全面动力。

摘要： [目的]提高能源利用效率是实现能源低碳转型的重要路径,多能互补项目对我国能源转型具有重要意义。如何通过商业模式创新保障多能互补项目的可持续发展,成为研究热点。[方法]基于城市功能区不同应用场景,构建了负荷类型,通用能源需求,能源典型配置的对应关系,并基于现有电力市场,需求侧响应市场和碳排放权等市场开展项目投资模式,运营模式及盈利模式的研究。[结果]提出适应不同城市功能区的多能互补项目的资产,服务,运营三类商业模式建议,增强了商业模式的可行性可推广性。[结论]为不同场景下多能互补项目规划配置提供参考,并全面扩展了多能互补项目可参与的市场类型和盈利来源,为项目的可持续发展提供了重要借鉴。

摘要： 基于社交媒体位置数据,采用K-means聚类方法,通过分析在500 m×500 m网格尺度上,城市不同时间的腾讯用户密度热力值变化规律,识别上海城市功能区,将不同区域按功能区类型划分为产业园区、城市居住区、郊区居住区、城市综合功能区、农村村落地区、农田、滩涂及未利用地分布区.通过将识别结果与高分辨率卫星影像和兴趣点(POI)数据的对比分析,证明了使用社交媒体位置数据进行城市功能区识别的可行性.本方法获取数据成本低,运用简便,为对其他地区主体功能区的划分提供了一种新的思路与方法.

摘要： 随着城市化的快速发展,城市空间结构愈发复杂,城市功能区的快速有效识别对资源的有效配置和城市规划具有重要意义.传统的功能区识别缺乏对居民这一城市空间活动主体的动态表征,而长时间序列的出租车数据能动态表征居民出行行为,进而反映城市空间结构.动态时间扭曲(DTW)距离比传统的欧氏距离更能有效挖掘高维数据,泛化后的LB_Keogh距离和LB_Hust距离相继克服了DTW距离时间复杂度高和不对称的缺点.为了探究基于时间相似性度量的聚类算法在识别城市功能区方面的可行性,首先基于OpenStreetMap(OSM)路网数据获取研究单元,再通过滴滴订单数据提取上下车点、构建研究单元内的居民出行时间序列,然后利用PAM算法结合4种相似度度量方法进行聚类,最后结合兴趣点(POI)数据识别城市功能区,并对结果进行精度验证.结果表明,基于LB_Hust距离的PAM算法能有效挖掘高维时间序列数据,应用于城市功能区识别的精度高达86％,为应用时间序列数据进行城市研究提供了一种新的方法.

摘要： 城市功能区(如地块、街区等)是城市的基本空间单元,其类别信息(如商业、工业、住宅等)是城市研究与城市规划的基本数据.许多研究利用高分辨率遥感影像的地物光谱、纹理、结构信息,来解译城市功能区.然而,城市功能区的概念与人类活动密切相关,它的解译应当不仅基于城市景观信息,也要同时考虑人类活动的相关信息.为此,本文融合高分辨率吉林一号夜间灯光影像与资源三号日间光学影像,来综合解译城市功能区.其中,资源三号的多光谱影像与多视角影像共同提供城市地物二维、三维的细致景观信息,吉林一号夜间灯光影像则可捕获一米分辨率下夜间人造灯光的分布模式,展现夜间人类活动信息.具体地,本文使用卷积神经网络(CNN),提取并融合两种数据的高层语义特征,将其互补地用于城市功能区识别.考虑到城市功能区的不规则形状,本文将每个城市功能区分割为若干形状规则的小块,之后整合这些小块的CNN分类结果,得到功能区的类别信息.北京地区的实验结果表明,高分辨率多视角影像与夜间灯光影像的加入能有效提升功能区的识别精度,特别是对于住宅区、商业区、工业区等人造地表比例较大的功能区;这表明,高分多视角影像与夜间灯光影像能为城市功能区解译带来额外的有益信息,有助于城市功能的准确识别.

摘要： 随着我国社会经济的发展,城市化进程不断加快,城市人口、汽车数量等城市噪声源种类与数量均不断增加,噪声污染投诉案件数量逐年递增,噪声污染已成为影响我国城市居民日常生活质量的重要因素之一.本文以哈尔滨为研究区,分析了哈尔滨市城市功能区2014至2017年噪声污染特征,查找该市噪声污染主要原因,并提出防治措施.

摘要： 伴随着城市化进程的不断加快，北京市的城市空间结构发生着剧烈变化，功能区布局也发生着急剧的变革。北京向现代化、国际化大都市迈进的过程，也是城市空间结构和功能区结构不断演化和优化调整的过程。建国以来，北京市功能区演化模式一直以同心圆模式为主，到了1990年以后，伴随着CB9、金融街、中关村科技园区、亚奥板块以及经济开发区建设，北京市的各项功能不断向外围地域扩展，目前形成了“一个传统中心区、4个副中心、2个产业带”构成的多中心的地域结构演化模式。着眼于建设世界城市的目标，从功能分区和空间布局的角度探讨北京城市功能区的发展演化过程中存在的主要问题，并从功能区空间重组、交通体系完善、新城建设与政策引导等方面有针对性地提出了相应的空间调控和优化对策。

摘要： 随着城市的建设理念逐步向精细化、集约化转变,小街区作为一种紧凑集约的模式被大多数城市所接受并逐步落实,但在其实践中存在应用盲目,街区尺度过于随意等问题.以小街区规划模式作为主要研究对象,首先基于实践案例总结了小街区模式在用地布局、交通组织、城市空间等方面存在高密路网、功能混合、布局灵活、公共性强与稳定性佳的特征,其次通过分析不同城市功能区的特点进行小街区适用性的判断,得到小街区模式主要适用于商务办公街区、商业休闲街区与居住街区,最后结合不同功能的建筑设计布局与相关规范,提出了各适用的功能区中小街区模式的合理街区尺度,希望能够为小街区规划的相关研究与工程实践提供一定的方法支撑与决策依据.

摘要： 论文从"智慧城市"概念和背景引出智慧交通,接着回顾并借鉴了国内外智慧交通建设发展案例,然后以汉口滨江商务区为新建商务区功能区的典型,结合其定位及交通发展趋势,分析了其建设智慧交通的必要性、可行性,提出了二七智慧邻里交通的建设目标和"块层融合、集中区示范"的建设思路,设计了1C·6S的建设整体框架结构,通过对商务区范围内的人、车、设施全过程运行监测、研判、服务、管控和决策,实现商务区内交通便捷、资源共享、信息共享.

摘要： 以开封市不同功能区(文教区、混合区、工业区、旅游区、居民区)叶面尘为例,共采集5个不同功能区的冬青以及国槐等44个叶面尘样品,用ICP-AES测定了2018年和2019年2年间叶面尘中7种重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Pb、Co、Ni)的含量,应用污染负荷指数(PLI)分析其污染特征.结果表明:2018年开封市全市叶面尘重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)平均含量分别为6.84、6.43、101.61、64.57、11.26、331.83、596.80mg·kg-1,2019年开封市叶面尘重金属(Cd、"、Cr、Cu、Ni、Zn)平均含量分别为7.78、3.53、169.87、81.6、14.43、253.79、583.59mg·kg-1;2018年和2019年叶面尘重金属元素(Cd、Cr、Cu、Pb、Zn)含量显著高于开封市周边灰尘背景值,表现出明显的富集特征;2018和2019年工业区叶面尘重金属Cd、Zn含量最高,而Cr、Cu的平均含量在居民区含量相对较高;开封市文教区、居民区、旅游区的叶面尘重金属为重度污染,工业区和混合区叶面尘重金属为中度污染.

摘要： 以开封市不同功能区(文教区、混合区、工业区、旅游区、居民区)叶面尘为例,共采集5个不同功能区的冬青以及国槐等44个叶面尘样品,用ICP-AES测定了2018年和2019年2年间叶面尘中7种重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Pb、Co、Ni)的含量,应用污染负荷指数(PLI)分析其污染特征.结果表明:2018年开封市全市叶面尘重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)平均含量分别为6.84、6.43、101.61、64.57、11.26、331.83、596.80mg·kg-1,2019年开封市叶面尘重金属(Cd、"、Cr、Cu、Ni、Zn)平均含量分别为7.78、3.53、169.87、81.6、14.43、253.79、583.59mg·kg-1;2018年和2019年叶面尘重金属元素(Cd、Cr、Cu、Pb、Zn)含量显著高于开封市周边灰尘背景值,表现出明显的富集特征;2018和2019年工业区叶面尘重金属Cd、Zn含量最高,而Cr、Cu的平均含量在居民区含量相对较高;开封市文教区、居民区、旅游区的叶面尘重金属为重度污染,工业区和混合区叶面尘重金属为中度污染.

摘要： 以开封市不同功能区(文教区、混合区、工业区、旅游区、居民区)叶面尘为例,共采集5个不同功能区的冬青以及国槐等44个叶面尘样品,用ICP-AES测定了2018年和2019年2年间叶面尘中7种重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Pb、Co、Ni)的含量,应用污染负荷指数(PLI)分析其污染特征.结果表明:2018年开封市全市叶面尘重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)平均含量分别为6.84、6.43、101.61、64.57、11.26、331.83、596.80mg·kg-1,2019年开封市叶面尘重金属(Cd、"、Cr、Cu、Ni、Zn)平均含量分别为7.78、3.53、169.87、81.6、14.43、253.79、583.59mg·kg-1;2018年和2019年叶面尘重金属元素(Cd、Cr、Cu、Pb、Zn)含量显著高于开封市周边灰尘背景值,表现出明显的富集特征;2018和2019年工业区叶面尘重金属Cd、Zn含量最高,而Cr、Cu的平均含量在居民区含量相对较高;开封市文教区、居民区、旅游区的叶面尘重金属为重度污染,工业区和混合区叶面尘重金属为中度污染.

摘要： 以开封市不同功能区(文教区、混合区、工业区、旅游区、居民区)叶面尘为例,共采集5个不同功能区的冬青以及国槐等44个叶面尘样品,用ICP-AES测定了2018年和2019年2年间叶面尘中7种重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Pb、Co、Ni)的含量,应用污染负荷指数(PLI)分析其污染特征.结果表明:2018年开封市全市叶面尘重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)平均含量分别为6.84、6.43、101.61、64.57、11.26、331.83、596.80mg·kg-1,2019年开封市叶面尘重金属(Cd、"、Cr、Cu、Ni、Zn)平均含量分别为7.78、3.53、169.87、81.6、14.43、253.79、583.59mg·kg-1;2018年和2019年叶面尘重金属元素(Cd、Cr、Cu、Pb、Zn)含量显著高于开封市周边灰尘背景值,表现出明显的富集特征;2018和2019年工业区叶面尘重金属Cd、Zn含量最高,而Cr、Cu的平均含量在居民区含量相对较高;开封市文教区、居民区、旅游区的叶面尘重金属为重度污染,工业区和混合区叶面尘重金属为中度污染.

摘要： 作为实现城市特定功能的重要空间载体,重点功能区,其发展离不开适配的交通系统.现阶段,北京部分城市重点功能区交通系统暴露出规划实施时序不匹配,公共交通占比仍需提高等问题,这些问题都将影响重点功能区的发展.在面对"四个中心"的战略定位、京津冀协同发展、北京新总规实施等新背景下,重点功能区与交通系统的发展也面临了新要求,思考重点功能区交通适配性显得尤为重要.因此通过从交通适配性特征入手,分析现状存在主要问题与症结,并提出对加强交通适配性的思考与建议.

摘要： 本发明公开了多功能区智能章模装置及生成多功能区章模图像的方法。多功能区智能章模装置包括：印章壳体、多功能区章模、分布式印油库、存储模块、选择模块。多功能区章模包括复数个功能区，每个功能区分别对应不同的功能；分布式印油库包括复数个印油槽，每个印油槽分别放置不同颜色的印油；存储模块储存对照表和注册用户的复数个功能数据，选择模块根据选择指令来选择多功能区章模的功能区数量、功能区的复数个功能、注册用户的复数个功能数据和复数个印油颜色数据，并生成多功能区章模图像。当注册用户获得授权后，允许注册用户调用多功能区章模图像来完成数字盖章。

摘要： 本发明公开一种基于POI和公交刷卡数据的城市功能区识别方法，包括基于网络电子地图获取目标城市POI数据，建立POI指标；对目标城市划分区域，统计获得各区域的POI指标并计算对应的POI总指标值POI_Classes；根据各区域的POI指标和POI总指标值，判别各区域包含的城市功能以及包含各类城市功能的数量，获得城市单一功能区和功能混合的各区域；获取城市功能混合的各区域的公交刷卡数据，并根据所述公交刷卡数据建立并计算公交车站的乘车人数特征指标；根据计算的所述乘车人数特征指标值，进行城市功能混合的各区域的聚类，根据聚类结果各类别的聚类中心的乘车人数特征指标值，确定各类区域的城市功能。

摘要： 本发明提供一种结合POI数据的城市功能区识别方法、存储介质和电子设备，其中城市功能区识别方法包括：根据获取的目标区域信息获取目标区域的高分辨率遥感影像；根据目标区域信息获取目标区域的城市道路网信息，根据城市道路网信息得到目标区域的街区信息；根据街区信息划分高分辨率遥感影像，得到街区遥感影像；利用选择搜索性算法划分街区遥感影像，得到小块场景影像；利用场景识别模型识别小块场景影像，得到小块场景影像的场景识别结果；融合每一街区的场景识别结果和POI数据，利用隐狄利克雷分配模型进行主题建模挖掘街区潜在语义特征，得到每一街区的城市功能识别结果。上述方法能提高城市功能区识别准确率。

摘要： 本发明公开了属于信息检索领域的一种城市功能区功能绩效的智能感知与优化方法，包括：根据功能区聚类的结果对各城市斑块进行功能指标量化统计；获取各城市斑块的自发地理信息数据，通过语义识别判定质量指数；基于各城市斑块的功能指标与质量指数进行仿真训练，使用机器学习方法建立城市功能区的功能质量预测模型；判断预测模型与既有自发地理信息评价指数是否一致，如果不一致，则继续进行模型训练，如果一致，则输出预测模型。本发明依托POI数据进行功能区聚类，基于功能指标与VGI质量指数进行仿真训练，自动建立城市功能质量预测模型，解决了传统城市功能区功能绩效研究耗费人力、不够客观、效率低下的技术问题。

摘要： 本发明涉及一种基于功能混合度和集成学习的城市功能区识别方法，属于数字信息技术领域。该方法执行如下步骤：1）收集数据以及预处理；2）构建所述城市功能区的识别体系的10个指标特征；3）结构化指标；通过空间统计工具统计各宗地所对应的10个指标特征数据；4）自变量数据集构建；5）响应变量标记；6）根据功能混合度将训练数据集划分为若干子训练集；7）基于Stacking策略的集成学习训练；8）属性表连接完成该宗地的功能区识别。本发明通过对功能混合度进行分级的方式将训练集分开并让预测集数据按照对应功能混合度进行预测，提供了一种较为准确挖掘城市功能区类型和城市特征之间的相关性，实现城市特征映射城市功能区类型识别的方法。

摘要： 一种基于人群移动轨迹的高清城市功能区识别方法及系统，涉及城市智能计算技术领域，用以解决现有城市静态功能区划分方法不能根据人群移动轨迹对城市功能区进行动态有效地识别划分的问题。本发明的技术要点包括：将城市区域分割成多个细粒度的空间子区域；构建城市静态功能的全局表示；给定多个包含n个空间子区域的移动轨迹，结合空间子区域的静态功能，将静态功能的区域表示嵌入到每个移动轨迹中；将多个结合区域表示的移动轨迹输入预训练的双层biLSTM轨迹功能表征模型中，获得每个空间子区域的功能表示向量；对所有空间子区域的功能表示向量进行聚类分析,获得各个空间子区域的功能区类别。本发明可以实现对城市功能区域的精准划分。

摘要： 本申请提供了一种城市功能区的识别方法及装置，包括：利用多尺度分割算法和最近邻算法对待识别区域的遥感影像进行分割，确定多个目标分割对象；获取路网数据以及对应的兴趣点数据，将路网数据、兴趣点数据与多个目标分割对象之间进行融合，得到多个空间单元；分别计算该空间单元中各类兴趣点对应的平均近邻指数和密度指数，根据各类兴趣点对应的平均近邻指数和密度指数，确定该空间单元中各类兴趣点对应的功能强度指数；根据各类兴趣点的功能强度指数以及类型比例值，确定该空间单元的功能属性，以完成城市功能区地识别。本申请通过平均最近邻指数识别城市功能区，从而提高城市功能区的识别精度。

摘要： 本发明提供了一种基于街景图像目标关系感知网络的城市功能区识别方法及系统，包括：获取街景图像，并对所述街景图像进行随机水平翻转、随机几何变换和随机颜色抖动操作，增强训练数据；根据所述训练数据构建训练数据集，将训练集街景图像输入到基于图的关系感知网络中进行训练，得到训练后的城市功能区识别模型；对街景图像进行空间关系感知，根据得到的城市功能区类型对所述街景图像进行识别；获取到研究区域范围内的POI数据，对所述POI数据进行分类，并基于POI数据得到城市功能区分类；能够模拟人类识别和推理过程，捕捉街景图像中的局部空间关系和全局语义关系，增强城市功能区检测器的能力。

摘要： 本发明公开一种基于遥感解译的城市功能区识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：基于目标区域的国土调查数据和遥感影像数据，构建遥感样本库；其中，国土调查数据包括对目标区域的城市功能区进行标注的矢量数据；基于深度学习模型，利用遥感样本库对深度学习模型进行训练，获得识别模型；基于预先与用户终端构建的地图服务协议，通过用户终端识别用户在目标区域的区域选取操作，并根据区域选取操作，获得待识别区域；通过识别模型对待识别区域的城市功能区进行识别，获得识别结果，并将识别结果反馈至用户终端。本发明在构建遥感样本库时，耗时短，且标注的准确性较高，从而提高了对城市功能区进行识别的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于多源交通出行数据和主题模型的城市功能区识别方法，该方法包括：采集路网数据、兴趣点数据以及多源交通出行数据；路网数据经过形态学处理得到若干个交通分析小区；挖掘兴趣点数据和网约车、地铁出行数据中的特征构造“词汇”，采用潜在狄利克雷分配主题模型算法得到各交通分析小区的功能概率分布；采用聚类算法对所有交通分析小区进行功能聚类，通过构建的区域出行‑活动分析指标完成簇的功能标定。本发明的有益效果是结合了表示城市功能空间静态语义信息的兴趣点数据和动态出行特征的多种居民出行数据，既克服了单一因素的影响，同时结合了不同出行方式的活动特征的影响，得到更具广泛性和实际价值的划分结果。