CN108665149A - 一种基于城市功能混合度的测算方法及系统 - Google Patents

一种基于城市功能混合度的测算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于城市功能混合度的测算方法，其包括：获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。一种基于城市功能混合度的测算系统，其包括：POI数据集获取模块、测算单元划分模块、测算指标构建模块、测算模型构建模块。本方案对混合功能区进行了深入的研究；同时，考虑了街道对城市功能区的影响，因此更具有实用性，且提高了测算效率，广泛应用于城市规划领域。

Description

一种基于城市功能混合度的测算方法及系统
技术领域
本发明涉及城市规划领域，具体为基于城市功能混合度的测算方法及系统。
背景技术
城市功能混合度是指在特定的城市范围内与居民生活密切相关的城市功能类型的综合组成状况。其测算和分析结果在城市居民交通、土地利用完善、城市规划布局等方面有重要的现实意义，可为城市交通状况出行效率分析、土地利用评价计算、以及城市布局优化分析等提供重要的数据支撑。
目前城市功能混合度测算主要是通过现场调研、问卷调查、遥感影像解译等手段完成，该方法存在数据获取费时费力，成本高，数据更新周期长，难以识别城市内部功能区的多样性等问题，因此，迫切需要一种新的数据和测算手段。
随着移动智能终端的广泛应用，城市居民和周围环境的交互性越来越强，由此产生了大量诸如手机信令、城市交通GPS轨迹，兴趣点(point of interest，POI)等众源地理数据。这类数据具有获取方便、更新时间短、成本低、覆盖范围广等特点。现有技术验证了众源地理数据在城市功能分析中的可行性，但它们只针对某些特定的功能区进行识别，未对混合功能区进行深入的研究；同时，目前城市功能区研究的测算尺度多集中在街区、建筑物等区域，忽略了街道对城市功能区的影响。此外，兴趣点(POI)作为一种广泛应用的众源地理数据，具有数据量丰富、现势性强、分布范围广的特点；同时，POI多集中分布在城市道路两侧，它的空间位置和属性信息能够反映城市的功能特征。因此，利用兴趣点数据进行街道尺度下的城市功能混合度测算是一条可行途径。
综上，现有方法只针对某些特定的功能区进行识别，未对混合功能区进行深入的研究；同时，忽略了街道对城市功能区的影响。因此，该技术有必要进行改进。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于城市功能混合度的测算方法及系统。
本发明所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于城市功能混合度的测算方法，其包括以下步骤：
系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
作为该技术方案的改进，系统利用应用程序编程接口编写Python网络爬虫，进而批量获取POI数据集。
作为该技术方案的改进，POI数据包括POI坐标地址、类型、名称信息。
作为该技术方案的改进，所述方法还包括：系统将城市区域的面图层数据与POI数据集进行叠加，提取出城市区域内的POI数据集。
作为该技术方案的改进，所述方法还包括：系统通过对地图中影像进行目视解译，利用软件绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心线，进而提取每条道路中心线的中点。
进一步地，所述城市功能混合度测算指标包括：可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)，其中i为路网中道路的测算单元。
进一步地，所述城市功能混合度的测算公式为：
进一步地，通过将测算单元所得的混合度计算结果所在道路中心线进行空间叠加，得到街道尺度下的城市功能混合度测算结果。
另一方面，本发明还提供一种基于城市功能混合度的测算系统，其包括：
POI数据集获取模块，用以执行步骤系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
测算单元划分模块，用以执行步骤系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
测算指标构建模块，用以执行步骤系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
测算模型构建模块，用以执行步骤系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
本发明的有益效果是：本发明提供的基于城市功能混合度的测算方法及系统，首先，引入兴趣点(POI)数据，依据POI类型信息进行城市功能分类；继而，绘制道路数据，提取道路数据的道路中心点作为混合度测算单元；然后，利用分类后的POI数据，构建可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)三个城市功能混合度测算指标；最后，基于上述城市功能混合度测算指标，对每个测算单元进行城市功能混合度的测算。本方案对混合功能区进行了深入的研究；同时，考虑了街道对城市功能区的影响，因此更具有实用性，且提高了测算效率。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
图1是本方案第一实施例的流程图；
图2是本方案第二实施例的深圳市福田区POI数据空间分布图；
图3为本方案第二实施例的深圳市福田区城市道路中心线分布图；
图4为本方案第二实施例的深圳市福田区道路中心线中心点分布图；
图5为本方案第二实施例的可达密度测算结果图；
图6为本方案第二实施例的多样性指数测算结果图；
图7为本方案第二实施例的连通效率测算结果图；
图8为本方案第二实施例的街道尺度下的城市功能混合度测算结果图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明提供一种基于城市功能混合度的测算方法，其包括以下步骤：
系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
作为该技术方案的改进，系统利用应用程序编程接口编写Python网络爬虫，进而批量获取POI数据集。
作为该技术方案的改进，POI数据包括POI坐标地址、类型、名称信息。
作为该技术方案的改进，所述方法还包括：系统将城市区域的面图层数据与POI数据集进行叠加，提取出城市区域内的POI数据集。
作为该技术方案的改进，所述方法还包括：系统通过对地图中影像进行目视解译，利用软件绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心线，进而提取每条道路中心线的中点。
进一步地，所述城市功能混合度测算指标包括：可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)。
进一步地，所述城市功能混合度的测算公式为：
进一步地，通过将测算单元所得的混合度计算结果所在道路中心线进行空间叠加，得到街道尺度下的城市功能混合度测算结果。
具体地，参照图1，上述方法包括如下步骤：
步骤A：基于POI类型的城市功能分类。首先，利用应用程序编程接口(API)编写Python网络爬虫，批量获取POI数据集；继而，将城市区域的面图层数据与POI数据集进行叠加，提取出城市区域内的POI数据集；最后，依据POI数据集中的类型信息，对其进行城市功能分类。
所述步骤A包括：
步骤A1：通过编写Python网络爬虫，利用应用程序编程接口(API)，批量获取POI数据集；所述POI数据包括POI坐标地址、类型、名称信息。
编写Python网络爬虫，通过高德地图开放平台中的API接口，批量获取POI，包括POI坐标地址、类型、名称信息。如POI数据共计85995条，作为计算城市功能混合度的数据源。
步骤A2：将城市区域的面图层数据与步骤A1中所获取POI数据集的点图层数据进行空间叠加，并提取出落入城市区域的面图层中的POI点图层数据，作为城市区域内的POI数据集。
依据POI数据中经度和纬度两个属性，将POI进行空间可视化，并将其与深圳市福田区城市区域进行空间叠加，提取城市区域内POI数据共计85438条，其空间分布如图2所示。
步骤A3：基于步骤A2中城市区域内的POI数据集，依据POI中的类型信息，将POI分类为住宅、公司工厂、购物、餐饮、公共服务、休闲娱乐、教育文化、交通等八类城市功能类型。
依据POI的类型信息进行城市功能分类。由于部分POI类型无法明确反映城市功能类型，故被剔除。其分类结果如表1所示：住宅类12822条、公司工厂类23100条、购物类13382条、餐饮类11692条、公共生活服务设施类14257条、休闲娱乐类1745条、教育文化类2320条、交通类3422条。
如下表1为POI城市功能分类统计结果。
表1
步骤B：城市功能混合度测算单元构建。首先，通过对Google Earth中的高分辨率影像进行目视解译，利用ArcGIS 10.2软件，绘制城市道路线图层数据，并提取道路中心线；继而，提取每条道路中心线的中点，作为城市功能混合度的测算单元。
所述步骤B包括：
步骤B1：通过对Google Earth中的高分辨率影像进行目视解译，利用ArcGIS 10.2软件中的编辑工具，绘制城市道路线图层数据；并利用ArcGIS 10.2软件中的ArcScan的“生成要素”工具，提取城市道路线图层数据的道路中心线。
作为一实施例，将深圳市福田区的城市道路数据与谷歌地图上的实际路况相对照，并进行目视解译，在道路交叉点处将道路进行人工打断并剔除路网中所有的立交桥与地下通道线路；将预处理后的城市道路数据转化为二值图，以黑色表示0值，白色表示1值，使用ArcScan的“生成要素”工具提取道路中心线，如图3所示。
步骤B2：基于所述步骤B1提取的道路中心线，利用ArcGIS 10.2中的要素折点转点工具，提取每条道路中心线的中点，作为城市功能混合度的测算单元。
使用ArcGIS 10.2的要素折点转点工具，设置所求点类型为中点，得到7299个道路中心点，作为测算功能混合度的测算单元，如图4所示。
步骤C：城市功能混合度测算指标构建。首先，利用所述步骤B中的城市道路中心线与城市功能混合度测算单元，提取每个测算单元所在道路的相邻街区；继而，基于所述步骤A中带有城市功能分类的POI数据，构建每个测算单元的城市功能混合度测算指标，包括：可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)。
所述步骤C包括：
步骤C1：将城市道路中心线所围绕的区域定义为城市街区，并提取每个测算单元所在道路的相邻街区。
步骤C2：构建可达密度DEN(i)指标。用可达密度DEN(i)表示POI数据的加权之和，所述POI位于测算单元i所在道路线段参与组成的街区内，其计算公式为：
在此公式中；i为路网中道路的测算单元；j代表位于测算单元i所在道路的相邻街区；m为位于测算单元i所在道路的相邻街区数量；n为POI的城市功能类型总数。O(j,k)代表在街区j内城市功能类型为k的POI总数；W(j,k)表示街区j内城市功能类型为k的POI数据的权重，其计算公式为：
其中，logO(j,k)为街区j内城市功能类型为k的POI总数的log型归一化值；为logO(j,k)的最大值。
以深圳市福田区为研究区域，确定位于测算单元i所在道路的相邻街区，提取街区内POI数目，应用公式DEN(i)计算测算单元i处的可达密度，如图5所示。
步骤C3：构建多样性指数VARI(i)指标。多样性指数VARI(i)表示POI数据的类型丰富程度，所述POI位于测算单元i所在道路的相邻街区内，其计算公式为：
其中，n为POI的城市功能类型总数；Pi,k表示城市功能类型为k的POI与所有POI的密度比，所述POI位于测算单元i所在道路的相邻街区内，其计算公式为：
其中，DEN(i,k)表示城市功能类型为k的POI可达密度；DEN(i)表示所有POI的可达密度，所述POI位于测算单元i所在道路的相邻街区内。
以深圳市福田区为研究区域，确定位于测算单元i所在道路的相邻街区，提取街区内POI类型，应用公式VARI(i)计算测算单元i处的POI类型丰富度，如图6所示。
步骤C4：构建连通效率指数LEI(p)指标。连通效率指数LEI(p)表示POI至测算单元i的平均距离，所述POI位于测算单元i所在道路的相邻街区内，其计算公式为：
其中，p代表某个POI数据；s表示POI数据的总数，所述POI位于测算单元i所在道路的相邻街区内；D(i,j,p)表示由街区j内POI数据p到测算单元i的最短距离，其计算公式为：
其中，Px、Py分别为POI的经度坐标和纬度坐标；Ix、Iy分别为测算单元i的经度坐标和纬度坐标。
以深圳市福田区为研究区域，确定位于测算单元i所在道路的相邻街区，提取街区内POI数据到节点i的欧氏距离，应用LEI(i)计算测算单元i到上述POI数据的通达度，如图7所示。
步骤D：基于POI数据的城市功能混合度测算模型建立：在所述步骤B中测算单元的基础上，利用所述步骤C中可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)三个指标，建立功能混合度测算模型，进行城市功能混合度的测算，其计算公式为：
当VARI(i)为1时，当VARI(i)为0时，
最后，将测算单元所得混合度计算结果所在道路中心线进行空间叠加，得到街道尺度下的城市功能混合度测算结果，如图8所示。
利用城市功能混合度计算模型FUNi，基于可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)三个指标，计算每个测算单元i的城市功能混合度。最后，将测算单元所得混合度计算结果所在道路中心线进行空间叠加，所得街道尺度下的城市功能混合度测算结果如图5所示。
另一方面，本发明还提供一种基于城市功能混合度的测算系统，其包括：
POI数据集获取模块，用以执行步骤系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
测算单元划分模块，用以执行步骤系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
测算指标构建模块，用以执行步骤系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
测算模型构建模块，用以执行步骤系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
本发明提供的基于城市功能混合度的测算方法及系统，首先，引入兴趣点(POI)数据，依据POI类型信息进行城市功能分类；继而，绘制道路数据，提取道路数据的道路中心点作为混合度测算单元；然后，利用分类后的POI数据，构建可达密度、多样性指数及连通效率指数三个城市功能混合度测算指标；最后，基于上述城市功能混合度测算指标，对每个测算单元进行城市功能混合度的测算。本方案对混合功能区进行了深入的研究；同时，考虑了街道对城市功能区的影响，因此更具有实用性，且提高了测算效率。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，其包括以下步骤：
系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
2.根据权利要求1所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于：系统利用应用程序编程接口编写Python网络爬虫，进而批量获取POI数据集。
3.根据权利要求2所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于：POI数据包括POI坐标地址、类型、名称信息。
4.根据权利要求3所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，所述方法还包括：系统将城市区域的面图层数据与POI数据集进行叠加，提取出城市区域内的POI数据集。
5.根据权利要求1或4所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，所述方法还包括：系统通过对地图中影像进行目视解译，利用软件绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心线，进而提取每条道路中心线的中点。
6.根据权利要求1所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，所述城市功能混合度测算指标包括：可达密度DEN(i)、多样性指数VARI(i)及连通效率指数LEI(i)，其中i为路网中道路的测算单元。
7.根据权利要求6所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，所述城市功能混合度的测算公式为：
8.根据权利要求1所述的基于城市功能混合度的测算方法，其特征在于，通过将测算单元所得的混合度计算结果所在道路中心线进行空间叠加，得到街道尺度下的城市功能混合度测算结果。
9.一种基于城市功能混合度的测算系统，其特征在于，其包括：
POI数据集获取模块，用以执行步骤系统批量获取POI数据集，依据POI数据集中的类型信息进行城市功能分类；
测算单元划分模块，用以执行步骤系统绘制城市道路线图层数据，并提取各道路中心点作为城市功能混合度的测算单元；
测算指标构建模块，用以执行步骤系统提取各测算单元所在道路的相邻街区，构建各测算单元的城市功能混合度测算指标；
测算模型构建模块，用以执行步骤系统建立功能混合度测算模型，并对各测算单元进行城市功能混合度的测算。
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