根据poi数据识别建筑物类型
《参考论文:基于时空大数据的济南市功能区识别与评价研究》
《基于POI数据的城市建筑功能分类方法研究》
给poi数据赋予反距离权重,然后计算不同类型poi的加权频数密度比例
思路
城市功能区的识别的方法是这个样子,同理,可以用相同的方法去识别建筑物的类型。
两者的不同之处在于,现有的城市功能区的划分方法通常先将城市分割成规则格网,街区构成的基本单元,再对空间单元内各种地理实体的功能属性进行概括,识别出的混合功能单元居多,但对混合功能类型的定义又缺乏规范性;建筑物功能分类以具有实际意义的建筑范围作为空间单元,描述区域功能分布的空间粒度更细,除了高层建筑可能具有多种功能类型外,多数建筑物通常具有明确的功能语义。
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获取各类型poi点在每个建筑物内的数量
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对不同类型的poi点赋予不同的权重(反距离权重)
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最后分析该建筑物的poi数量和其对应权重
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确定建筑物的主导类型
其他定义:
什么是核密度分析:
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核密度分析可以体现出分析目标在空间上的集聚情况(arcgis中有相应的工具)
频数密度比例法:
后面还有反距离权重方法。
实际操作
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判断类型的方法,先简单一点用一个阈值,如果Ci>0.5,就认为其对应的i为建筑物的类型
1 导入poi数据
(下面是研究区域的所有类型的poi数据):
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poi类型:
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餐饮
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公共设施
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公司
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购物服务
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交通设施
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科教文化
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商业住宅
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汽车服务
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汽车维修
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汽车销售
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生活服务
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休闲体育
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政府机构及社会团体
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住宿服务
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(先简单点)
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餐饮
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公共设施
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公司
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购物服务
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交通设施
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科教文化
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商业住宅
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生活服务
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休闲体育
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政府机构及社会团体
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住宿服务
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2 统计地块中不同类型的poi点的数量
教程,从下图可以看到不同地块上的餐饮poi的数量。(主要用的是叠加分析中的空间分析)
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不同地块上,公司poi点的数量
再用表”连接“工具,得到了如下表,得到了不同地块中,不同类型的poi的数量。
3 计算建筑物中,不同类型的poi数量及比例(频数密度)
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需要知道研究范围内的,不同类型poi的总数,则需要把导入的poi数据裁剪一下,用蔡甸区的边界(这一步可以放在前面,导入数据后就做)
用“裁剪”工具,下面就是裁剪后的poi数据
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商务住宅:259
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科教文化:611
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购物服务:92
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公共设施:266
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公司点:1394
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餐饮点:1092
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求出Fi
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用计算字段工具
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频数密度如下:
4. 计算不同类型的poi的频数密度的比例
需要计算Fi/∑Fi,则要保证∑Fi,不为0
先添加一个字段为“F和”,计算∑Fi。如果F和 = 0则无法判断他的建筑物类型;
选中∑Fi 不为0的地块,再计算其C
得到不同地块上,不同类型对应的C值
5. 根据类型比例得到建筑物的类型
定一下类型:
1:餐饮
2:公司
3:公共
4: 购物
5: 科教
6:住宅
0:无类型
后面的用Python去做,把表导出去,得到各个地块的类型
上面,max_idx就是得到的地块的类型
只保留一些FID和其type,导入arcgis中与原始的parcels表进行链接
再基于类型可视化
问题
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poi点有的落在了建筑物外,因为建筑物轮廓数据来源和poi的数据来源不同(可能要换一下建筑物轮廓数据的来源)
找了三份建筑物轮廓数据,都差不多。
一个住宅小区可能只显示一个住宅poi点,那么就会导致其他楼栋不能被识别成住宅小区,或者直接无法知道它的类型
可以先识别地块的类型,将用地类型识别出来
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poi点可能不是很全
将poi点与地块面进行点面空间匹配
一个住宅小区可能只显示一个住宅poi点,那么就会导致其他楼栋不能被识别成住宅小区,或者直接无法知道它的类型
可以先识别地块的类型,将用地类型识别出来。
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用标识工具:
得到poi所属的地块id
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打开poi_indentity(标识的结果表),选中FID_parcel字段用“汇总”工具,得到不同地块中,不同类型的poi数量
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标签:地块,poi,建筑物,类型,Fi,识别 来源: https://www.cnblogs.com/aleza/p/16270188.html
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