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位置服务大数据下广州市土地利用类型模拟探讨
被引量：
4
1
作者
刘望保
谢智豪
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期75-83,共9页
以广州市为例,利用百度地图平台APP联盟用户的位置服务大数据,以150 m×150 m格网为精度单元,应用监督分类方法中的随机森林方法模拟识别土地利用类型.研究结果表明:随机森林方法能有效地将高密度地理行为大数据应用于土地利用类型...
以广州市为例,利用百度地图平台APP联盟用户的位置服务大数据,以150 m×150 m格网为精度单元,应用监督分类方法中的随机森林方法模拟识别土地利用类型.研究结果表明:随机森林方法能有效地将高密度地理行为大数据应用于土地利用类型推断模拟中,印证了其在土地利用类型模拟推断的潜在价值及居民活动强度周期性变化与土地利用类型之间的显著相关性;预测总准确率达72.40%,其中,村镇建设用地、工业用地、公园绿地、居住用地和商业金融用地的预测准确率分别为50.39%、82.65%、49.53%、82.66%和49.56%.
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关键词
位置服务大数据
随机森林
土地利用类型模拟
广州市
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题名
位置服务大数据下广州市土地利用类型模拟探讨
被引量：
4
1
作者
刘望保
谢智豪
机构
华南师范大学地理科学学院
出处
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期75-83,共9页
基金
教育部人文社科项目(17YJA840011)
文摘
以广州市为例,利用百度地图平台APP联盟用户的位置服务大数据,以150 m×150 m格网为精度单元,应用监督分类方法中的随机森林方法模拟识别土地利用类型.研究结果表明:随机森林方法能有效地将高密度地理行为大数据应用于土地利用类型推断模拟中,印证了其在土地利用类型模拟推断的潜在价值及居民活动强度周期性变化与土地利用类型之间的显著相关性;预测总准确率达72.40%,其中,村镇建设用地、工业用地、公园绿地、居住用地和商业金融用地的预测准确率分别为50.39%、82.65%、49.53%、82.66%和49.56%.
关键词
位置服务大数据
随机森林
土地利用类型模拟
广州市
Keywords
location service big data
random forest method
land use types simulation
Guangzhou City
分类号
F301.24 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
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被引量
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1
位置服务大数据下广州市土地利用类型模拟探讨
刘望保
谢智豪
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
4
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