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基于POI数据和Place2vec模型的城市功能区识别研究
被引量：
23
1
作者
郑至键
郑荣宝
+1 位作者
徐嘉源
王佳璆
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期48-56,共9页
功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区...
功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用Skip-Gram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析。结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、快速有效地识别和理解一个城市的空间结构和功能配置以及城市功能区规划和地理空间分异研究具有参考意义。
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关键词
功能区
兴趣点
place2vec
自然语言处理
机器学习
白云区
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职称材料
基于增温敏感性指数的城市功能区升温效应空间分异研究
被引量：
1
2
作者
杨慧
徐伟铭
+2 位作者
邵尔辉
廖云婷
林馨
《热带地理》
CSCD
北大核心
2024年第3期557-568,共12页
利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法(Boosting Regression Tree, BRT)构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异...
利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法(Boosting Regression Tree, BRT)构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异进行定量测度,进而对区域尺度上的城市热环境空间分异机制进行深入探讨。结果表明:1)基于Place2vec模型的城市功能区识别结果具有较高的精度;2)除绿地与广场区外的4类功能区均具有高温现象,其中产业区的热场强度最高;3)各类功能区整体增温敏感性由高至低依次是:产业区、生活服务与住宅区、商业区、公共管理与服务区、绿地与广场区;不同升温阶段的功能区增温敏感性存在差异,在高温梯度下差异显著;地表覆被增温敏感性具有明显的功能区域分异特征。
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关键词
城市功能区
城市热环境
地表升温
增温敏感性
place2vec
模型
BRT算法
福州市
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职称材料
题名
基于POI数据和Place2vec模型的城市功能区识别研究
被引量：
23
1
作者
郑至键
郑荣宝
徐嘉源
王佳璆
机构
广东工业大学管理学院
伦敦大学学院
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期48-56,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41001054)
教育部人文社会科学项目(18YJAZH063、19A11846012、19A11845008)。
文摘
功能区识别对于揭示城市的物理和社会特征至关重要。目前,结合大数据和自然语言处理进行城市功能分区和识别是研究的热点。该文以广州市白云区为例,基于道路网络数据将研究区域划分为503个单元,结合POI数据和Place2vec模型对城市功能区进行识别:1)根据兴趣点的语义信息和地理信息构建训练数据集;2)利用Skip-Gram模型提取POI类型的高维特征向量,通过加权平均法得到各研究单元的特征向量,进而基于K-Means算法对研究单元进行聚类分析;3)利用POI频数密度、百度热力图等指标和方法进行功能区识别和标注,并将识别结果与高德地图进行对比分析。结果表明,该方法能够有效识别出城市功能区,对于低成本、快速有效地识别和理解一个城市的空间结构和功能配置以及城市功能区规划和地理空间分异研究具有参考意义。
关键词
功能区
兴趣点
place2vec
自然语言处理
机器学习
白云区
Keywords
functional regions
point of interest(POI)
place2vec
natural language processing(NLP)
machine learning
Baiyun District
分类号
TU984 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
基于增温敏感性指数的城市功能区升温效应空间分异研究
被引量：
1
2
作者
杨慧
徐伟铭
邵尔辉
廖云婷
林馨
机构
福州大学数字中国研究院(福建)
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心
出处
《热带地理》
CSCD
北大核心
2024年第3期557-568,共12页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA23100502)
国家重点研发计划(2017YFB0503505-6)
福建省科技厅引导性项目(2022H0009)。
文摘
利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法(Boosting Regression Tree, BRT)构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异进行定量测度,进而对区域尺度上的城市热环境空间分异机制进行深入探讨。结果表明:1)基于Place2vec模型的城市功能区识别结果具有较高的精度;2)除绿地与广场区外的4类功能区均具有高温现象,其中产业区的热场强度最高;3)各类功能区整体增温敏感性由高至低依次是:产业区、生活服务与住宅区、商业区、公共管理与服务区、绿地与广场区;不同升温阶段的功能区增温敏感性存在差异,在高温梯度下差异显著;地表覆被增温敏感性具有明显的功能区域分异特征。
关键词
城市功能区
城市热环境
地表升温
增温敏感性
place2vec
模型
BRT算法
福州市
Keywords
urban functional areas
urban thermal environment
surface warming
sensitivity to temperature increase
place2vec
BRT
Fuzhou
分类号
TU984.113 [建筑科学—城市规划与设计]
X16 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于POI数据和Place2vec模型的城市功能区识别研究
郑至键
郑荣宝
徐嘉源
王佳璆
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2020
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于增温敏感性指数的城市功能区升温效应空间分异研究
杨慧
徐伟铭
邵尔辉
廖云婷
林馨
《热带地理》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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