地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (6): 1339-1348.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190608
曹元晖1, 刘纪平1,2,*(), 王勇1, 王良杰3, 吴文周4, 苏奋振4
收稿日期:
2019-10-17
修回日期:
2019-12-09
出版日期:
2020-06-25
发布日期:
2020-08-25
通讯作者:
刘纪平
E-mail:liujp@casm.ac.cn
作者简介:
曹元晖(1995— ),女,安徽合肥人,硕士生,从事空间数据分析与挖掘研究。E-mail: caoyuanhui17@mails.ucas.ac.cn
基金资助:
CAO Yuanhui1, LIU Jiping1,2,*(), WANG Yong1, WANG Liangjie3, WU Wenzhou4, SU Fenzhen4
Received:
2019-10-17
Revised:
2019-12-09
Online:
2020-06-25
Published:
2020-08-25
Contact:
LIU Jiping
E-mail:liujp@casm.ac.cn
Supported by:
摘要:
对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点(POI, Point of Interest )作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。
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