基于POI数据的城市建筑功能分类方法研究

• 作者: 刘纪平 吴文周 曹元晖 王勇 王良杰 苏奋振
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 建筑功能分类 兴趣点 指标频数密度 反距离加权 城市建筑物 城市规划 城市功能区 空间分布
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据与城市管理
• 页码范围: 1339-1348
• 页数: 10页
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘纪平		149	1625	20.0	34.0
3	王勇		40	179	8.0	11.0
4	苏奋振	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	99	1596	23.0	33.0
5	吴文周	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	8	38	3.0	6.0
6	曹元晖		2	0	0.0	0.0
9	王良杰	清华大学环境学院	2	0	0.0	0.0