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基于出租车和POI数据的城市土地利用现状变化研究

刘旭  
【摘要】:土地利用分类被视为交通规划中的重要部分。规划决策者能通过合理的土地利用分类了解人们的空间分布。土地利用的改变也会告诉决策者人群分布的变化,从而对空间规划产生影响。同时,土地利用的分类也是未来城市规划扩展、交通道路规划预测等的重要工具。在之前的研究中,由于工具和方法的限制,大多数情况下采用遥感影像、已经成型的城市规划设计图等作为土地利用分析的依据。但随着大数据时代的来临,数据在爆炸式增长,特别是交通大数据,它给土地利用分析带来了突破性的前景。数据的多元性、异构性、从海量数据种提取有用数据、将数据应用于土地利用分析等问题都给我们带来了挑战。因此,本文研究如何通过海量交通大数据对土地利用的变化情况、人群的流动原因进行分析。主要工作包括:(1)针对海量数据,通过聚类算法对单一的点数据分块。但单一的层次聚类算法DBSCAN无法满足数据聚类需求,数据点无法自动确定阈值,导致数据块偏大或偏小。因此,引入I-DBSCAN算法,对聚类进行改进,根据每个聚类块边缘点构成多边形的大小对聚类块进行限制,从而获得真实聚类数据。接下来将代码在Hadoop分布式运行平台上实现,提升运算效率,可大大提升数据处理速度,为将来继续研究节约时间成本和计算机资源。(2)提出了新的特征设计方式,在以每两小时为时间间隔,对数据进行12个维度的特征表设计后,以矩阵特征值为立足点,对每块数据进行特征设计,满足机器学习要求。再通过机器学习的方法对土地利用情况进行分析和预测,最后进行十折交叉验证。实验表明,通过该方法设计的土地利用类型预测准确率达到89%。然后,通过对人群流动的变化进行分析,发现一天中不同时段人群的出行特点,客观反映了土地利用变化的真实情况。(3)通过POI数据对土地利用类型进行分类,再结合出租车数据在LDA文本词库模型进行数据融合,从而纠正错误分类,提升结果可靠性。经研究表面,数据融合分析后,纠正错误正确率达到89.3%。本研究方法对城市土地利用分类起着重要的推进作用。


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