期刊文章详细信息
利用核密度与空间自相关进行城市设施兴趣点分布热点探测 ( EI收录)
Detecting“Hot Spots”of Facility POIs Based on Kernel Density Estimation and Spatial Autocorrelation Technique
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079 [2]天津大学海洋科学与技术学院,天津300072 [3]数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室,四川成都610100 [4]河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室,河南焦作454000 [5]中国测绘科学研究院,北京100039
基 金:国家863计划(2012AA12A404);国家科技支撑计划(2012BAJ22B02-01);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(DM2014SC07);国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(KLM201304);国家自然科学基金(41531180)~~
年 份:2016
卷 号:41
期 号:2
起止页码:221-227
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20161502223361)、GEOBASE、IC、INSPEC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:城市设施兴趣点(POI)在局部地理空间下往往呈现聚集型分布特征(即热点),表达该特征的核密度法(kernel density estimation)是最常用到的可视化工具。考虑到核密度方法中缺少量化统计分析,提出了一种城市设施POI分布热点探测的新方法。首先基于"距离衰减效应"计算地理单元的属性值;然后采用GetisOrd G*i统计指数定量分析设施POI点的局部空间相关性特征。与传统基于样方法的空间自相关相比,核密度法由于顾及了地理学第一定律的区位影响,计算获得的地理单元属性值可保留空间的细节信息,热点的空间自相关分析结果可以反映设施服务影响的连续性特征。通过实际金融设施数据的自相关分析实验,表明该方法能有效提取POI基础设施在城市区域中的分布热点范围。
关 键 词:核密度 POI点分析 空间统计 空间自相关 热点 样方法
分 类 号:P208]
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