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基于POI数据的武汉市居民活动空间分布现状及人口结构分析毕业论文

 2021-11-09 09:11  

摘 要

人口空间分布的研究在城市发展的诸多方面都有着十分重要的意义,以往的研究为满足精细尺度的要求,多选取地理环境数据作为辅助数据,对人口密度进行降尺度处理。随着大数据时代的到来,POI逐渐成为城市研究中的新型辅助数据,也为人口分布的研究提供了新的方向。本文选取武汉市为研究区,以遥感数据和POI数据作为辅助数据,在完成监督分类和相关分析后,引入核密度分析和数据融合方法对居民活动空间的聚集度和居民种类结构进行了分析。研究结果表明:居民活动空间总体上呈中心聚集分布,四周点状分布的特点;种类结构由中心向四周不断变化,呈现出一种类同心圆模式。

关键词:人口分布;人口结构;POI数据;核密度分析

Abstract

The study of spatial distribution of population has a quite important significance in many aspects of urban development.In order to meet the requirements of fine scale,the previous studies mostly choose geographical environment data as auxiliary data to downscale the population density.With the advent of the era of big data,POI has gradually become a new auxiliary data in urban research,and also provides a new direction for the study of population distribution. In this paper,Wuhan city is selected as the research area, and remote sensing data and POI data are used as auxiliary data.After the completion of supervision classification and correlation analysis,nuclear density analysis and data fusion methods are introduced to analyze the aggregation degree and population type structure of residential activity space.The results show that:the residents' activity space generally shows the characteristics of centralized distribution and point distribution around;the functional structure changes from the center to the surrounding,showing a kind of concentric circle pattern.

Key Words:population distribution;population structure;POI data;Kernel density analysis

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的与意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 人口空间分布的研究现状 1

1.2.2 人口结构的研究现状 3

1.3 研究内容与技术路线 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 研究技术方案 4

1.4 论文安排 4

第2章 研究区概况与数据 6

2.1 研究区概况 6

2.2 研究数据 7

2.2.1 武汉市遥感数据 7

2.2.2 武汉市人口普查数据 7

2.3.3 武汉市POI数据 7

第3章 研究方法 9

3.1 影像分类方法 9

3.2 核密度分析 9

3.3 数据融合方法 10

3.3.1 总体空间分布融合 10

3.3.2 居民活动空间结构数据融合 10

第4章 武汉市居民活动空间分布现状及人口结构分析 12

4.1 土地利用类型提取 12

4.1.1 监督分类及结果 12

4.1.2 精度验证与比较 12

4.2 POI数据预处理与筛选 14

4.2.1 POI数据预处理 14

4.2.2 相关性分析 15

4.3 居民活动空间分布及人口结构分析 16

4.3.1 居民活动总体空间分布 16

4.3.2 人口结构与多样性 20

第5章 总结 24

5.1 结论 24

5.2 讨论 24

5.3 研究不足与改进 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1 研究目的与意义

人口分布的研究是指在特定区域范围内按照一定的统计和计算方法,对人口分布指标进行综合分析,得到每个空间单元上的人口分布状况。人口结构是指计算区域内各人口组成部分占总人口的比重或比例关系。人口分布及结构数据对于商业市场、城市规划以及事故防治等诸多方面的分析必不可少,对于经济发展和社会治安具有重要意义。目前最直接可靠地获取人口分布及结构数据的方法就是进行公开普查,但国内公开普查的数据出于保护隐私的考虑,常以城市行政区为基本单元,这就会在研究应用中产生许多问题:第一,普查数据的界限往往与研究区域边界不吻合,会增加研究工作量和分析难度;第二,普查数据无法表达小尺度范围内的人口空间分布特征,难以对研究区域进行更加深入的分析;第三,人口普查的工作周期较长(十年左右),任务量大,时效性低,会增加研究的延时性,降低研究价值。

近年来,随着遥感和摄影测量技术的发展,从影像中获取高程、地形、土地覆盖等信息已经成为现实,许多与人口有关的研究都借助遥感手段实现,影像已经成为人口空间分析的一种不可或缺的实用性数据。与此同时,卫星定位技术的发展和“智慧地球”概念的提出也带动了自发地理信息如车辆定位、微博签到数据和POI数据等的兴起,此类数据可以表达传统手段获取不到的信息,比如地物所具有的固有属性和服务功能,与人类的活动行为具有密切联系,可以用作辅助数据,这也是人口分布研究的一个新兴方向。

综上所述,为解决公开普查所具有的局限性,满足社会分析、规划以及应急等多方面的数据需求,利用遥感摄影测量技术并结合新型地理数据对人口分布及结构进行降尺度处理,及时地获取精细尺度的人口数据具有十分显著的研究意义和社会效益。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人口空间分布的研究现状

总结人口空间分布研究领域内的诸多文献,可以将现阶段常用的估算方法大体上分为空间插值法和统计模型法两种。空间插值法是以人口普查数据为数据源,根据一定的内插方法计算出未知目标区域的人口数量,主要是为了解决普查区域与研究区域的边界不吻合问题。而统计模型是基于人口分布与相关变量之间的数学关系建立估算模型,不依赖于普查数据。统计模型的提出主要是为了解决普查范围的覆盖不足和前后普查时间间隔过大的问题。

1.空间插值法

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