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

禹文豪, 艾廷华, 杨敏, 刘纪平

禹文豪, 艾廷华, 杨敏, 刘纪平. 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[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(2): 221-227. DOI: 10.13203/j.whugis20140092
引用本文: 禹文豪, 艾廷华, 杨敏, 刘纪平. 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[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(2): 221-227. DOI: 10.13203/j.whugis20140092
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YU Wenhao, AI Tinghua, YANG Min, LIU Jiping. Detecting “Hot Spots” of Facility POIs Based on Kernel Density Estimation and Spatial Autocorrelation Technique[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 221-227. DOI: 10.13203/j.whugis20140092
Citation: YU Wenhao, AI Tinghua, YANG Min, LIU Jiping. Detecting “Hot Spots” of Facility POIs Based on Kernel Density Estimation and Spatial Autocorrelation Technique[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 221-227. DOI: 10.13203/j.whugis20140092
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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

  • 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

基金项目: 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)。
详细信息
    作者简介:

    禹文豪,博士,主要从事时空分析与空间数据挖掘研究。ywh_haha@whu.edu.cn

    通讯作者:

    艾廷华,博士,教授。tinghua_ai@163.net

  • 中图分类号: P208

Detecting “Hot Spots” of Facility POIs Based on Kernel Density Estimation and Spatial Autocorrelation Technique

  • 1.

    School of Resource and Environmental Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

  • 2.

    School of Marine Science and Technology, Tianjin 300072, China;

  • 3.

    Key Laboratory of Digital Mapping and Land Information Application of National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Chengdu 610100, China;

  • 4.

    Key Laboratory of Mine Spatial Information Technologies, National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China;

  • 5.

    Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100039, China

Funds: The National High Technology Reaserch and Development Program (863 Program) of China, No. 2012AA12A404; the National Science-technology Support Plan Project, No. 2012BAJ22B02-01; Key Laboratory of Digital Mapping and Land Information Application of National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, No. DM2014SC07;the Open Fund of NASG Key Laboratory, No. KLM201304; the National Natural Science Foundation of China (41531180).

摘要

    摘要
  • 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Getis-Ord Gi*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。
    Abstract: The distribution pattern of urban facility POIs usually forms clusters (i.e. "hot spots") in local geographic space. The kernel density estimation (KDE), which has been usually utilized for expressing these spatial characteristics, is one of the most popular visualization tools. Considering the missing of quantitative statistical inference assessment in KDE, this paper proposes a novel method to detect the hot spots of urban facility POIs. First, this method computes the attribute value of geographic unit with the "distance decay effect", then by adopting the statistical index of Getis-Ord Gi*, we analysis the local spatial cluster characteristics of urban facilities. Comparing this method with the conventional spatial autocorrelation based on the Quadrat clustering, the attribute value of kernel density computing can preserve the local information of data, and the spatial cluster characteristics of urban facilities can reflect the continuity characteristics of urban services, for that the KDE considers the regional impact based on the First Law of Geography. The actual data experiment for analyzing the financial POIs' distribution patterns indicates that this approach is effective to extract the hot spots of urban facility POIs in city areas.
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