典型文献
基于POI数据及四叉树思想的"三生空间"识别方法
文献摘要：
城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市"三生空间"的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况.针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的"三生空间"识别方法:综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类"三生功能"赋分体系,定量识别"三生空间".以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95％左右.通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路.
文献关键词：
三生空间;三生功能;POI数据;网格;四叉树;定量识别;重分类;中心城区
中图分类号：
作者姓名：
韩株桃;石杰锋;吴金华;王祯
作者机构：
长安大学土地工程学院,西安710064
文献出处：
引用格式：
[1]韩株桃;石杰锋;吴金华;王祯-.基于POI数据及四叉树思想的"三生空间"识别方法)[J].地球信息科学学报,2022(06):1107-1119
A类：
B类：
POI,四叉树,三生空间,城市区域,区域内部,数据密度,识别单元,网格尺度,识别准确率,无数,行政区划,遥感影像,城市建设用地,用地分类,土地利用现状,重分类,三生功能,赋分,定量识别,西安市,中心城区,实验区,格网
AB值：
0.262366
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