典型文献
城市用地功能精细化识别方法:时序动态图嵌入深度学习模型
文献摘要：
多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键.本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据(Point of Interest,POI)基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别.结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律.与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化.本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值.
文献关键词：
用地功能识别;区域混合功能;精细化识别;时空数据;人地关系;深度学习;图神经网络;动态图嵌入
中图分类号：
作者姓名：
高原;王洁;李钢;颜建强
作者机构：
西北大学经济管理学院,西安710127;西北大学信息科学与技术学院,西安710127;西北大学城市与环境学院,西安710127;陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安710127
文献出处：
引用格式：
[1]高原;王洁;李钢;颜建强-.城市用地功能精细化识别方法:时序动态图嵌入深度学习模型)[J].地球信息科学学报,2022(10):1968-1981
A类：
用地功能识别,区域混合功能
B类：
城市用地,精细化识别,时序动态,动态图嵌入,嵌入深度,深度学习模型,多源大数据,大数据融合,城市功能区识别,复杂非线性系统,模式识别,轨迹数据,多粒度,多尺度空间,空间相互作用,城市区域,区域功能,设计实现,滴滴,滴出,兴趣点数据,Point,Interest,POI,隐式,语义识别,成都市,用地类型,群体活动,时空规律,细粒度,功能区域,集聚度,时间模式,城市规划,规划研究,结构属性,城市空间,更合,时空数据,人地关系,图神经网络
AB值：
0.338429
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