提出基于多元数据融合的绿地区域及出入口确定方法,对城市绿地空间布局进行分析,为城市空间布局优化提供指导。通过融合OSM矢量数据中的用地类型数据和兴趣点(point of interest,POI)面数据等多元矢量数据,结合道路数据,采用筛选、聚合...提出基于多元数据融合的绿地区域及出入口确定方法,对城市绿地空间布局进行分析,为城市空间布局优化提供指导。通过融合OSM矢量数据中的用地类型数据和兴趣点(point of interest,POI)面数据等多元矢量数据,结合道路数据,采用筛选、聚合、合并等处理方法确定城市绿地区域边界基础上,基于相交分析,提出绿地出入口确定方法。进一步,基于城市体检指标和网络分析,进行绿地布局分析。研究表明,从北京市丰台区14类用地类型数据中,筛选出8类与绿地有关的数据,从39类POI数据中,筛选出7类,共计322个元素;通过筛选、融合、去除重复项后获得11类绿地共计199个元素;经聚合、合并及融合处理后得到129块绿地面元素;确定出1862个出入口;其中,服务半径300 m的出入口有96个,500 m的有1766个;丰台区绿地服务半径覆盖率为52.23%。展开更多
文摘提出基于多元数据融合的绿地区域及出入口确定方法,对城市绿地空间布局进行分析,为城市空间布局优化提供指导。通过融合OSM矢量数据中的用地类型数据和兴趣点(point of interest,POI)面数据等多元矢量数据,结合道路数据,采用筛选、聚合、合并等处理方法确定城市绿地区域边界基础上,基于相交分析,提出绿地出入口确定方法。进一步,基于城市体检指标和网络分析,进行绿地布局分析。研究表明,从北京市丰台区14类用地类型数据中,筛选出8类与绿地有关的数据,从39类POI数据中,筛选出7类,共计322个元素;通过筛选、融合、去除重复项后获得11类绿地共计199个元素;经聚合、合并及融合处理后得到129块绿地面元素;确定出1862个出入口;其中,服务半径300 m的出入口有96个,500 m的有1766个;丰台区绿地服务半径覆盖率为52.23%。
