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抓取公共服务设施POI后,用GIS进行核密度分析的可视化过程

相关案例 2017-12-20 16:46

  近年来,“城市大数据”已成为规划领域的热门词汇,利用大数据进行深入、准确的“精准规划”逐步成为规划领域的共识,尤其在分析区域格局,市域城乡关系,城市空间结构方面,大数据能发挥无可替代的优势,但是,对于很多规划从业人员而言,对如何获取大数据以及如何将庞大的数据转化成“炫酷”的可以指导规划的可视化图纸比较茫然。

GIS进行核密度分析的可视化

  本篇文章主要介绍通过抓取相关电子地图区域内公共服务设施POI后,用GIS进行核密度分析的可视化过程


  服务设施poI核密度分析


  01什么是POI数据


  POI


  POI数据,即“pointofinterest”,中文翻译为“兴趣点”,它是基于位置服务的核心数据,在电子地图上运用广泛,如我们导航前选择的目的地、查看周边的旅游景点、餐馆等都可称为兴趣点,它通常包含名称、地址、经度、维度、类别等相关信息,如果将每一个POI点都可以看作为一个功能单元,那么POI密度越高,则表示该地区城市功能越集中。


  因此,对研究区域中的POI进行核密度分析,可以识别出城市中心所在地,分析城市内部的中心体系,也可以对相关POI的集聚程度进行分析后,指导其在区域中的布点规划。


  02POI数据获取


  POI数据一般通过编写爬虫代码抓取相关地图上的数据获得,此外还可以通过一些地图的开放平台,如百度地图API,高德地图API,通过获取代码来提取相关POI数据,也有一些数据采集器提供数据抓取功能,如火车头,八爪鱼,集搜客。


  这些获取途径对于我们非专业人士可能显得过于复杂,安利一个傻瓜式抓取软件——百度地图兴趣点,通过这个软件可以实现对研究区域内的相关POI实现一键抓取。

百度兴趣点抓取的西安旅游服务设施POI

  (百度兴趣点抓取的西安旅游服务设施POI)


  03POI数据分析—特定服务设施核密度分析


  对POI数据的分析是通过GIS系统来实现的,通过百度兴趣点抓取的POI数据以txt文档格式存储,在导入GIS做核密度分析前,需要将txt数据转换成csv文件


  1.所需软件


  Arcgis10.2,Excel


  2.需要准备的数据


  POI原始数据


  3.操作步骤


  01txt文本转csv文件

txt文本转csv文件

  用Excel打开数据文件—下一步—勾选Tab键—完成—将导入Excel的数据另存为csv格式

txt文本勾选逗号、空格号

  如果txt文本分隔符号有逗号、空格号,则需要勾选

导入excel后的poi数据

  导入excel后的poi数据,然后将其存储为csv格式文件


  02csv数据导入GIS


  将csv数据导入GIS,需要建立地理坐标系,使其带有经纬度的地理信息能基于所建立的地理坐标系在空间上落位。


  打开Arcmap“选择-添加数据-添加XY数据”


  指定地理坐标系


  “点击文件夹按钮-添加旅游.csv-添加”-点击“编辑”按钮-地理坐标系(以WGS1984作为基准坐标系)-WGS-WGS1984-确定。

gis软件设置步骤

存储为shpfile格式文件

  点击确定按钮后,会弹出表没有Object-ID字段图框,说明需要将数据导出shapefile点要素文件,此时点击确定即可。


  导入GIS后的旅游服务设施poi


  存储为shpfile格式文件

选择要存储的路径

  将鼠标置于所添加的数据图层上“单击右键-数据-导出数据-选择要存储的路径-确定”


  03投影转换


  GIS是以地图方式显示地理信息的,地图是平面而地理信息则是在地球椭球上,刚导入的数据是带有地理坐标信息的数据,因此需要进行投影变换,将其转换成平面的地图信息。

投影坐标系

  “点击Arctoolbox-数据管理工具-投影和变换-投影-输入数据集或要素类-点击输出坐标系旁边按钮-投影坐标系


  “UTM-WGS1984(因为地理坐标系选取的是WGS1984,所以投影坐标系有与之对应的投影坐标)-NorthernHemisphere(北半球)-WGS1948UTMZone4-确定”


  投影后生成新的文件导入GIS,在新的图层上单击鼠标右键—属性—源,可以看到此时的数据带上了投影坐标系.


  旅游服务设施POI投影完毕后,以同样的方式将住宿、医疗、教育、购物等POI导入GIS,并将该区域的行政边界图导入,得到如下兴趣点分布图

兴趣点分布图

  注:导入行政边界图的地理坐标系和投影坐标系和POI是一致的


  04核密度分析


  ArcToolbox—SpatialAnalyst—密度分析—核密度分析—添加旅游POI—输出像元大小(为了提高输入清晰度,可减小像元值,这里选20)—搜索半径默认—确认

搜索半径默认

  注:输出像元大小即输出栅格图像像素点的大小,在一定范围内,像元值越小,像素点就越多,则分辨率越高

重分类、更改颜色

  生成核密度栅格图像后,效果不是特别明显,根据需要对栅格的区间进行重分类、更改颜色等操作


  05重分类


  在生成的核密度栅格图层上,“右键属性—系统符号—左侧显示栏选择已分类—类别:10—分类—分类方法:自然间断点分级法(可手动拖移下面的线条更改分类区间,使图像更直观)—确定”

自然间断点分级法

  重分类后生成的栅格图像仍有浅黄色背景,影响整体效果,浅黄色是分类等级中的最小值,默认覆盖全区域,这里可以忽略不计


  点击浅黄色颜色框—弹出颜色选择器—属性—勾选颜色为空—确定。得到旅游POI核密度分布图。

勾选颜色为空

  按照同样的操作步骤,分别得到区域内住宿、医疗、教育、购物设施的空间分布密度栅格图像

住宿poi核密度分析

  住宿poi核密度分析

医疗设施poi核密度分析

  医疗设施poi核密度分析

教育设施核密度分析

  教育设施核密度分析

购物设施核密度分析

  购物设施核密度分析


  04POI数据分析—整体服务设施核密度分析


  通过分析服务设施的区域分布来研究区域整体市镇空间格局时,需要将各类型服务设施数据图层合并后进行整体核密度分析。


  合并图层


  点击ArcToolbox—数据管理工具—常规—合并—输入数据集(依次输入需要合并的图层)—确定

输入数据集

  各类服务设施图层合并后,按照上述步骤进行核密度分析并重分类,得到如下评价结果

区域公共服务设施和密度分析图

  区域公共服务设施和密度分析图

通过PS后期风格化处理

  通过PS后期风格化处理


  通过对区域内各公共服务设施POI进行核密度分析可以看出


  中心城市市区中心内服务设施集中程度最高,市区服务设施布局为单中心模式,密度由中心城区向外圈层式递减,在市区外围有指状延伸趋势


  从大区域看,区域市镇体系呈一心多点式布局,一心主要为服务设施高度集聚的中心城市,多点主要为县级服务中心。


  05小结


  在市域、县域体系规划中,往往需要从宏观角度分析整体空间格局。抓取服务设施数据通过GIS可视化,能直观感受到区域的空间形态和人口聚集程度。


  此外,上述服务设施的核密度分析方法同样适用于基于手机信令数据的人口流动核密度分析,分析同一地点不同时段的人口密度变化差异,就能判定该地区人口流动特征,人口流动的OD分析也是通过基础数据在GIS中可视化实现的。


  如下图所示

GIS可视化人口流动分析

  


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