城市数据实践：基于城市POI静态数据的城市功能识别

2016-12-22 城市数据团 & 国匠城

前言：本期数据实践栏目，来自城市数据研习社社员林鉴宇的实践案例，学号A330。作者于2016年参加了由国匠城和城市数据团共同举办的《面向规划实践的数据能力增强计划》，以下为其参与数城工作营的研究成果。

基于城市POI静态数据的城市功能识别

大家好，我是叫林鉴宇，来自广州市仲恺农业工程学院，现为大四在校学生。近几年，“数据”这个词经常萦绕在我们周围。大数据的数据体量、多样性、动态性等特点都非常符合科学分析、量化分析的趋势。作为一名乐于尝试的小伙伴，我也不甘落后，迫切想要搭上“数据”这班车，谁叫我是热爱学习的少年呢。本次研究主要以静态POI数据为基础，通过不同POI数据的整理与分类，来表征城市用地类型，进而分析上海市的用地构成与城市结构。

1、数据来源及数据处理

1.1 数据来源

研究所用的POI数据来源于2016年10月份的高德地图。数据量约为627500条，数据涵盖了餐饮、旅游景点、公共设施、交通设施、购物、教育、金融、商务住宅、生活服务、体育、医疗、政府办公、住宿服务13个大类，每个大类下包含若干个小类。数据标签包括名字、类型、地址、经度、纬度、联系方式、行政区域等信息。

1.2 数据处理

首先，对EXCEL原始数据进行初步清理，主要包括清理重复数据，去除信息缺失的数据；然后，进行数据纠偏，通过研习社提供的坐标纠偏插件，把POI数据由火星坐标系转换为WGS1984坐标；进而，将EXCEL数据置入到ArcGIS中，转换为SHP格式，进一步进行数据清理，删除上海市域范围外的POI数据。

2、上海市城市功能识别

2.1 POI数据分类

参考2012年新版城市用地分类与规划建设用地标准，主要进行居住用地（R）、公共管理与公共服务设施用地（A）、商业服务业设施用地（B）、工业用地（M）、交通与道路设施用地（S）、绿地与广场用地（G）六种用地大类的研究。基于每种用地大类中的用地中类与用地小类的内容，进行POI数据的重分类。如用于表征商业服务业设施用地的POI数据分为餐饮服务类、购物服务类、住宿服务类、金融保险服务类、商务住宅类；每一类下又包含若干POI设施，比如购物服务类下包含超级超市、购物中心、商业街，金融保险服务类包含银行、证券公司、保险公司，具体每类用地的POI数据分类情况见下图。

POI数据分类

对分类完的POI数据进行统计可以看出，商业服务设施用地类POI数据最多，占总数据量的一半以上；公共管理与公共服务设施类、道路与交通用地类、居住用地类POI数据也较多；工业用地类、绿地与广场用地类POI数据相对较少。

2.2 数据赋值

本次数据赋值参考赵卫锋《利用城市POI数据提取分层地标》文章中基于POI数据的公众认知、空间分布、个体特征三个特性进行权重赋值的方法。对每类POI设施进行权重赋值，具体权重值如下图：

POI设施权重统计图

注：B类用地和M类用地中的商务住宅部分赋值统一为0.3057

2.3 研究单元划分

上海市辖黄浦、徐汇、长宁、静安、普陀、虹口、杨浦、闵行、宝山、嘉定、浦东、金山、松江、青浦、奉贤、崇明16个市辖区。本次分析采用1000m X 1000m的正方形网格作为分析基础单元，研究单元合计为9594个。

2.4 数据计算

参照池娇、焦利民等的《基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化》文章的研究方法，对每一个网格单元进行统计计算，指标为频数密度（Fi）和类型比例（Ci）。具体算法为通过计算栅格单元内第i类（共六大类）POI数据占该类POI总数的频数密度；以及第i种类型POI的频数密度占单元内所有类型的POI频数密度的比例来识别用地功能区。计算公式如下:

注：“i”表示六种用地类型的POI数据；ni表示渔网单元内第i种类型POI数量；Ni代表第i种类型POI的总数；Fi表示第i种类型POI占该类型POI总数的频数密度；Ci表示第i种类型POI的频数密度占单元内所有类型POI频数密度的比例；

同时，以类型比例（Ci）超过50%作为单元功能性质的评定标准。当栅格单元内某一POI类型比例达到50%，判定该栅格单元为“单一功能区”；当栅格单元内所有POI类型比例均小于50%且不全为0时，判定该栅格单元为“混合功能区”，当栅格单元内不存在POI数据时，判定为“非建设用地区”。最终得到单一功能区、混合功能区、非建设用地区三种类型。

2.5 上海市城市功能识别

经过计算得出，上海市主要以复合用地为主，占到总用地的40%左右，非建设用地区也较多，单一功能区相对较少。在空间分布方面，单一功能区主要分布在崇明区、嘉定区、青浦区、松江区、金山区、奉贤区、浦东新区东片区、宝山区西北片区；混合用地主要在中心城区以及各区划的中心；非建设用地区主要为长江、黄浦江等水域以及农林用地。

上海市功能区识别图

上海市功能区占比图

2.6 单一功能区深入分析

在识别出的单一功能区的基础上，进一步判断单一功能区的用地类型。其中，居住用地集中分布在北中环路附近；公共服务设施用地布局较为均匀；商业用地在陆家嘴、曹杨路附近呈现集聚现象；工业用地主要分布在绕城高速以外，呈环状布局，并沿沪昆高速向西南延伸；绿地与广场用地布局均匀，在余山森林公园、滨江森林公园附近形成绿楔嵌入市区。

上海市单一功能区用地性质分布图

上海市单一功能区各用地性质占比图

2.7 混合功能区深入分析

混合功能区主要集中在杨浦区、虹口区、闸北区、静安区、黄浦区、长宁区、徐汇区、闵行区。选取混合功能区功能比例最高的三种用地的“首字”（如居住用地、商业服务业设施用地、工业用地合并记为“居商工”）组合成19种类型。分别为公商工、公商绿、公商道、公工绿、公工道、公道绿、商道绿、商工绿、商工道、居公商、居公工、居公绿、居公道、居商工、居商绿、居商道、居工道、居道绿、工道绿。其中，“公商道”、“公道绿”、“居公道”这三中混合类型出现频数较高，都达到200以上。

上海市混合功能区用地性质分布图

上海市混合功能区各用地性质占比图

3、思考总结

1、首先很高兴、毕业季还能有这么好的学习兴致，希望以后能像小伙伴们送的称号“永动机”一样，“咣当咣当”不停止学习的脚步，享受沉迷学习的快乐。

2、通过学习，进一步了解了其实作为数据，城乡规划的学习中可以开展的前期分析工作还有好多扇窗等着我们去打开呢，希望我们能继续开窗看世界。

3、海量数据带来的便捷性的同时，也对我们下一步学习的严谨性与逻辑性做出了要求。分析伊始的大手脚也为下一步大量修改埋了伏笔。规划分析，从来都是一件严谨的事儿，以后学习要更加严谨。

4、常在城规飘，哪有不通宵。技不压身，希望接下来更进一步学习，早日成长为规划匠人。

5、最后，感谢各位小伙伴的鼓励，以及老师的悉心指导。不足之处请赐教！

作品成果：

认证证书：

林鉴宇，已参加由国匠城和城市数据团共同举办的《面向规划实践的数据能力增强计划》，具备城市数据综合分析能力，特此颁发认证，以资鼓励。

证书查询网址：www.caup.net/cert