【摘 要】
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不同类型城市基础设施之间具有较强的空间相关性,旨在发现该类知识的空间同位模式挖掘(Spatial Co-location Pattern Mining)可为商业布局、城市规划和区域管理等应用提供重
【机 构】
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国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室,华中师范大学城市与环境科学学院,数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室,武汉大学资源与环境科学学院,国家测绘地理信息局第三地理信息制图院
【基金项目】
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国家863计划项目(2012AA12A404);国家科技支撑计划项目(2012BAJ22B02-01);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(DM2014SC07);四川测绘地理信息局2014年科技项目(J2014ZC15);国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助项目(KF-2015-01-038)
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不同类型城市基础设施之间具有较强的空间相关性,旨在发现该类知识的空间同位模式挖掘(Spatial Co-location Pattern Mining)可为商业布局、城市规划和区域管理等应用提供重要的决策支持。然而,传统的同位模式分析方法往往基于全局统计指标,容易忽略空间关系在局部地理范围内的强显著性。该文针对该缺陷,给出了局部普遍性度量指标,并基于地理学第一定律的区位影响构建邻近关系影响域,进而界定同位特征显著的局部范围。通过深圳市POI点同位模式挖掘实验,分析了POI基础设施在城市空间分布上的关联模式与依赖关系,评价结果表明,该方法较其他挖掘方法具有更高的可靠性。
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