随着城市化进程的不断推进,以“增量扩张”为主的城市建设模式,显然难以解决目前我们所遇到的城市问题;而基于精细化考虑的“存量挖潜”模式,则对当前的城市政策提出了具体的规划指导,已成为未来城市发展的新方向。城市中的热点区域和功能型区域,是城市存量空间中的重要组成部分,通过厘清热点区域的分布和功能区的布局情况,对城市内部的空间结构优化有着极为重要的意义。且在传统的城市空间研究中,所使用的土地利用类型数据更新缓慢,只能从宏观角度对城市进行表达,缺乏实时性和精细化的存量挖潜研究。本文选取了深圳市作为此次城市研究的实验对象,融合了当下的多源地理大数据概念,对深圳市的热点区域和功能区类型分别进行探测识别。此次论文的研究内容主要分为以下三部分:（一）基于多源大数据的角度,对城市热点区域和城市功能区进行探测识别分析。在本次实验的数据准备阶段,收集到了深圳市遥感影像数据、OSM数据、土地利用现状数据、公交车轨迹点数据和深圳市的POI数据,分别结合定性分析和定量识别的方法对深圳市进行城市方面的研究。（二）提出了一种基于改进的核密度理论,对城市中的热点区域进行探测和边界分析。在对城市多类型要素分析的基础上,根据不同的热点类型对深圳市的POI数据进行了筛选与分类;完成了不同类型的热点区域数据的核密度分析;通过选择不同的等值线参数,提取出热点区域中存在显著变化的热点区域边界线;并进一步根据最初的原始数据对城市中的热点区域现象进行了多视角的数据分析。（三）提出了一种基于多属性学习融合的城市功能区定量识别方法。首先,将深圳市的POI数据根据功能区的类型进行分类提取;然后,对不同功能区的POI数据进行其频数密度和类别比例的处理;之后,创建一个深圳市的栅格渔网图,并将处理后的城市功能区数据值关联到深圳市的栅格渔网中,生成深圳市的功能区类型图;最后,借助遥感影像和在线地图的形式,对功能区的识别结果进行检验和验证。