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厉害了!自动化高科技助推精准规划:POI&机器学习在规划中的花式玩法

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2017-03-27

本文依托位和数据挖掘(https://services.wayhe.com)和近期推出的位和POI分析云平台(http://url.cn/42YFiMS)基于POI数据和机器学习计算对广东省现状功能进行识别、自动划分现状功能区、并在此基础上对广东省空间发展格局及如何将新技术应用于科学划定“三区三线”进行简单讨论。

 

在进入正题前,先分享一个今年全球消费电子展(CES 2017)上让人很动心的产品:自动叠衣机。只要把衣服挂在机器前面的挂钩上,就会被自动叠好送出来。当然我们心目中的理想款是连挂一下都不用,从烘干机里拿出来就已经叠好摆整齐。是懒惰推动了科技进步,还是科技进步助长了懒惰?



自动化和AI已经渗透进我们工作和生活的方方面面。在工作上,我们期待的自动化并不仅仅是节约时间和体力,更重要的是能够通过新技术达到传统方式下难以企及的精准程度。下面就进入正题,看看如何用自动化的方式研究省域现状功能区空间结构。

 

广东省POI分布特征自动识别


把2016年的四维图新POI数据(共15个大分类,分类列表见文末)聚合到广东省区县边界,得到有15个属性(POI类别)的多边形图层。


在平台上做如下操作:选择全部15个属性(POI类别);选择POI总数用于归一化;选择经验贝叶斯平滑处理,设定平滑特征个数为6;设定分类精度,提交神经网络计算;瞬间得到下图,基于15种类别POI占比的广东省功能区识别。这个过程,对应于人类思考中的分类。

 

下图所示为两种不同分类精度的识别图。两张图各自的颜色体系是独立的。每张图里相似颜色的区域,功能相似。



广东省现状功能结构自动划分


为了把握广东省的现状功能结构,辅助规划和决策,需要针对数据特征进行分区。传统方式通过人工制图综合来分区,不同的工作人员往往做出不同的结果。针对多个特征(本文案例有15个特征)进行分区,对人工操作来说非常困难,工作人员很难判断每个空间单元到底归属于哪个区更合适。


利用位和数据挖掘云平台(https://services.wayhe.com)上独有的机器学习算法,最大化区内相似性,最小化区间相似性,自动针对多维(高维)特征进行保持边界连续的多尺度分区,计算高效便捷准确,时间复杂度仅为0(n*2lgn)。


生成如下图所示的多尺度现状功能结构分区,分析人员需要完成的操作是选择变量、调整参数、提交计算,并通过交互可视化对结果进行比较、选择和判读。需要用到专业知识的工作由人来完成,耗时耗力耗神的分区工作则交给程序进行计算。本案例中的计算时间可以忽略不计,分区计算瞬时完成,只需几秒钟延时用于构造多边形和网络数据传输。


这个分区的过程,对应于人类思考中的归纳。


下面我们来对分区进行解读。

 当把广东省分成两个区的时候,提炼出绿色的中心区和外围的粉色区。绿色区恰好为珠三角城市群,包括广州、深圳、佛山、东莞、珠海、中山等城市。


如图所示,绿色曲线的商业功能,交通运输功能,公司企业,以及居民服务功能都处在较高的位置,农林功能较弱;因此我们判断绿色区域经济系统比较强,商业设施开发密度高,人口聚集程度高,自然资源环境功能较弱,适宜进行优化开发


粉色曲线正相反,农林、政府和卫生服务功能较强,其他功能相对落后。因此我们判断粉色区域资源环境因子强、经济因子弱,土地开发密度弱,人口因子也比较弱


扩大到4个区的时候,从粉色区域中提炼出西部的紫色区和东部的红色区。紫色区主要包括湛江、茂名、阳江等城市。红色区主要包括汕头、潮州、揭阳、汕尾等城市。



紫色曲线在金融、教育、科研、居民服务等功能放面占比较大,表明紫色区域经济功能较强。同时,这一地区商业设施功能比较弱,农林功能比较强,说明土地开发密度弱、资源环境系统比较高,适宜做为重点开发区域


红色曲线在汽车销售和批发功能功能上占比较大,表明红色区域经济系统较强;在商业设施、金融设施以及农林功能的比重较低,说明这一地区土地开发密度较弱、资源环境系统一般,这一地区也适宜作为重点开发区域


继续往下分,剩余的粉红色区域被切成两半:位于西部的肉粉色区域和位于东部的粉红色区域。粉红色线段在农林、政府功能、批发及餐饮功能上占比较大;肉粉色地区的农林功能比粉红色地区弱,同时交通运输的功能比粉红色地区强,其它功能相似。这两个地区都适宜开发生态经济,比较起来,西部粉红色地区的生态功能更强。



若有需要,还可以继续分出更多的层次,如下图。由于本文重点是发现广东省相对宏观的现状功能结构,因此,不再继续向下分区和解读。



综上,得到广东省现状功能结构分区



广东省空间发展格局


基于上述POI分析得出的广东省现状功能区,与地图对接,适宜优化开发的区域恰为珠江三角洲城市群;两个适宜重点开发的区域分别为东西部城市群地带;围绕优化开发区的粉红色区域,是连接珠江三角洲、东西部城市群及广东省腹地的重要走廊


由此总结出三个重要的经济廊道

一是为充分发挥沿海地区的优势,连接西部城市群和珠江三角洲城市群的沿海经济带;

二是为保证广东省与腹地之间联系,充分发挥其纵深腹地物资集散的作用的广清经济带;三是为加强珠江三角洲城市群与东部城市群之间的联系的广惠梅经济带。

 

北部为广东省绿色核心发展地带,突出发展生态经济,为生态经济圈。

 

结语


 基于POI的现状功能识别和功能区划分可做为现状分析中的重要一环,梳理规划的实施情况,为省域空间规划提供支撑。本文涉及到的计算方法和平台功能与数据之间是相互独立的,除了针对POI数据做分区,还可应用于其它数据分区,譬如基于生态数据计算现状生态分区,为划定生态红线提供依据。亦可集成人口数据,经济数据,环境数据等,进行资源环境承载能力评价和国土空间开发适宜性评价,合理划定城镇开发边界、永久基本农田、生态保护三条红线和城镇、农业、生态三类空间

 

分区的边界虽然由机器学习计算自动生成,但并不表示我们只能被动地接受它。工具是为人服务的。我们可以在生成分区前调整各种参数,也可以在生成分区后根据各种主客观因素调整分区。有了合适的工具协助,我们工作的起点比起传统方式,朝向精准规划迈进了一大步

 

本文用到的POI分类项


金融服务、科研及、农林产业、政府机关、教育、汽车销售、商业设施、交通运输、批发销售、运动、居民服务、住宿服务、卫生、餐饮、公司企业



位和POI分析云平台

http://url.cn/42YFiMS

工欲善其事,必先利其器

机器学习,咫尺之遥

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业务洽谈:info@wayhe.com 

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位和在线:https://services.wayhe.com




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