地理大数据中POI数据质量的评估与提升方法

摘要：

地理大数据实现对区域人地系统的精细刻画,为研究人地关系和区域发展等提供新的数据.当前,地理大数据进入了广泛应用,但一直缺乏对其质量的考察及相应的评估方法.兴趣点(POI)数据是地理大数据重要组成部分,对基于位置服务和区域场景理解具有重要作用.本文提出POI类大数据评估与提升方法,基于场地调研、GIS等方法从地物识别完整率、数据冗余率和空间位置准确率3个维度实现质量评估;基于数据生产过程发现和总结数据质量的可能影响因素,证明多源数据融合是提升POI数据质量的有效手段.研究发现,基于API接口获取的高德数据量略高于百度,空间位置准确率相当,冗余率较低;高德侧重识别地物入口,适于可达性等分析;百度侧重发现非标志性地物,适于空间规划等分析;发现、采集和处理阶段是降低数据质量的可能环节,受数据保护机制影响,数据质量与获取量及面积成反比;多源异构地理大数据质量评估、提升与融合是提升数据"涌现价值"、促进多学科交叉融通、解决新时代地理学问题的关键途径之一.

关键词：POI数据、地理大数据、数据质量评估、场地调研、GIS

所属期刊栏目：78

分类号：B84;TP391;TU984.113

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省兴辽英才计划项目;中国科学院区域发展青年学者项目

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1290-1303