大数据环境下的城市用地类型识别

摘要：

随着城市空间的发展,地理实体及其属性在空间的分布上具有一定联系.而兴趣点泛指一切可以抽象为点的地理对象,在城市功能分析中具有重要作用.为了更加简单清晰的了解城市区域的用地情况.将整个研究区域进行有限单元化,然后任意选取某一个研究单元并对位于单元内的兴趣点的某一属性建立LDA主题数学模型进行用地类型的识别.结果表明用LDA模型与用传统方法统计的用地情况一致.由此LDA主题模型在城市用地类型的识别中具有可行性.

关键词：兴趣点、用地类型、单元、LDA模型、可行性

所属期刊栏目：26

分类号：P208(一般性问题)

在线出版日期：2019-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：81-82