本發(fā)明涉及人口分布估計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于建筑物屬性的城市人口分布方法。
背景技術(shù)：
城市人口空間分布是城市化影響下研究人類行為、評(píng)估城市環(huán)境和人類相互作用的基礎(chǔ)性工作。政府層面，多次人口普查數(shù)據(jù)從宏觀上呈現(xiàn)了城市人口分布特征，并為更小尺度的城市人口分布研究提供了部分?jǐn)?shù)據(jù)基礎(chǔ)。技術(shù)層面，網(wǎng)絡(luò)電子地圖提供的海量興趣點(diǎn)為人類行為研究提供了另一種途徑，同時(shí)，興趣點(diǎn)的屬性在某種程度上反映了建筑物甚至該地區(qū)的社會(huì)活動(dòng)屬性，這使得基于建筑物屬性的城市人口分布方法成為可能。
目前，城市人口分布尚存在一些問(wèn)題。
首先，城市人口分布區(qū)域尺度粗糙。鑒于人口普查數(shù)據(jù)多以街道為基本單位，造成了以人口普查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人口分布大多以街區(qū)為最小尺度，無(wú)法反映建筑物級(jí)別的人口空間分布特征和差異。其次，不同社會(huì)活動(dòng)屬性的建筑物在晝夜甚至不同時(shí)段人口分布特性明顯不同，傳統(tǒng)方法并不能體現(xiàn)人口分布時(shí)間性差異。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種計(jì)算效率高、處理方法簡(jiǎn)單的基于建筑物屬性的城市人口分布方法，用于建筑物等級(jí)的城市人口時(shí)空分布。
為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
一種基于建筑物屬性的城市人口分布方法，包含以下步驟：
(a)根據(jù)城市經(jīng)緯度坐標(biāo)范圍，使用建筑物查詢的方式獲得電子地圖中所有建筑物信息和建筑物周邊興趣點(diǎn)信息；
(b)針對(duì)某一人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域，以區(qū)域名為關(guān)鍵詞進(jìn)行電子地圖查詢，確定人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域坐標(biāo)，并從城市人口普查年鑒中查詢區(qū)域人口總數(shù)；
(c)根據(jù)建筑物位置和人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域邊界角點(diǎn)坐標(biāo)，篩選出該人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域的所有建筑物；
(d)根據(jù)建筑物周圍最近的若干個(gè)興趣點(diǎn)的類型、影響權(quán)重和離建筑物的距離，推斷該建筑物不同時(shí)間段的社會(huì)活動(dòng)屬性；
(e)設(shè)定不同社會(huì)活動(dòng)屬性類型建筑物單位面積人口吸引系數(shù)，將人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)的人口分配到區(qū)域內(nèi)每棟建筑物中，獲得建筑物等級(jí)的人口分布；
(f)針對(duì)城市區(qū)域，重復(fù)步驟(b)、(c)、(d)和(e)，獲得城市人口分布。
本發(fā)明充分利用了電子地圖海量的建筑物和興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)屬性反映建筑物內(nèi)社會(huì)活動(dòng)屬性的類型，并以此來(lái)推算城市中的人口分布，得到更為精細(xì)的城市人口分布。本發(fā)明得到的人口分布不僅能反映人口在空間上的變化趨勢(shì)，也體現(xiàn)了人口分布在時(shí)間上的差異性。同時(shí)，也規(guī)避了部分人口劃分模型采用矩形塊對(duì)區(qū)域進(jìn)行劃分，而導(dǎo)致區(qū)域空間相似性的破壞的問(wèn)題。
本發(fā)明采用建筑物和興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取、建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性確定和建筑物人口分配三個(gè)技術(shù)手段解決聲音傳播計(jì)算問(wèn)題。
更進(jìn)一步的，所述建筑物的信息包括建筑物名稱、底面各角點(diǎn)坐標(biāo)、中心點(diǎn)坐標(biāo)、樓層高度、所在行政區(qū)域。
更進(jìn)一步的，所述興趣點(diǎn)是指電子地圖中抽象成數(shù)據(jù)對(duì)象，用來(lái)表示地圖中各類服務(wù)的地物。
更進(jìn)一步的，所述興趣點(diǎn)信息包括興趣點(diǎn)名稱、興趣點(diǎn)坐標(biāo)，興趣點(diǎn)類型、興趣點(diǎn)影響權(quán)重和興趣點(diǎn)距離建筑物的距離。
更進(jìn)一步的，所述建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性包括居住區(qū)、辦公區(qū)、商業(yè)區(qū)和文體區(qū)四類。
更進(jìn)一步的，所述步驟(d)中，建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性的推斷包括以下步驟：
(1)確定建筑物周邊一定距離BM內(nèi)離建筑物中心點(diǎn)最近的BN個(gè)興趣點(diǎn)作為影響建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性的興趣點(diǎn)集合；
(2)確定建筑物周邊每個(gè)興趣點(diǎn)Pi對(duì)建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性中某一類型的貢獻(xiàn)，其影響與興趣點(diǎn)影響權(quán)重、興趣點(diǎn)與建筑物的距離有關(guān)；
(3)綜合每個(gè)興趣點(diǎn)對(duì)建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性四種類型的貢獻(xiàn)，確定該建筑物的社會(huì)活動(dòng)屬性。
更進(jìn)一步的，所述步驟(e)中，不同社會(huì)活動(dòng)屬性不同時(shí)段建筑物單位面積人口吸引系數(shù)不同。
更進(jìn)一步的，所述步驟(e)中，每棟建筑物的人口分布由人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域的總?cè)丝跀?shù)根據(jù)建筑物吸引系數(shù)的比例進(jìn)行分配。
更進(jìn)一步的，所述步驟(f)中，遍歷所有人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域，并重復(fù)進(jìn)行步驟(b)、(c)、(d)和(e)，獲得城市區(qū)域建筑物級(jí)別的人口分布。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果是：在基于建筑物屬性的條件下進(jìn)行城市人口分布，使得到的人口分布能夠達(dá)到建筑物級(jí)別，同時(shí)可以通過(guò)設(shè)定相應(yīng)參數(shù)體現(xiàn)人口分布在時(shí)間上的差異性。其具體表現(xiàn)為：
(1)在確定建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性時(shí)，利用了海量的興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)屬性，直接指向建筑物的功能或用途，準(zhǔn)確精細(xì)的表征建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性的類型，達(dá)到建筑物級(jí)別的精細(xì)化人口分布；
(2)在確定建筑物單位面積吸引系數(shù)時(shí)，根據(jù)不同的時(shí)段為不同社會(huì)活動(dòng)類型的建筑物設(shè)定不同的吸引系數(shù)，在考慮建筑物級(jí)別人口分布的同時(shí)，也考慮了現(xiàn)實(shí)情況下人口分布的時(shí)間性差異，例如晝夜和不同時(shí)段的人口分布模擬。
(3)建筑物形式的人口分布可以實(shí)現(xiàn)人口分布特征評(píng)估的區(qū)域定制，規(guī)避了部分人口劃分模型采用矩形塊對(duì)區(qū)域進(jìn)行劃分，而導(dǎo)致區(qū)域空間相似性的破壞的問(wèn)題。
附圖說(shuō)明
圖1是基于建筑物屬性的城市人口分布方法流程圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不限于此。
如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于建筑物屬性的城市人口分布方法。通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：
步驟1：根據(jù)城市的經(jīng)緯度坐標(biāo)范圍，使用建筑物查詢方法從電子地圖中獲取城市區(qū)域內(nèi)的所有建筑物信息，并存入數(shù)據(jù)庫(kù)。建筑物的信息包括建筑物名稱、底面各角點(diǎn)坐標(biāo)、中心點(diǎn)坐標(biāo)、樓層高度、所在行政區(qū)域。
步驟2：對(duì)于每個(gè)建筑物，根據(jù)其中心點(diǎn)坐標(biāo)，使用自動(dòng)查詢算法從電子地圖中查詢建筑物周圍限定距離BM內(nèi)離建筑物中心點(diǎn)最近的BN個(gè)興趣點(diǎn)，將興趣點(diǎn)信息作為建筑物屬性存入數(shù)據(jù)庫(kù)。在進(jìn)一步數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計(jì)算中，直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取建筑物的相關(guān)信息。興趣點(diǎn)信息包括興趣點(diǎn)名稱、興趣點(diǎn)坐標(biāo)，興趣點(diǎn)類型、興趣點(diǎn)影響權(quán)重和興趣點(diǎn)距離建筑物的距離。
步驟3：對(duì)人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域集合DS中的每個(gè)人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域Di，從城市人口普查年鑒中查詢區(qū)域的人口總數(shù)。并以人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域名稱為關(guān)鍵字，使用自動(dòng)查詢算法，在互聯(lián)網(wǎng)地圖中獲取人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域的坐標(biāo)，將獲取的區(qū)域信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)。
步驟4：根據(jù)建筑物的中心點(diǎn)位置和人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域的腳點(diǎn)坐標(biāo)，將人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)的所有建筑物篩選出來(lái)。
步驟5：確定建筑物周邊一定距離BM內(nèi)離建筑物中心點(diǎn)最近的BN個(gè)興趣點(diǎn)作為影響建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性的興趣點(diǎn)集合。
步驟6：確定建筑物周邊每個(gè)興趣點(diǎn)Pi對(duì)建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性的貢獻(xiàn)其影響與興趣點(diǎn)影響權(quán)重、興趣點(diǎn)與建筑物的距離有關(guān)：
其中，表示興趣點(diǎn)對(duì)建筑物的影響權(quán)重，與興趣點(diǎn)類型相關(guān)；表示興趣點(diǎn)距離建筑物的距離，興趣點(diǎn)離建筑物越遠(yuǎn)，其影響效果將會(huì)越小，n為距離衰減指數(shù)。
步驟7：根據(jù)各興趣點(diǎn)的類型，確定所有集合內(nèi)興趣點(diǎn)對(duì)建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性某一項(xiàng)的貢獻(xiàn)：
其中，表示建筑物某一建筑物類別BTSj的比例；表示興趣點(diǎn)Pi對(duì)應(yīng)的建筑物類型，N為建筑物周圍興趣點(diǎn)的數(shù)目。
步驟8：綜合每個(gè)興趣點(diǎn)對(duì)建筑物社會(huì)活動(dòng)屬性四種類型的貢獻(xiàn)，確定該建筑物的社會(huì)活動(dòng)屬性。
步驟9：設(shè)定不同社會(huì)活動(dòng)屬性不同時(shí)段建筑物單位面積人口吸引系數(shù)。
步驟10：將人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域的總?cè)丝跀?shù)根據(jù)建筑物吸引系數(shù)的比例進(jìn)行分配，得到每棟建筑物的人口分布。
步驟11：遍歷城市所有人口統(tǒng)計(jì)區(qū)域，并重復(fù)進(jìn)行步驟4-10，獲得城市區(qū)域建筑物級(jí)別的人口分布。
以上所述的本發(fā)明的實(shí)施方式，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何在本發(fā)明的精神原則之內(nèi)所作出的修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。