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J-GLOBAL ID：202102223230532976   整理番号：21A2604841

フローティングカートラックデータとPOIデータに基づく都市機能領域の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Urban Functional Regions Based on Floating Car Track Data and POI Data

著者 (14件)： Yu Beibei (Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Yu Beibei (National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Yu Beibei (Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Wang Zhonghui (Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Wang Zhonghui (National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Wang Zhonghui (Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Wang Zhonghui (Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Ministry of Land and Resources, Shenzhen 518000, Guangdong, China) ,  Mu Haowei (Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Mu Haowei (National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Mu Haowei (Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Sun Li (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Hu Fengning (Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Hu Fengning (National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China) ,  Hu Fengning (Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, Gansu, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 11  号： 23  ページ： 6541  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国経済の急速な発展と継続する都市化とともに,この国の都市の内部空間と機能構造も徐々に変化し,再構築する。都市の機能的地域同定の研究は,都市機能認知,空間計画,経済開発,人間責任,その他に非常に重要である。新興の都市Bigデータによって後退して,最小研究ユニットとして交通コミュニティを取り上げて,電子地図に関して記録した関心点(POI)データによって,浮遊自動車トラックデータを結合することによって,都市機能区域を確認するために,方法を提案した。それは,都市機能領域同定の研究のための新しい展望を提供した。最初に,研究した都市の主要な機能領域を,浮遊自動車データから得た乗客空間-時間旅行特性に従って,クラスタ分析を通して同定した。第二に,POIデータからのラベル情報を用いて,交通コミュニティの機能的領域属性の細粒識別を達成した。最後に,AND-OR操作を,都市機能領域の同定を得るために,クラスタリングアルゴリズムとデルファイ方式によって導き出す認識結果に関して実行した。この手法を,成都第3回道路内の主要な都市ゾーンに適用することによって検証する。結果は以下を示した。(1)成都の主要な都市区域において,より少ない単一機能区域とより多くの混合機能区域があり,機能区域の分布は,都市センターにおいて大まかに同心円であった。(2)研究ユニットとして交通コミュニティを使用して,動的人間活動軌跡データと静的都市関心点データと結合して,複雑な都市機能区域を効果的に同定することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  道路 ,  旅行 ,  浮遊 ,  コミュニティ ,  *都市 ,  経済開発 ,  都市化 ,  再構成 ,  クラスタ分析 ,  乗客
準シソーラス用語： 人間活動 ,  ディジタル地図 ,  関心領域 ,  *都市機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機能領域 ,  交通コミュニティ ,  フローティングカーデータ ,  デルファイ法

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

引用文献 (41件)：

• Yang, J.; Wu, T.; Gong, P. Implementation of China’s new urbanization strategy requires new thinking. Sci. Bull. 2017, 62, 81-82.
• Batty, M. The Size, Scale, and Shape of Cities. Science. 2008, 319, 769-771.
• Zhang, H.J.; Wang, R.; Chen, B.; Hou, Y.F.; Qu, D.Z. Dynamic Identification of Urban Functional Areas and Visual Analysis of Time-varying Patterns Based on Trajectory Data and POIs. J. Comput.-Aided Des. Comput. Graph. 2018, 30, 1728-1740.
• Assem, H.; Xu, L.; Buda, T.S.; O’Sullivan, D. Spatio-Temporal Clustering Approach for Detecting Functional Regions in Cities In Proceedings of the 2016 I EEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2016), San Jose, CA, USA, 6-8 November 2016; pp. 370-377.
• Chen, S.L.; Tao, H.Y.; Li, X.L.; Zhou, L. Discovering urban functional regions using latent semantic information: Spatiotemporal data mining of floating cars GPS data of Guangzhou. Acta. Geogr. Sin. 2016, 71, 471-483.

タイトルに関連する用語 (2件)： 都市 ,  同定