志愿者地理大数据分析与可视化中国案例研究

志愿者地理大数据分析与可视化中国案例研究王江浩([e-mail])中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室2014-06-11@清华大学建筑学院城市模型学术报告会暨2014北京城市实验室年会UrbanModelingWorkshop&2014BCLConference主要内容1志愿者地理信息(VGI)2VGI数据挖掘技术3中国案例研究4未来展望1志愿者地理信息(VGI)3志愿者地理信息（VGI）Citizensassensors:theworldofvolunteeredgeography.——MichaelF.Goodchild，2007随着计算机技术，GPS，移动终端技术发展，在互联网Web2.0驱动下，传统地理信息由单向方式逐渐向交互双向协作方向发展。维基百科中对VGI的定义是指用户通过在线协作的方式，以普通手持GPS终端、开放获取的高分辨率遥感影像，以及个人空间认知的地理知识为基础参考，创建、编辑、管理、维护的地理信息。4传统GIS数据获取方式GeographicalInformationSystem(GIS)RemoteSensing(RS)GlobalpositioningSystem(GPS)5Web2.0下地理信息获取Web2.0特点多人参与人是灵魂信息可读可写可定制、自由度大VGI地理信息来源移动定位LBSIP地址识别用户生成内容(UGC)6VGI的应用进展GIS产业界行业应用新型的重要空间(大)数据来源VGI与LBS，社交网络时空间行为公共环境监测城市规划，管理智慧城市……MITSENSEableCityLab72VGI数据挖掘技术8VGI信息获取源社交网络专业网站其他来源9VGI分析流程与工具数据获取爬虫系统空间数据库时空数据分析与挖掘数据可视化103中国案例研究①全国（重点）城市小区单元房价时空信息系统②全国公共交通信息采集与可视化③百度LBS人口迁徙研究④全国感兴趣点（POI）数据采集与挖掘⑤全国微博签到信息分析与挖掘11小区单元房价时空信息系统研究目的收集全国城市小区尺度房价信息及其关联因子分析城市内部房价空间格局时空GWR模型案例……研究方法抓取UGC网站提供的信息构建小区房价时空信息系统数据来源12小区单元房价时空信息系统房价信息全国超过10万个小区房价信息、物业信息（包括容积率，绿化率，停车位等等）部分城市包括房价时间序列BCL上共享北京房价数据13规划许可用地热点分析BCL获取并空间化北京规划委员会公布的1997-2013年9061个规划许可用地，并进行地理编码多尺度热点分析。间接反映近年来北京城市建设的热点和方向全国公共交通信息采集与可视化研究目的采集全国尺度数据城市规划中基础设施评价通勤信息以及智能卡信息匹配可达性分析生活质量评价重要指标研究方法采用爬虫系统采集公交线路和站点信息建立公共交通空间数据库大数据可视化研究数据来源个地级以上城市24,500条公交线路600,000个公交站点15全国公共交通信息可视化北京上海基于Web地图的可达性分析Web地图包括最完整的路网信息（等级，速度，拥堵状况等）Web地图包括公共交通信息（公交，地铁）贴近现实的出行时间计算百度LBS人口迁徙研究百度在春运期间，对其拥有的LBS大数据进行计算分析。实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征。我们在百度迁徙网站运行期间，获取春运期间，每个小时人口流动统计数据，研究中国地级市尺度人口流动格局和影响因素。18基于百度迁徙的北京市流动人口分析2005年全国1%人口抽样调查2014年1月16日-除夕15天内“百度迁徙”19铁路余票信息查询与可视化春运期间，实时获取并可视化铁路12306网站中北京到省会城市间每日余票信息20全国感兴趣点(POI)分析与可视化目的：收集全国所有POIs数据来源：谷歌地图、新浪微博、点评网全国医院分布热力图Googlemapgeotaggedphotos21新浪微博POIs总量：约800万个感兴趣点优点：可统计POIs上check-in的数量和签到人数，照片数量等人类活动因子。单位格网微博签到数量22点评网POIs优点：UGC，1200万POIs，100多属性列(包括更多信息)23微博签到信息分析与挖掘研究目的社交网络空间大数据挖掘人类活动空间分布模式人的时空间行为研究数据源新浪微博checkin2亿条签到记录100多个属性描述人的属性和微博的信息每小时微博签到数量空间分布微博签到信息分析与挖掘长三角Weibocheckin密度图中部城市城际联系与影响范围微博签到信息分析与挖掘26Crandalletal.2009.Mappingtheworld’sphotos.总结与展望VGI和UGC将是Web2.0时代地理空间数据的重要来源时空（大）数据分析与可视化是一把利器BCL将持续关注和分享展望1：挖掘挖下去展望2：研究走出去展望3：行业用起来27Thanks！Q&A沐洲[e-mail]