干货分享 | 城市功能混合程度计算

城市功能混合程度计算

01

混合度计算

1.1 概念与计算

熵：信息论中度量随机事件在某项实验中的不确定程度的概念。

计算公式：

Ｈ(X)表示随机变量X的熵; Ｐｉ为Ｘ取Ｘｉ的概率 。显然 , 熵值越大 , 不肯定性越大；熵值越小 , 不肯定性越小 。

1.2 参考案例

我们可以依据熵来计算地块中城市用地的混乱程度，即混合程度。

例如：城市中有两块地域：地域A内 55%是居住用地，25%是商业用地，20%是工业用地；地域B内35%是商业用地，65%是居住用地。

可以用信息熵(X)来比较两块地的混合程度：

  H(A）= -0.55lg0.55 -0.25lg0.25 -0.20lg0.20 ≈ 0.433

  H(B)  = -0.35log0.35 -0.65log0.65 ≈ 0.281

  H(A）＞ H(B)

熵值越高，混合度越高 — 根据熵值显示 , 地域I混合程度高。

缺少用地数据的时候，我们可以用poi的个数来代替。

02

操作过程

以下以上海市杨浦区为例，演示操作过程。

2.1 加载数据

导入上海市杨浦区的行政边界、路网数据，及poi点数据（投影后）。为方便计算，这里只计算六类公共服务设施：办公、金融、休闲、住宿、餐饮、购物。

 图1｜基础数据

2.2 分割地块

编辑杨浦行政区的图层，选中所有道路，点击“分割面”将杨浦区分割成地块（可以先单独导出一个文件命名为地块方便后续操作）。

图2｜分割地块操作示意

2.3 计算poi个数

先在地块要素中添加六个字段（可批量），再分别空间连接每类设施的poi至地块要素中，计算每个地块中各类设施poi的个数。

图3｜添加字段操作示意

2.4 计算poi比例

批量添加字段后，先计算每个地块中所有poi个数的总和，再分别计算各地块中，每类poi的占比。（有很多总和=0的地块是道路，计算比例的时候我们选择总和>0的进行计算即可）

图5｜空间连接计算各地块poi个数

便于后续计算，令比例=0的数都计算为一个极小值0.000001。 

图6｜计算字段

2.5 计算混合度

最后依据公式计算熵值，即可得到各地块的混合程度分布。结果在此就不分析了，设施种类不齐全，也未进行数据清洗、整理，同时还欠缺考虑规模等因素，因此不保证结果的科学性和准确性。

图7｜计算混合度

图8｜混合度分布示意

另外，在缺少路网数据的时候，或者想做的更精细的话，可以用渔网作为底图，方法如上。

图9｜混合度分布示意（基于网格）

最后，还可以进一步进行空间相关性分析，如，聚类和异常值分析。

图10｜聚类和异常值分析

转载自小猿猴GISer

经作者授权转载

文章仅代表作者观点，与本公众号无关，版权归原作者所有

原文标题：【GIS基础】城市功能混合程度计算

图文排版：韩云松

责任编辑：李倩  

审编：鲁嘉颐

终审：顾伟男  田巍  梁龙武

猜你喜欢

1、招贤纳士 | 临沂大学资源环境学院2020年高层次人才招聘

2、干货分享 | 地理探测器R语言包使用方法（中文版）

3、地学招聘 | 北京师范大学《地理学与可持续性（英文）》期刊助理编辑招聘启事

4、佳文赏析 | 方创琳研究员：美丽城市“鼎”力支撑美丽中国建设

都看到这里了，点个【在看】再走呗~