基于多维数据模型的城市建设用地数据挖掘研究——以北京市为例.pdf

城市建设用地数据挖掘是一个涉及多学科领域知识的复杂过程，它综合了城市规划、数据分析、地理信息系统以及计算机科学等领域的知识。本研究以北京市城市建设用地为例，提出并实践了一种多维数据模型，旨在解决城市建设用地数据的多源异构性、多维性和复杂性问题，为城市规划和管理提供支持。 在城市规划和管理中，数据的多源异构性指的是从不同来源获得的数据，其数据类型、结构和规模各不相同，这为数据的整合和分析带来了挑战。多维性是指数据包含多个维度，例如时间、空间、属性等方面的信息。复杂性则是指数据涉及的因素众多，关系复杂。为了应对这些挑战，本研究利用了空间数据仓库理论，构建了多维数据模型，并应用了空间数据挖掘技术。 多维数据模型是空间数据仓库技术的核心部分，它可以支持空间在线分析处理（Spatial Online Analysis Processing，SOLAP）和多维分析。该模型通常包括多个维度和度量。在本研究中，面向城市建设用地利用的多维数据模型包含七个维度：建设用地类型维、建筑高度维、区域维、面积维、方位维、环线方位维和时间维。这些维度中，区域维是空间维，其它为非空间维。事实表包括三个度量：容积率、建筑量和建设用地分布图。 本研究通过定义在每一维度上的概念层次，实现了从不同角度和抽象层次上观察数据，这有助于对数据进行更深入的分析。在非空间维度上，概念层次按维的实际意义进行分层；在空间维度上，则按地理要素的几何特征进行概念分层。这样的多维数据模型使得能够从不同角度分析城市建设用地的动态变化，研究建设用地的空间分布及其演变特征。 具体到北京市中心城区的建设用地扩展研究，通过多维数据分析，探索了城市建设用地的空间格局和演变趋势。研究发现，多维数据模型和空间数据挖掘方法能够有效地揭示城市扩展过程中的空间规律，为政府提供了科学决策依据，有助于引导城市土地空间的合理和有序发展。 本研究的多维数据模型构建和应用，不仅为北京市的城市建设用地管理提供了决策支持，同时也为类似研究提供了方法论参考。其研究成果对于提升城市规划的精确度、优化土地资源配置、促进城市可持续发展等方面都具有重要的现实意义。 在技术和方法论方面，本研究展示了空间数据仓库和空间数据挖掘技术在城市规划和管理领域的应用潜力。这些技术能够处理和分析大规模、复杂的城市建设用地数据，从而在城市规划、土地利用监管、环境评估、基础设施建设等方面提供强有力的决策支持工具。 总结而言，本研究的核心知识点包括： 1. 城市建设用地管理是一个复杂的系统工程，需要有效的数据挖掘和分析方法来支撑。 2. 多维数据模型是空间数据仓库进行空间数据分析和决策支持的重要工具。 3. 城市建设用地数据挖掘研究可以通过多维分析来揭示城市空间扩展的规律和特点。 4. 通过构建面向城市建设用地利用的多维数据模型，并利用空间数据挖掘技术，可以为城市规划和管理提供科学依据。 5. 本研究为城市建设用地管理提供了方法论，也为相关领域的数据挖掘研究提供了实践案例和技术参考。