基于GIS的景区服务设施布局分析方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911424832.5 (22)申请日 2019.12.31 (71)申请人 华侨大学 地址 362000 福建省泉州市丰泽区城东城 华北路269号 (72)发明人 许俊萍高琪马学梅 (74)专利代理机构 厦门市首创君合专利事务所 有限公司 35204 代理人 张松亭 (51)Int.Cl. G06Q 50/14(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 16/9537(2019.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 一。

2、种基于GIS的景区服务设施布局分析方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于GIS的景区服务设施 布局分析方法， 包括以下步骤： 1)将获取的数据 导入GIS平台中； 2)通过GIS选择实时人口大数据 采样点与最邻近服务设施并计算两者间实际距 离； 3)计算实时人口采样点与服务设施之间耦合 度； 4)将耦合度图示化表达， 从而输出最终的景 区设施布局分析结果。 本发明具有精度高、 可操 作性强等优点， 准确地反映景区范围内服务设施 与人口分布耦合关系， 从而为服务设施布局提供 依据。 权利要求书1页 说明书3页 附图3页 CN 111161102 A 2020.05.15 CN 11116110。

3、2 A 1.一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 1)获取景区内各类服务设施POI点数据， 道路矢量数据， 以及实时人口分布大数据， 其 中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达， 将数据导入 ArcGIS平台中， 建立数据库； 2)利用ArcGIS网络分析中查找最近设施点工具， 求解实时人口分布大数据采样点i(xi， yi)与其最邻近服务设施POI点j(xj， yj)点， 即两点之间道路网的实际距离Dij； 3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施POI点的耦合度， 即： CiP*D*Pi/PmaxDmax/Dij (1) 。

4、Ci为实时人口分布大数据采样点i(xi， yi)点耦合度； Pi指实时人口分布大数据采样点i (xi， yi)点人口value值， Pmax为Pi中最大值， P*为Pi与Pmax比值； Dij为实时人口分布大数据采 样点i(xi， yi)点到与其最邻近设施POI点j(xj， yj)点的距离， Dmax为Dij中最大值， D*为Dmax与 Dij的比值； 4)在GIS中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面， 即 其中， Co为空间上任意一点O(xo， yo)的耦合度数值， Ci为已知空间上实时人口分布大数 据采样点i(xi， yi)点的耦合度数值， d为O(xo， yo)点与i。

5、(xi， yi)点距离， 为一常量， 通常取1 或2。 权利要求书 1/1 页 2 CN 111161102 A 2 一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法 技术领域 0001 本发明涉及一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法。 背景技术 0002 游客是旅游活动的主体， 是旅游产品的需求者和最终消费者， 而景区内公共服务 设施规划布局的合理性将直接影响到景区旅游服务质量。 公共服务设施的完善配套已成为 社会文明进步的标志， 随着游客游览内容和旅游方式的多元化需求不断扩张， 尤其是自驾 游、 休闲游、 特色游的兴起， 游客对旅游公共服务的需求也越来越强烈。 尤其是位于城市内 部开放的社区型。

6、旅游景区， 不但要保障游客的旅游质量， 还要顾及居民的正常生活， 其相对 自然风景区等更为复杂的社会环境使得公共服务设施的配套成为提升景区环境质量的重 要途径之一。 0003 目前已有相关规范规定旅游景区内公共服务设施配置问题， 国内外也提出了许多 服务设施布局的方法。 但传统服务设施布局问题的研究仍然存在不少问题， 譬如设施设置 严格的覆盖标准， 在覆盖半径内的所有需求点都被覆盖， 而只要不在覆盖半径之内就完全 不被覆盖， 这种覆盖模型方法往往不太切合实际情况； 对设施布局的需求分析不充分， 往往 忽视了选址的随机性、 不确定问题。 0004 因此， 在定量研究游客集聚特征的前提下， 对景区。

7、公共服务设施布局进行梳理和 优化， 提高规划的精度， 将有助于促进景区公共服务设施的均衡、 合理布局， 从而提高旅游 质量和旅游服务的有效性。 发明内容 0005 本发明提出一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法， 有助于促进景区公共服 务设施的均衡、 合理布局， 从而提高旅游质量和旅游服务的有效性。 0006 本发明采用的技术方案， 具体包括如下步骤： 0007 1)获取景区内各类服务设施POI点数据， 道路矢量数据， 以及实时人口分布大数 据， 其中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达， 将数据 导入ArcGIS平台中， 建立数据库； 0008 2)利用A。

8、rcGIS网络分析中查找最近设施点工具， 求解实时人口分布大数据采样点 i(xi， yi)与其最邻近服务设施POI点j(xj， yj)点， 即两点之间道路网的实际距离Dij； 0009 3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施POI点的耦合度， 即： 0010 CiP*D*Pi/PmaxDmax/Dij (1) 0011 Ci为实时人口分布大数据采样点i(xi， yi)点耦合度； Pi指实时人口分布大数据采 样点i(xi， yi)点人口value值， Pmax为Pi中最大值， P*为Pi与Pmax比值； Dij为实时人口分布大数 据采样点i(xi， yi)点到与其最邻近设施POI点j(xj，。

9、 yj)点的距离， Dmax为Dij中最大值， D*为 Dmax与Dij的比值； 0012 5)在GIS中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面， 即 说明书 1/3 页 3 CN 111161102 A 3 0013 0014 其中， Co为空间上任意一点O(xo， yo)的耦合度数值， Ci为已知空间上实时人口分布 大数据采样点i(xi， yi)点的耦合度数值， d为O(xo， yo)点与i(xi， yi)点距离， 为一常量， 通常 取1或2。 0015 本发明具有精度高、 可操作性强等优点， 准确地反映景区范围内服务设施与人口 分布耦合关系， 从而为服务设施布局提供依据。。

10、 附图说明 0016 图1为本发明的流程图； 0017 图2为输入的某年实时人口采样点及服务设施(餐馆)POI分布数据； 0018 图3为某年服务设施(餐馆)布局分析结果示意图。 具体实施方式 0019 以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。 0020 如图1是基于GIS的景区服务设施布局分析方法的流程图。 0021 1)获取景区内各类服务设施POI点数据， 道路矢量数据， 以及实时人口分布大数 据， 其中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达， 将数据 导入ArcGIS平台中， 建立数据库； 对一段时间以内分段采集的人口实时分布大数据进行平 均处理， 如在。

11、某年1月、 4月、 7月和10月份中分别随机选取5日， 选择8： 00-20： 00每隔一小时 获取的人口实时分布大数据， 将数据叠加平均处理， 使其反应该段时间内人口平均分布特 征； 0022 2)利用ArcGIS网络分析中查找最近设施点工具， 求解实时人口分布大数据采样点 i(xi， yi)与其最邻近服务设施POI点j(xj， yj)点， 即两点之间道路网的实际距离Dij； 0023 3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施POI点的耦合度， 即： 0024 CiP*D*Pi/PmaxDmax/Dij (1) 0025 Ci为实时人口分布大数据采样点i(xi， yi)点耦合度； Pi指实。

12、时人口分布大数据采 样点i(xi， yi)点人口value值， Pmax为Pi中最大值， P*为Pi与Pmax比值； Dij为实时人口分布大数 据采样点i(xi， yi)点到与其最邻近设施POI点j(xj， yj)点的距离， Dmax为Dij中最大值， D*为 Dmax与Dij的比值； 0026 6)在GIS中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面， 即 0027 0028 其中， Co为空间上任意一点O(xo， yo)的耦合度数值， Ci为已知空间上实时人口分布 大数据采样点i(xi， yi)点的耦合度数值， d为O(xo， yo)点与i(xi， yi)点距离， 为一常量， 。

13、通常 取1或2。 0029 如图2为实时人口采样点及服务设施POI分布数据， 图3为利用本发明提出方法得 到的服务设施布局的分析结果。 0030 从以上分析结果可知， 本发明提出的基于GIS的景区服务设施布局分析方法， 具有 说明书 2/3 页 4 CN 111161102 A 4 精度高、 可操作性强等优点， 准确地反映景区范围内服务设施与人口分布耦合关系， 从而为 服务设施布局提供依据。 0031 上述仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的设计构思并不局限于此， 凡利用此 构思对本发明进行非实质性的改动， 均应属于侵犯本发明保护范围的行为。 说明书 3/3 页 5 CN 111161102 A 5 图1 说明书附图 1/3 页 6 CN 111161102 A 6 图2 说明书附图 2/3 页 7 CN 111161102 A 7 图3 说明书附图 3/3 页 8 CN 111161102 A 8 。