基于手机信令的大数据分析教程（番外二）——GIS中生成面要素质心点

Posted 2023-04-12

参考技术A

本节重点：方法一为求得面质心坐标XY后，用该表格生成点shapefile；方法二为直接使用“要素转点”工具
包括shp属性表导出数据，然后导入Excel中的方法

打开ArcMap，连接文件夹后，将西安区县层面的底图拖到图层中

右键打开属性表，添加字段

类型选择双精度

在新建的字段上右键——计算几何

选择“质心的X坐标”

同理，计算Y，得到每个面的质心XY坐标

导出该属性表

选择文本文件格式

打开Excel，在数据中选择“自文本”，导入刚才的XY文本文件

选择“分隔符号”
注意 文件原始格式往往要选择65001：Unicode(UTF-8)，否则可能出现乱码

勾选“逗号”
（因为该文件是用逗号分隔的，数据预览中可看到效果）

下一步——完成——确定

导入成功后，另存为csv的格式

回到ArcMap，在工作目录上右键刷新，找到刚才保存的表格——右键——创建要素类——从XY表

输入相应字段，存成Shapefile格式

即可得到区县的中心点

直接在搜索栏中搜索“要素转点”工具（FeatureToPoint）

输入要素：在下拉菜单中选择或直接拖入区县面——确定
这样同样可以得到面的中心点

手机信令数据应用

《基于手机信令数据的城域出行模式提取模型研究与实现》论文摘要

研究主要取得的成就包含：
1. 通过预处理，修复基站抖动修复
筛选活跃用户
修复基站抖动
2. 面向时间序列的空间密度聚类算法，提取完整用户单日出行链
原始记录 停留点 移动点 OD出行
基于改进的空间密度聚类的停留点识别（改进DBSCAN，加入时间维度）
3. 基于手机用户出行链数据和城市交通小区数据，构建区域间出行矩阵，发现城市热点出行区域
网格划分和交通小区划分（2014年461个）
PNPoly算法（改进）匹配交通小区
对OD矩阵进行排序，得到热点出发区域和热点到达区域
热点区域出行区域的出行模式提取（根据速度和时间特性，定义九种出行模式）
OD轨迹填补
4. 基于多次出行进行轨迹填补，识别路径偏好，发现群体在区域间出行时的路径选择偏好
路径选择偏好（DWT算法）
偏好分类
5. 使用北京手机信令数据进行验证

需要

1. 信令数据
2. 数据格式说明（单基站数据OR多基站定位数据）
3. 交通小区数据

网站

展示网站
http://47.93.128.28:8080/