Byte学堂：POI数据推算用地类型竟然这么简单！

        POI是“Point of Interest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
                

        传统的地理信息采集方法需要地图测绘人员采用精密的测绘仪器去获取一个信息点的经纬度，然后再标记下来。正因为POI的采集是一个非常费时费事的工作，对一个地理信息系统来说，POI的数量在一定程度代表着整个系统的价值。
                

        每个POI包含名称、类别、坐标等字段，类别分为餐饮、风景名胜、公共设施、公司企业、购物、交通设施服务、金融保险服务、科教文化服务、商务住宅、生活服务、体育休闲服务、医疗保健服务、政府机构及社会团体、住宿服务等类型。
                

        由于POI数据有以上特征，通过POI数据，可以进行小区数量统计、用地类型识别、人口分布估算、岗位分布估算等系列研究。
                
                

        小区数量统计算法分析流程：首先通过POI数据的经纬度生成矢量点，利用经纬度字段进行投影，形成空间点数据：
                

        然后将POI点与GIS交通小区/网格进行空间点面关联匹配，形成匹配之后的数据库，然后计算每个小区、每类型POI数量等指标。
                

        用地类型识别算法分析流程：与小区数量统计类似，首先将POI与GIS小区/网格进行点面空间匹配，然后计算全市每类型POI数量及比例、每个小区每类型POI数量及比例，将各小区与全市数据进行比对，得出每个小区的主导用地类型。
                

        人口、岗位分布估算算法分析流程：根据不同类型POI数据对人口岗位吸引量不同，可以估算出城市人口岗位的分布数据。具体实现流程如下：
                

        为了让大家更加方便的使用POI数据，我们工作室开发了POI大数据自动化处理平台，通过部署hadoop分布式服务器集群，利用专业的POI大数据处理算法，构建了一键式、企业级的大数据处理平台，快速响应用户的大数据需求。
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来源： https://blog.csdn.net/Byte_School/article/details/113652690