【摘 要】
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选取广州作为研究案例地,通过百度地图API获取广州市区27 037个餐饮类POI点的空间数据,在此基础上引入DBSCAN空间聚类算法,将其识别为397个集群,其在空间特征上呈现以天河南
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,南京大学建筑与城市规划学院,中国科学院地理科学与资源研究所,兰州交通大学测绘与地理信息学院,
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选取广州作为研究案例地,通过百度地图API获取广州市区27 037个餐饮类POI点的空间数据,在此基础上引入DBSCAN空间聚类算法,将其识别为397个集群,其在空间特征上呈现以天河南集群为主中心、以北京路及江南西两个集群为副中心的"一主两副"空间结构。根据集群的规模划分为6个等级,发现不同等级的集群在数量上符合中心地理论模型,并随宏观至微观呈现由基于K=3的市场原则向基于K=4的交通原则的转变。根据紧凑率、延伸度、密度及集中度等空间形态指标,将集群划分为街道型、片区型、单体—片区型、单体型四类。本研究有助于更好地认识城市餐饮业集聚特征规律,为深入认识城市实体空间提供支撑。
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