国土空间规划编制的利器 位和GeoAI云军用假目标平台详解

　　位和致力于集成GeoAI相关的技术和海量城市数据，来解决行业问题，让数据更有价值。面向国土空间规划、房地产、商业零售、交通出行、智慧城市等相关领域，提供云平台支持、数据服务、数据挖掘分析服务、以及相关的定制开发服务。本文介绍位和GeoAI云平台的功能以及在国土空间规划大数据分析领域的相关应用案例。

　　位和GeoAI云平台（）集成海量城市数据、自服务数据准备、可视化、空间数据挖掘和空间优化计算，打造了一个从从数据生态和中台，到数据挖掘分析，再到决策优化的闭环，为数据分析人员赋能。

　　位和平台支持在线访问（SaaS）和私有云部署（On-Premise），并可通过API／SDK 集成到用户自己的平台和业务流程中，快速拼搭出面向行业应用的定制平台。

　　位和平台在中国国土空间规划行业已服务于保利地产、中规院、同衡、同济院、军用假目标华东院、广东省院、广州市院、重庆院、天津规划信息中心、成都经研院、江苏省地信、武汉测绘院等多个头部企事业单位，以及北京大学、武汉大学、华中科技大学、中山大学等重点院校。位和平台助力国家级、省级、城市群级、市级、区级、街道级等众多规划大数据分析项目，如住建部20城市总体规划实施评估、城市高品质发展体检评估指标体系研究、粤港澳大湾区城市群深耕战略咨询专项研究、广东省新型城镇化监测与评估、广州总规、重庆总规、厦门总规、珠海总规、成都2049远景发展战略规划、常州城市战略规划、武汉市大数据城市空间格局变化监测、广深科技创新走廊大数据专题、广州城市定位及功能提升大数据专题、三亚市天涯区15分钟便民生活圈规划、 北京石景山区八角街道多源数据城市现状评估等。

　　位和通过采集、采购、合作、人工整理和智能计算等不同方式，在平台上集成了海量多源数据，并提供数据中台服务，让数据获取、数据共享和数据融合处理变得容易。位和数据生态涵盖历年的统计数据、基于手机信令的人口数据、工商企业数据、房产数据、人口流动数据、记录城市所有设施点位置的兴趣点（POI）数据和设施范围的兴趣面（AOI）数据、道路围合的地块单元（Blocks）数据、建筑基底、建筑高度、建筑密度、道路密度、公园绿地密度、以及各级行政点、行政边界、绿地、水系等基础地理数据。

　　位和GeoAI云平台以数据为中心。用户可以在线获取数据，或上传自己的数据，或对接第三方数据库访问数据。平台支持群组管理，一个群组可以有多个用户，军用假目标同一群组内的用户共享群组内的数据。在实际应用中，即可以按照部门来建设群组，也可以按照项目来建设群组。同一个用户可以归属到多个群组中。群组内的用户分为管理员、标准用户和限制用户三种角色，每种类型的用户分别享有不同的权限。为了方便对数据进行管理，平台支持数据标签目录功能。数据标签由用户自行定义，既可以按照数据类型来归类，也可以按照项目来归类。一个数据可以打多个标签。

　　位和“可视数据”，集成地理可视化和图表可视化技术，帮助用户探索数据、揭示数据模式。可视化成果一键发布。

　　分类方法: 人工分类、类别分类、自然分段、分位 数分类、等间距分类、等差数列分类、等比数列分类

　　位和平台的核心技术，军用假目标是一系列空间数据挖掘和空间优化计算，譬如神经网络、军用假目标空间聚类、复杂网络计算、空间交互网络分析、轨迹挖掘、多目标多约束条件优化计算等，以及集成GeoAI计算和前端交互的动态分析技术。

　　可视化和数据挖掘的区别在于：可视化是对现有数据的图形表达，帮助用户更好地理解数据，会涉及到一些简单的计算，如分类，核密度等。而数据挖掘是一个反复的探索式分析过程，通过机器学习计算，从现有数据中发现未知的、隐藏的、新的信息；同时也对计算出来的信息进行交互分析和可视化展示。数据挖掘即包括计算部分，也包括交互可视化部分。

　　数据挖掘的下一步，则是决策优化计算。集成AI计算和业务人员的经验，让资源配置更加合理，决策更加科学。优化计算是运筹学的核心，本质是在一定约束条件下，帮助决策者寻找最优化某一个或多个目标函数的决策。位和专注于计算复杂度为NP-困难的多目标多约束条件空间优化计算（选址、旅行商路径规划、区划），拥有自主知识产权的求解器，性能优越于同类商业求解器。

　　位和的核心研发团队在美国深耕空间数据挖掘和空间优化计算多年，具有国际领先的模型能力，不断突破现有方法和算法的局限，提出新的方法和原创算法。位和的产品原型曾获得美国IEEE 信息可视化竞赛一等奖，以及由美国国家科学基金委和《科学》杂志主办的全美信息可视化竞赛前十名。

　　多维分析：实现基于神经网络模型的多变量分类、多元数据关联分析、数据降维、军用假目标多元色彩模式辅助认知、最优线性排序、多视角协调互动、地理可视化、图表可视化等；动态集成空间数据和多维／高维属性数据进行深度交互联动分析；广泛应用于不同领域的多因子评估与画像、异常发现、指标筛选和理解、模型调整等。

　　多因子时空序列：集成机器学习、地图矩阵、时空矩阵、可视化展示与交互分析，探索和发现研究目标的分布特征、变化趋势和多因子关联关系，是多维分析在时间维度上的扩展。

　　层次特征分区：通过复杂灵活的数据聚合方式，将大片区域自动划分成若干个空间连续同质或异质的小区域。其结果既保留有原始数据的模式和关系，又降低了不必要的细节干扰和随机影响。计算高效快捷， 时间复杂度仅为 O(n*2lgn)。这个过程可以理解为对数据的多维／高维属性在空间上的归纳，很难依靠人力来完成，军用假目标是空间数据挖掘重要的环节，应用非常广泛。

　　基础流分析：实现流分类、流聚散、流动画等大数据流图交互可视化，以及交互可视化的在线发布。支持基于神经网络计算的多因子流分析。集成专业地图可视化色彩库，平衡色彩美观和分类差异。灵活定制流线样式，可切换直线／曲线，显示／隐藏流向、显示／隐藏空间单元的节点，调整流线的宽度、节点的大小、动画的速度和进度等。

　　空间交互网络与结构挖掘：基于复杂网络计算（Complex Network Computation)、优化计算和各种流模型，探索空间交互数据的流动组团结构和层次结构。应用于大数据量车流数据分析、公众出行分析、手机数据分析、资金流分析、微博社交网络数据分析等。支持多种流模型（如Modulairty, Edge Ratio, Net Flow, etc.），支持设定限制条件，如每个分区的最小空间单元，最少人口等。

　　空间交互扫描统计：跳出给定单元的限制，自动寻找空间交互模式的最优尺度，智能理解流数据（而不是局限于常规的流图可视化）；在业内首次实现快速完整地提取多尺度和跨尺度的流动模式，并提供规范的统计检验；用于计算空间交互中统计显著的流模式，是对流数据的深度挖掘和归纳。

　　分区优化：基于复杂高效的多目标多约束条件分区优化计算（计算复杂度为NP－困难），自动生成空间连续的区域，实现均衡人口、工作量、教育资源、军用假目标医疗资源、绿化资源等的区域规划和全覆盖选址评估。

　　选址优化：满足最大覆盖的选址优化计算，用最小的成本覆盖最大的需求；支持竞争品牌PK；支持自动计算N个选址点；对用户指定的选址点进行评估；支持需求模型计算

　　数据预处理和数据融合的环节， 往往占用了整个数据挖掘过程中80%的工作量。位和平台致力于把这个环节变得便捷。

　　坐标互转：不统一的坐标体系给开发人员和用户带来了很多不便。平台提供了多种坐标之间互转的工具，来解决这个问题。平台支持大地2000、WGS84、火星坐标、百度坐标、西安80、北京54，以及其它数百种坐标。平台支持的坐标列表：

　　设施便利性／设施辐射影响计算：支持同时计算多种设施的复合便利性／辐射影响，可为不同设施设定不同权重。

　　其他数据处理：格网计算、数据关联、合并、切割、过滤、字段计算、提取多边形中心和重心、泰森多边形构建等。

　　在城市规划领域，分析城市空间，优化公共服务决策，如设施选址和布局、设施服务能力评价、产业集聚分析、产业转移分析、产业腹地影响分析、城市空间结构分析、土地适宜性分析、通勤结构和出行特征识别、职住分析、城镇联系和城镇体系结构分析、城市群实施意向评估等。

　　在商业领域，分析市场，优化商业决策，如选址评估、营销预测、广告投放、商圈分析、竞争分析、城市进入分析等。

　　在出行与交通领域，分析轨迹和出行，做线路优化；以及通过轨迹挖掘， 提取道路信息，自动生成拓扑完备可用于路径计算的道路。

　　下面分别从产业数据分析、手机信令数据分析、人口流动数据分析、功能区划计算、设施服务能力和生活圈规划、服务区规划、城市肌理和城市功能混合评估等几个方面简单介绍位和平台在国土空间规划行业中的若干应用。

　　位和提供各种不同行业分类的企业数量、企业基本信息、知识产权信息、企业间投资联系和企业总部分支关联信息等，按照分析的需要聚合到任意时间（年/月）和区域（省、市、区县、街道、公里网格、地块单元等）。结合位和数据挖掘分析工具，可深入研究城市和区域的产业集聚、产业转移、创新能力、经济联系、投资结构等专题。

　　武汉产业集聚变化（2000年-2017年） 武汉空间格局大数据分析专题

　　新增信息传输、软件和信息技术服务业占比从2014年开始显著增加（紫色），集聚在东湖高新区和高校产业园附近。

　　广州市2015年产业发展状况与国内中心城市对比 广州城市定位专题分析

　　港澳台资和外资工业比重高，工业外向性高。但近年来，随着珠三角生产成本的上升，港澳台商及外商在华投资逐渐向内陆迁移，广州的工业外向性正在逐渐减弱。然而，同处珠三角的深圳却始终保持着对外商以及港澳台商的持续吸引力。

　　手机信令和手机APP数据相关分析：居民活动与出行特征分析、职住平衡评估、城市群实施意向评估等

　　分析手机信令提取的通勤OD数据，计算打破行政边界的分层次的出行组团结构，用作职住评估的单元边界；继而，计算组团内通勤流量、通勤距离、职住比、以及流入流出组团的通勤流量等指标。以组团为单元进行多因子职住分析。

　　位和云平台部署的中国城市间人口流动数据挖掘分析云服务，集成了从2015年至今每日更新的全国地级市之间人口流动OD数据，区分三种不同的交通方式：公路、铁路和航空。用户可以在云端方便地聚合任意空间范围和任意时段的人口流动数据。支持多时段对比、城市对比、城市群对比、湾区对比，便于研究人口流动结构的时空变化和城市/区域之间的差异分析。

　　数据无缝集成到位和云平台的数据挖掘系列工具中，通过机器学习和交互可视化，深入分析人流数据和各项统计指标，研究人流联系强度、人流时空变化、城市辐射影响、城市人口供给等。分析成果一键发布和分享。

　　正确识别区域功能定位的关键在于区划的精准性。任何空间认知都与认知的边界落地在哪儿有关。任何政策的实施也都首先要确定政策实施的边界，也就是区划的边界。位和区划计算通过复杂灵活的数据聚合方式，将大片区域自动划分成若干个空间连续同质的小区域，其结果既保留有原始数据的模式和关系，又降低了不必要的细节干扰和随机影响，可以理解为对数据在多维／高维属性空间上的归纳。

　　位和平台提供设施点数据采集、社区等时圈计算、基于神经网络模型的生活圈设施服务能力评估和设施规划全流程服务。

　　西班牙裔（紫色）和黑人（红色）集聚在城市中心，贫困率和失业率居高不下。白人（绿色）和亚洲人（蓝色）在外围，贫困率和失业率偏低。

　　位和平台支持在线访问（SaaS）和私有云部署（On-Premise），并可通过API／SDK 集成到用户自己的平台和业务流程中，快速拼搭出面向行业应用的定制平台。欢迎合作

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