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基于城市多源时空数据的GIS研究
;城市多源时空数据;城市多源时空数据;机遇及挑战;2017/6/2;轨迹数据（以深圳为例）;;Opendatachallenge;;;;;社交网络数据;室内轨迹数据;数据管理;数据管理及分析框架;实时大规模位置数据管理及分析平台;VirtualizedInfrastructure;OD分析;分析应用;分析应用;城市空间结构分析;全国尺度;2017年6月2日;2017年6月2日;2017年6月2日;我们的设想;基于电子足迹数据城市空间结构分析;人类活动波段合成?图像增强;人类活动波段土地覆盖/利用波谱曲线;城市尺度;手机数据;公交卡数据;基于智能卡的地铁出行分析;问题：深圳是否还是组团结构？;出租车交通网络中的团簇结构;上左：早高峰
上右：午平峰
下左：晚高峰
下右：全天;深圳市的流通仍然呈现区域组团结构
社群组团结构受空间约束比较明显
行政区交界区域区块组团结构稳定性较低，变化率较大
空间社群模块度随时间变化具有一定规律性，且与出行距离负相关
城市整体社群结构在早高峰前夕最不稳定，午平峰期间最稳定;设施选址;基于时空轨迹数据的充电站选址;商圈影响范围分析与预测（空间交互模型）;基于签到数据的商圈识别;;研究背景;Case1.深圳市高血压住院患者的空间分布分析;深圳市高血压住院患者的空间分布分析;数据：
深圳市医学信息中心提供的2010-2012年间的肝癌患者数据
方法：
贝叶斯时空模型（Bayesianspatio-temporalmodel），并提出两步分类过程识别热点、冷点及其变化趋势。
;深圳市肝癌患者的时空变化趋势分析;更多研究……;挑战;大数据GIS;谢谢！;;POI多样性对邻里单元活跃度的
影响分析;研究目标;;模型;小结;基于众包的室内地图及WiFi位置指纹地图构建方法;研究动机;研究动机;基于众包的WiFi位置指纹地图构建;建图过程示意图
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