一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法与流程

本发明涉及一种基于gis的景区服务设施布局分析方法。

背景技术：

游客是旅游活动的主体，是旅游产品的需求者和最终消费者，而景区内公共服务设施规划布局的合理性将直接影响到景区旅游服务质量。公共服务设施的完善配套已成为社会文明进步的标志，随着游客游览内容和旅游方式的多元化需求不断扩张，尤其是自驾游、休闲游、特色游的兴起，游客对旅游公共服务的需求也越来越强烈。尤其是位于城市内部开放的社区型旅游景区，不但要保障游客的旅游质量，还要顾及居民的正常生活，其相对自然风景区等更为复杂的社会环境使得公共服务设施的配套成为提升景区环境质量的重要途径之一。

目前已有相关规范规定旅游景区内公共服务设施配置问题，国内外也提出了许多服务设施布局的方法。但传统服务设施布局问题的研究仍然存在不少问题，譬如设施设置严格的覆盖标准，在覆盖半径内的所有需求点都被覆盖，而只要不在覆盖半径之内就完全不被覆盖，这种覆盖模型方法往往不太切合实际情况；对设施布局的需求分析不充分，往往忽视了选址的随机性、不确定问题。

因此，在定量研究游客集聚特征的前提下，对景区公共服务设施布局进行梳理和优化，提高规划的精度，将有助于促进景区公共服务设施的均衡、合理布局，从而提高旅游质量和旅游服务的有效性。

技术实现要素：

本发明提出一种基于gis的景区服务设施布局分析方法，有助于促进景区公共服务设施的均衡、合理布局，从而提高旅游质量和旅游服务的有效性。

本发明采用的技术方案，具体包括如下步骤：

1)获取景区内各类服务设施poi点数据，道路矢量数据，以及实时人口分布大数据，其中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达，将数据导入arcgis平台中，建立数据库；

2)利用arcgis网络分析中查找最近设施点工具，求解实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)与其最邻近服务设施poi点j(xj，yj)点，即两点之间道路网的实际距离dij；

3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施poi点的耦合度，即：

ci＝p*×d*＝pi/pmax×dmax/dij(1)

ci为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点耦合度；pi指实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点人口value值，pmax为pi中最大值，p*为pi与pmax比值；dij为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点到与其最邻近设施poi点j(xj，yj)点的距离，dmax为dij中最大值，d*为dmax与dij的比值；

5)在gis中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面，即

其中，co为空间上任意一点o(xo，yo)的耦合度数值，ci为已知空间上实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点的耦合度数值，d为o(xo，yo)点与i(xi，yi)点距离，α为一常量，通常取1或2。

本发明具有精度高、可操作性强等优点，准确地反映景区范围内服务设施与人口分布耦合关系，从而为服务设施布局提供依据。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为输入的某年实时人口采样点及服务设施(餐馆)poi分布数据；

图3为某年服务设施(餐馆)布局分析结果示意图。

具体实施方式

以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。

如图1是基于gis的景区服务设施布局分析方法的流程图。

1)获取景区内各类服务设施poi点数据，道路矢量数据，以及实时人口分布大数据，其中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达，将数据导入arcgis平台中，建立数据库；对一段时间以内分段采集的人口实时分布大数据进行平均处理，如在某年1月、4月、7月和10月份中分别随机选取5日，选择8：00-20：00每隔一小时获取的人口实时分布大数据，将数据叠加平均处理，使其反应该段时间内人口平均分布特征；

2)利用arcgis网络分析中查找最近设施点工具，求解实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)与其最邻近服务设施poi点j(xj，yj)点，即两点之间道路网的实际距离dij；

3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施poi点的耦合度，即：

ci＝p*×d*＝pi/pmax×dmax/dij(1)

ci为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点耦合度；pi指实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点人口value值，pmax为pi中最大值，p*为pi与pmax比值；dij为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点到与其最邻近设施poi点j(xj，yj)点的距离，dmax为dij中最大值，d*为dmax与dij的比值；

6)在gis中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面，即

其中，co为空间上任意一点o(xo，yo)的耦合度数值，ci为已知空间上实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点的耦合度数值，d为o(xo，yo)点与i(xi，yi)点距离，α为一常量，通常取1或2。

如图2为实时人口采样点及服务设施poi分布数据，图3为利用本发明提出方法得到的服务设施布局的分析结果。

从以上分析结果可知，本发明提出的基于gis的景区服务设施布局分析方法，具有精度高、可操作性强等优点，准确地反映景区范围内服务设施与人口分布耦合关系，从而为服务设施布局提供依据。

上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

技术特征：

1.一种基于gis的景区服务设施布局分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取景区内各类服务设施poi点数据，道路矢量数据，以及实时人口分布大数据，其中实时人口大数据通过带有人口分布特征即人口value值的空间采样点表达，将数据导入arcgis平台中，建立数据库；

2)利用arcgis网络分析中查找最近设施点工具，求解实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)与其最邻近服务设施poi点j(xj，yj)点，即两点之间道路网的实际距离dij；

3)计算实时人口分布大数据采样点与服务设施poi点的耦合度，即：

ci＝p*×d*＝pi/pmax×dmax/dij(1)

ci为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点耦合度；pi指实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点人口value值，pmax为pi中最大值，p*为pi与pmax比值；dij为实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点到与其最邻近设施poi点j(xj，yj)点的距离，dmax为dij中最大值，d*为dmax与dij的比值；

4)在gis中利用反距离插值算法计算并可视化展示景区服务设施耦合度面，即

其中，co为空间上任意一点o(xo，yo)的耦合度数值，ci为已知空间上实时人口分布大数据采样点i(xi，yi)点的耦合度数值，d为o(xo，yo)点与i(xi，yi)点距离，α为一常量，通常取1或2。

技术总结
本发明公开了一种基于GIS的景区服务设施布局分析方法，包括以下步骤：1)将获取的数据导入GIS平台中；2)通过GIS选择实时人口大数据采样点与最邻近服务设施并计算两者间实际距离；3)计算实时人口采样点与服务设施之间耦合度；4)将耦合度图示化表达，从而输出最终的景区设施布局分析结果。本发明具有精度高、可操作性强等优点，准确地反映景区范围内服务设施与人口分布耦合关系，从而为服务设施布局提供依据。

技术研发人员：许俊萍;高琪;马学梅
受保护的技术使用者：华侨大学
技术研发日：2019.12.31
技术公布日：2020.05.15