%0 Journal Article
%T 集成多源地理大数据感知城市空间分异格局<br>Incorporating Multi-source Big Geo-data to Sense Spatial Heterogeneity Patterns in an Urban Space
%A 刘瑜
%A 詹朝晖
%A 朱递
%A 柴彦威
%A 马修军
%A 邬伦&lt
%A br&gt
%A LIU Yu
%A ZHAN Zhaohui
%A ZHU Di
%A CHAI Yanwei
%A MA Xiujun
%A WU Lun
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2018
%R 10.13203/j.whugis20170383
%X 多源地理大数据为地理现象的分布格局、相互作用及动态演化提供了前所未有的社会感知手段。城市是人类活动最为集中的区域，产生了多种地理大数据，并支持对于城市空间的理解。城市内部的分异格局是城市研究和规划所要面对的重要议题，社会感知数据提供了从"人-地-静-动"4个维度刻画城市分异格局的途径。梳理了不同类型大数据对于表达这4个维度特征的支持，并借鉴"生态位"模型，通过一个实例研究展示了集成多源数据量化城市空间分异特征的应用，最后讨论了相关的理论问题
%K 地理大数据
%K 空间分异
%K 社会感知
%K 城市
%K &lt
%K br&gt
%K big geo-data
%K spatial heterogeneity
%K social sensing
%K urbanspace
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract5988.shtml