城市数据人

国家地名信息库

Wed, 28 Dec 2022 11:21:44 +0800

地名是社会基本公共信息，是历史文化的重要载体。地名工作是国家治理的重要组成部分。党中央、国务院历来高度重视地名工作。从1975年开始，我国积极参与联合国地名标准化工作，派员参加了历次联合国地名专家组会议、联合国地名标准化会议，在做好地名国家标准化的同时，积极推进地名国际标准化，为国际间地名工作的交流做出了重要贡献。

《地名管理条例》明确规定，国务院地名行政主管部门统一建立国家地名信息库，公布标准地名等信息。作为国务院地名行政主管部门，民政部依托第二次全国地名普查成果，建成并持续更新完善国家地名信息库。根据《地名管理条例》规定和联合国地名组织相关要求，国家地名信息库收录、整合了中国地名，外国地名，海底、极地等各国管辖范围外区域地名，月球等天体地名等资源，以便为社会提供立体、全面的地名信息，着力解决地名信息不标准、不规范现象，进一步发挥地名信息在服务经济社会发展、促进社会治理、满足人民生活和国际交往需要、传承发展中华优秀文化等方面的作用。

国家地名信息库除提供标准地名查询基本功能外，还坚持权威性、思想性、知识性相统一的原则，设置了法规标准、地名命名、工作动态、公共服务、地名文化等模块，为社会提供行政区划、界线界桩信息下载与数据接口连接等服务，努力将平台打造成为宣传介绍地名管理、地名服务与地名文化宣传的重要窗口。

地名类型多，涉及方面广，国家地名信息库的建设是一项长期而艰巨的任务。目前信息库中，有的数据还不够全面，有的数据还不够准确，和作为标准地名发布平台的建设目标、要求还有差距，我们正在加紧完善。希望社会各界在使用过程中积极提出宝贵的意见建议，我们将不断提高国家地名信息库信息化、智能化、便捷化水平，更好地发挥国家地名信息库在服务群众生活、社会治理、科学研究、国防建设等方面的积极作用。

空间句法术语（一）

Mon, 26 Sep 2022 23:32:29 +0800

空间句法理论与方法存在明确术语系统，大体分为三类：1）概念类；2）理论类；3）方法类。笔者曾负责UCL空间句法术语的汇编以及翻译工作，Bill Hillier教授，Alan Penn教授，Tim Stonor教授, Kayvan Karimi教授等对汇编术语都给予校核，Stephen Law博士对后期工作进行优化。http://otp.spacesyntax.net/glossary/

抽象人造物（Abstract Artefacts）

抽象人造物是采取基本抽象形式的一种人造物体，如语言、文化、社会机构、乃至社会本身。其目标是生成并管理分散的活动，并通过这种方式，将讲演、人们行为或社会表演等分散的集体活动转变为某种表象的系统。

Hillier, B. (1996, 2007), Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Space Syntax: London, UK. pp.65-66

相邻空间（Adjacent Spaces）

相邻空间是直接与某个特定空间相通的空间。

Hillier, B. (1996, 2007), Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Space Syntax: London, UK. pp.23-24.

智能体的分析（Agent Analysis）

在空间句法领域，智能体的模型是模拟个性化的运动行为，其中智能体根据视线关系分析而获得的确定视线范围，选择自己的运动方向。这些智能体预先计算出任何给定位置可视信息。基于智能体的模式允许程序员模拟人可能的行为，因为他们通过环境中导航。参考智能体/自动机。

Penn, A. & Turner, A. (2001) Space syntax based agent simulation. In: (Proceedings) 1st International Conference on Pedestrian and Evacuation Dynamics. : University of Duisburg, Germany,1-16. pp.7.

同步智能体（Agent of Synchronisation）

同步智能体被定义为虚拟的人类认知主体，可同步协同复杂空间的序列体验，整合为一次性显示的图景，作为空间序列的再现以及解决问题的工具。

Hillier, B. (2003) The knowledge that shapes the cities: the human city beneath the social city. In: (Proceedings) 4th International Space Syntax Symposium. : London, UK. pp. 01.15-16

智能体/自动机（Agents/Automata）

智能体是计算机模拟的自动化个体，具备体外的存储能力，可以被其所在环境中所有其他智能体所读取。该智能体不仅能编码对象的位置，还可以编码可达性结构的信息。

Penn, A. & Turner, A. (2001) Space syntax based agent simulation. In: (Proceedings) 1st International Conference on Pedestrian and Evacuation Dynamics. : University of Duisburg, Germany. pp.7.

聚集过程（Aggregation Process）

聚集过程体现为将简单的个体对象聚集为一个复杂的复合物。例如，聚落来源于一组房屋的聚集。

Hillier, B. & Hanson, J. (1984), The Social Logic of Space, Cambridge University Press: Cambridge. pp. 35.

所有线分析（All Line Analysis）

所有线的分析是关于所有轴线的句法分析，可合理地视为空间中所有物体所带来的视线影响分析，因为这些线被定义为任意两个物体上任意两个顶点之间可以相互对望的连线。

Hillier, B. (1996, 2007), Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Space Syntax: London, UK.pp.271;

Penn, A., Conroy, R., Dalton, N., Dekker, L., Mottram, C.,Turner, A. (1997), Intelligent architecture: new tools for the three dimensional analysis of space and built form, in Proceedings of the 1st International Symposium on Space Syntax University College London, London, pp. 30.3-4;

Turner, A., Penn, A., & Hillier, B. (2005),An algorithmic definition of the axial map. Environment and Planning B: Planning and Design 32(3):425–444. pp.429

所有线的轴线图（All-line Axial Map）

所有线的轴线图指根据所有物体上彼此可相互对视的顶点而绘制的所有切线之集合。

Hillier, B. (1996, 2007), Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Space Syntax: London, UK. pp.271;

Turner, A., Penn, A., & Hillier, B. (2005),An algorithmic definition of the axial map. Environment and Planning B: Planning and Design 32(3):425–444. pp.429

全中心性（Allocentricity）

全中心性指从系统的每个点去观察系统所构成的空间表达，而非从某个特定的点去观察系统。

Hillier, B. (2003), The architectures of seeing and going:or, are cities shaped by bodies or minds? And is there a syntax ofspatial cognition? In: (Proceedings) 4th International Space Syntax Symposium: London, UK. pp.06.18

建筑的分析理论（Analytic Theory of Architecture）

建筑的分析理论在用于指导设计师之前，试图将建筑物作为现象去理解。

Hillier, B. (1996, 2007), Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Space Syntax: London, UK. pp.40-41

本文作者：杨滔，来自微信号：空间句法

CarbonVCA，微观地块尺度的城市碳排放核算、模拟与预测系统（第六届城垣杯·规划决策支持模型设计大赛）

Wed, 07 Sep 2022 15:25:54 +0800

第六届城垣杯·规划决策支持模型设计大赛特等奖

中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，周广翔、刘晨曦、魏江玲、孙振辉、李林龙、程涛

获奖作品：CarbonVCA：微观地块尺度的城市碳排放核算、模拟与预测系统

注：由北京城垣数字科技有限责任公司、世界规划教育组织、北规院弘都规划建筑设计研究院有限公司联合主办，北京城市实验室、百度地图慧眼、中国联通智慧足迹共同协办的第六届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已于2022年7月9日正式落下帷幕。经专家组评审，最终产生特等奖两名，一等奖五名，二等奖十二名。即日起，我们为大家陆续推荐来自第六届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”的获奖作品。

CarbonVCA：微观地块尺度的

城市碳排放核算、模拟与预测系统

城市土地利用的强度和结构与城市扩张、能源消耗以及产业发展密不可分，影响着区域的碳排放水平。目前计算城市碳排放的研究主要集中于城市及其区县单元等尺度，为精准制定适应各区域的低碳发展策略，有效进行地块尺度碳排放核算和未来场景的预测对城市精细化治理十分重要。

本研究结合城市统计年鉴数据、土地利用数据等多源数据，利用矢量元胞自动机模型、聚类算法与随机森林模型，提出了一套自下而上的地块尺度碳排放核算及预测框架。本研究以广东省深圳市为研究区，建立了深圳市碳排放核算清单，通过对未来地块的混合功能分解，预测了深圳市2020年到2060年地块尺度下的碳排放水平。

本模型可以有效模拟深圳市地块尺度下的碳排放变化，取得了较高的模拟精度（MAPE=19.017%，RMSE=0.175）。结果表明，生态减排场景可以有效限制城市扩张，促使深圳市在2025至2030年间基本实现“碳达峰”。本研究对超大城市地块尺度碳排放核算及未来预测模型方法的探索，能够为低碳城市建设和“碳中和”目标的实现提供科学评估依据。

本文来自：城市决策，转发请注明原文来源

论坛直播：城市大数据各方向综述（专题论坛三）（城科会大数据专委会2022年会分论坛）

Wed, 07 Sep 2022 15:19:41 +0800

小编：本周为大家推荐一系列与城市数据有关的直播。这次的城科会大数据专业委员会的论坛，把时间拉长到了一周，每晚18:00都有分论坛，把“平行会场”变成“学术周”，看会议不用串场了，而且在视频号首页还有直播回放。

今晚直播，来自城科会大数据专业委员会2022年会的专题论坛三：城市大数据各方向综述 。

随着万物互联时代的到来，城市的自然、社会和物理环境产生了越来越丰富的城市大数据，是对城市的广泛而深入的刻画，而存储与计算能力的提升，让城市大数据分析得到越来越多学科的关注，也在多个行业中起到了非常有效的支撑和促进作用。

值此城市大数据在国内研究与应用开花结果的第一个十年之际，为进一步促进城市大数据相关研究的理论、方法与应用及相关领域的学者交流，中国城市科学研究会城市大数据专业委员会主办的“中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2022年会暨第三届‘城市文化感知与计算’学术研讨会”将于2022年9月7日召开专题论坛三，主题为城市大数据各方向综述 ，欢迎感兴趣的学界、业界人员观看与交流！

主办：
中国城市科学研究会城市大数据专业委员会
北京联合大学

承办：
北京联合大学应用文理学院
清华大学建筑学院

由于疫情防控原因，本次会议采用“线上会议+同步直播”的方式召开。其他参会人员通过腾讯会议线上参加，会议全程通过bilibili线上直播。届时将由国匠城等网络媒体进行同步直播，除论坛特邀报告每个20分钟外，其他入围的报名发言每个12分钟。

会议时间：9月7日 18:00--21:30

B站直播链接：https://live.bilibili.com/21761494
（点击文末阅读原文跳转）

视频号直播：微信视频号 “国匠城”，扫码即可关注

QGIS插件，极海坐标转换插件下载

Fri, 22 Apr 2022 10:11:33 +0800

QGIS坐标转换插件，非常好用，极海坐标转换插件下载：

点击下载插件：极海坐标插件

如果你平时需要坐标转换，可以考虑安装一个QGIS，随时可以进行坐标转换工作：

Qgis里如何匹配导入arcgis里的符号库Style文件？

Sat, 12 Mar 2022 18:40:39 +0800

可以安装Qgis插件：SLYR

转换ESRI。样式数据库和向量。lyr文件对应的QGIS符号和图层。有关完整的LYR、MXD、stylx和其他ArcGIS/ArcGIS Pro文件转换支持，请参阅https://north-road.com/slyr/.

安装后会存在工具箱Toolbox里面：

这是插件的Github地址：https://github.com/nyalldawson/slyr

高德和百度的交通态势API现在都没法用了吗？

Sat, 12 Mar 2022 05:25:31 +0800

本问题来自社群群友，欢迎大家扫码加入学社讨论。

贝壳研究院

Tue, 19 Oct 2021 08:51:22 +0800

研究院简介：贝壳研究院隶属于贝壳找房，依托于贝壳交易平台的海量真实交易数据，丰富的房屋交易场景和多元的产品，围绕新居住产业互联网发展的焦点问题，坚守开放、前瞻的研究视野，致力于成为新居住领域的领先智库。通过开放合作的研究平台，贝壳研究院与国内外研究机构、智库开展多元化的合作，汇集各方智慧，围绕市场与公共政策、新居住产业互联网、大数据与科技创新等研究方向，不断推出面向新居住领域的数据和报告。为政府部门、平台组织和行业合作伙伴提供专业、有洞察的学术研究，为产业发展和政策制定提供有力的研究支持，为社会公众提供通俗易懂、内容丰富的市场信息和趋势洞察。

三大能力：

01、万亿场景数据

贝壳研究院基于万亿交易平台和房屋交易场景，能够获取动态更新的实时数据、行为轨迹以及庞大的楼盘物理基础信息。

02、动态采集渠道

贝壳平台连接超过49万＋经纪人，服务覆盖100＋个城市，连接着极其丰富的社区源，是贝壳研究院强大的数据采集和信息获取渠道，经纪人是移动的数据库。

03、专业分析能力

贝壳研究院拥有一支由众多具有博士、硕士研究生学历人员组成的二手房市场、新房市场、租赁市场及战略研究领域的专业分析师团队。

如何下载百度POI，工具推荐，应对百度关闭矩形框搜索之后的情况

Wed, 30 Jun 2021 11:48:15 +0800

小编：今日为大家推荐一则百度POI下载工具，来自微信公众号“人文帮”。作者制作了不同数据源的POI下载工具，其中百度这个是免费的，为作者的开放精神点赞。

工具下载链接：

https://pan.baidu.com/s/1t4QyLY93RZXS7WMfErmP3Q

提取码: j9v2

百度POI获取工具更新到了10.0版本，主要更新内容如下：

第一：对现有的采集机制进行优化

原来的采集流程是先将指定的区域切割为若干个小单元后再开始采集数据，如果指定的区域比较大，切割区域的时间就会特别久。本次优化就解决了这个问题，将先切割区域再采集数据调整为边切边采。并且取消了多线程机制，对于个人开发者ak更为友好。

第二：支持导出shp格式功能

第三：增加行政边界shp数据导出功能；

进入网盘可以下载exe文件，双击安装即可使用。可以使用自己的百度API的key，也可以向作者申请会员码。

使用方法也比较简单，在右上角填入自己在百度开放平台（lbs.baidu.com）获取的key之后，输入关键词，或者选取分类，选择好行政区，点击“开始”俺就可以获取了，抓取完成之后，可以点击“导出数据”按钮，并选择不同的坐标系进行导出。

如果抓取完毕之后，点击表格上方的“地图打点”，则可以直接把点展示到地图上，方便大家观察。

软件的抓取原理，是从原来的矩形分割转变为了圆形分割，这种方法导致数据量会增大，而且要经过一个去除重复值的过程。总的来说就是对百度key额度的消耗会变高了，不过如果大家有对百度poi需求的话，这个工具还是不错的。

工具下载链接：

https://pan.baidu.com/s/1t4QyLY93RZXS7WMfErmP3Q

提取码: j9v2

Esri全球10米分辨率的土地覆盖数据

Tue, 29 Jun 2021 09:34:59 +0800

今日为大家推荐来自Esri的全球10米分辨率的土地覆盖数据，地表土地覆盖数据可以做很多分析，包括人类活动的建成区分析，以及自然生态例如森林、农田等资源分析，我国曾经发布过一个Global30也就是30米分辨率的数据，这里为大家推荐另外一则来自Esri分享的数据。

下载链接：https://www.arcgis.com/apps/instant/media/index.html?appid=fc92d38533d440078f17678ebc20e8e2

项目网址：https://livingatlas.arcgis.com/landcover/

加州雷德兰兹--(美国商业资讯)--全球智能定位领导者Esri今天宣布，公司将首次发布新推出的高分辨率2020年全球土地覆盖图(Global Land Cover Map)，使其成为公司Living Atlas的一部分。该地图利用欧洲航天局(ESA)的Sentinel-2卫星图像绘制而成，采用一种新的机器学习工作流程，与新的Esri银牌合作伙伴(Esri Silver Partner) Impact Observatory及长期合作伙伴微软联手开发。

新发布的地图将每年更新，以支持变化检测，并突出地球土地的变化情况，尤其是与人类活动影响相关的变化。根据最新卫星信息绘制的2020年全球土地覆盖图是具有数据一致性的全球土地覆盖图，它可以与其他数据层相结合，用于绿色基础设施、可持续发展项目以及其他需要全面了解地球上人类和自然足迹的保护工作。今年晚些时候，Esri 和 Impact Observatory 将提供这种新的土地覆盖模型，以支持按需土地覆盖分类，使 GIS 社区可以每周为项目区域创建地图。

Esri创始人兼总裁Jack Dangermond表示：“今年是气候行动的关键一年。随着联合国气候变化缔约方会议(COP26)将国际各方齐聚一堂，以制定一系列共同目标，我们很高兴能尽自己的一份力量，将这张地图提供给那些为地球健康而努力的用户。”

用户还可以在该地图中加入地形、水文等其他GIS图层，这些图层可以在ArcGIS Living Atlas of World中获取。ArcGIS Living Atlas of World是全球一流的地理信息合集，包含地图、应用程序和数据层。通过即将发布的可视化资料，世界各地的规划人员将更好地了解自己周围的地理环境，从而做出更明智的决策，使他们能够深入了解土地覆盖情况较为特殊的地点，以及影响这些地点的人类活动。

高分辨率、公开、准确、可比较且及时发布的地图对于许多行业部门和发展中国家的决策者来说至关重要。这些地图能够增进对粮食安全、土地使用规划、水文建模和资源管理规划等重要课题的了解。此外，国家政府资源机构利用土地覆盖作为了解自然资产趋势的基础，这既有助于确定土地规划的优先事项，同时也是预算分配的基础。

通过使用包含数十亿人类标记图像像素的海量训练数据集，与Esri签约的Impact Observatory开发了深度学习人工智能土地分类模型，并将该模型应用于Sentinel-2 2020场景集合，处理超过40万个地球观测数据以生成地图。绘制这张全球地图所使用的独特的机器学习方法将很快按需提供，为需要监控特定兴趣区域变化情况的土地管理者提供支持，以便查看土地覆盖的年度变化和季节差异。

Impact Observatory联合创始人兼首席执行官Steve Brumby表示：“全球各界正共同努力，敦促世界各国领导人制定并实现宏伟的保护目标。在Esri地理空间专家的支持下，以及获取微软海量的计算资源后，我们得以在创纪录的时间内绘制这张土地覆盖图，它可以为政府、非政府组织和跨行业的领导者提供新颖、及时的地球视图，并按需提供一种新的AI驱动能力。这种驱动能力能够根据需要提供可操作的科学见解。通过这一行动，Impact Observatory希望为全球的保护工作做出贡献。”

Esri将根据知识共享(Creative Commons)许可协议发布这一宝贵资源，以鼓励对该资源的广泛采用，并确保规划者能够对其进行公平使用，以建设更加可持续的地球。该内容将作为地图服务在ArcGIS Online上发布，可供1,000万用户免费使用，另外还可供下载和观看。如需了解新发布的2020年全球土地覆盖地图，请访问livingatlas.arcgis.com/landcover。