AOI数据介绍

2023-10-08 17:10
文章标签 数据 介绍 aoi

本文主要是介绍AOI数据介绍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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* 空间数据研究所是我的一位老同事新开的公众号,主要做空间数据方面的分享,作者是GIS业界顶级的空间数据库专家,欢迎大家关注。

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在目前主流互联网电子地图中,POI(Point of Interest)指兴趣点,每一个POI至少包含四项基本信息:名称、地址、类别、经纬度坐标,它可以是一栋房子、一个商铺、一个小区门口或一个公交站等;

AOI(Area of Interest),顾名思义,指的是互联网电子地图中的兴趣面,同样包含四项基本信息,主要用于在地图中表达区域状的地理实体,如一个居民小区、一所大学、一个写字楼、一个产业园区、一个综合商场、一个医院、一个景区或一个体育馆等等;

AOI相比POI,具有更好的表达力,更好的计算力,更好的稳定性(POI瞬息万变,而AOI所表达的地理实体变化频率低很多);相反,POI比AOI的抽象层次更高,万事万物都抽象为一个点,实现降维,回归本源。(此处乱讲,不必当真)

随着云计算、IoT、5G等信息技术发展,人类正在快速推进地理空间到信息空间(基于ICT技术构建)的映射和关联,如目前的O2O模式。而AOI所表达的地理实体是所有社会经济活动的地理载体,因此,以AOI数据为载体,将组织的业务数据、生产材料、生产工具、运营策略、人等所有生产要素组织起来,能够有效的完成线上线下一体化、推进组织向信息空间进化。

这里借用郭仁忠院士的理论总结一下:AOI是一种空间载体

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AOI数据整体可以分为两大类:栅格AOI数据、矢量AOI数据。

栅格AOI数据指各类栅格数据,每个像素所表达的地理空间范围(分辨率)是栅格AOI数据的边界,每个像素中存储的各类数值(多波段)是栅格AOI的属性值,目前栅格AOI数据获取方式越来越多,获取成本越来越低,分辨率越来越高,波段越来越丰富,处理算法和工具越来越成熟,当然,应用领域也越来越广泛;如下图的ASTER GDEM V2数据,每个像素为30m*30m大小,像素值为大地高程值。

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矢量AOI数据简单说就是矢量地图数据中的各类面数据,如最基本的行政区划面数据,这也是各类GIS应用系统中用的最多的AOI数据,我们在不同的行业应用系统中把各类属性关联到行政区划面中,进行统计、分析、可视化,并以此将GIS统计分析算法、模型、思维引入到各行各业,满足业务需求,体现GIS的价值。

随着ICT技术的不断发展,数据处理能力飞速提升,同时线上应用场景越来越精细化、强调差异化,越来越多的决策需要更细致的数据支撑(目前看按区县做出经营决策对很多大型公司都是一个挑战),因此对AOI数据的要求越来越高,本质上是越来越真实化,即郭院士讲的建立真实世界到信息世界的映射。

目前三大互联网巨头都投入巨资做互联网地图入口,积累了大量的高质量AOI数据,更新频率也较高,是理想的AOI数据源。使用Python开发爬虫工具,可以获取互联网地图的POI和AOI数据,再基于位置关联主流房地产、旅游、交通、美食、生活服务网站的相关数据,可以建立覆盖全面、坐标相对精确、时效性好、属性内容丰富的AOI矢量数据,是建设各行业GIS应用场景的重要基础数据。

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可以打开编辑器查看具体的边界坐标点:

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目前已获取的AOI矢量数据覆盖全国31个省市自治区和港澳地区,可以提供GCJ-02坐标系、BD09坐标系、WGS84坐标系数据;

数据格式也比较全面,默认提供SHP格式文件,可以根据要求提供MapinfoMIF/TAB格式、GoogleKML格式、WKT格式、WKB格式、ArcGIS FileGeodatabase格式。

数据更新可以根据需求做到最快按周更新,默认提供按季度更新。

目前全国范围共获取AOI矢量数据共计超过78万个,22个大类,150余个小类,涵盖衣、食、住、行、教育、医疗、旅游、政府机关、经济、体育休闲等所有经济活动区域;

另外获取了全国4万多个乡镇/街道边界AOI矢量数据,包含名称,行政区划编码,所属省、市、区县等信息;

具体数量见下表:

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默认提供的属性字段如下表:

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感兴趣长按下面二维码,进一步交流。

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这篇关于AOI数据介绍的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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