顾及三维空间的土地利用混合度综合计算及空间制图方法

1.本发明涉及土地测量技术领域，具体来说，涉及顾及三维空间的土地利用混合度综合计算及空间制图方法。


背景技术：

2.土地利用组合是指一种整合了不同土地利用类型的土地利用模式。合理的土地利用混合可以提高城市的活力，缓解城市衰败，创造就业机会，同时减少对汽车的依赖，进而建立一个健康、安全、可持续的社区。目前，土地利用组合已成为可持续城市规划和设计概念的主要原则，如新城市主义、智能增长、新型城市化等。
3.准确、客观的混合度指标对评价土地利用组合具有重要的理论和现实意义，可以优化土地混合度量化体系，进一步为城市管理提供科学依据。土地利用混合量化主要是分为三个角度：多样性、可达性和兼容性。多样性主要从土地利用类型占比角度量化土地混合、可达性主要从土地利用类型的空间分布状态反映土地混合度，兼容性主要从土地利用类型之间的交互程度来反映土地混合度。
4.然而，目前的混合度指标通常只考虑这三个角度中的一个角度，缺乏综合角度。例如，多样性是最直接、最直观且最常用的土地混合度量化角度，但不能反映土地类型间的可达性和兼容性，缺乏考虑不同土地利用类型间的空间分布及交互情况。同时，由于缺乏城市尺度上的三维数据，如三维点云、三维建筑数据等，导致目前的指标多局限于二维空间，缺少三维空间的探索。因此，相关研究需要一个综合的多角度的三维混合度指标。
5.此外，混合度指标探索的另一个问题是，目前研究使用数据局限于二维空间的土地利用数据，导致测量结果不能在三维空间反映实际情况。例如，多样性指数shdi计算过程中pi代表各种土地利用类型的土地面积比；兼容性wvmdi计算过程中，加权系数也是土地面积比。然而，在城市实际情况中，一些土地利用类型土地面积小，但建筑面积大，楼层多，承载着大量的社会经济活动。仅依靠土地面积来衡量土地利用组合将低估这些土地利用类型的影响。相反，有些土地利用类型虽然土地面积比较大，但其建筑面积却很小。仅根据土地面积来衡量土地利用组合会高估这些土地利用类型的影响。因此，构建三维混合度指标来反映城市土地利用组合的实际情况具有重要意义。然而，由于采集成本高、数据隐私等原因，大规模的三维数据往往难以获得。随着大数据技术的不断发展，目前获取的建筑数据可以直接反映建筑楼层、建筑面积等三维空间信息。同时，兴趣点(point of interest，poi)作为一种公民数据，可以在互联网电子地图中表示点数据，基本包含名称、地址、坐标、类别四个属性。与传统地理信息数据相比，poi具有数据量大、现状好、地理信息丰富、成本低等优点。此外，同一建筑内不同楼层的pois具有不同的坐标或地址信息，这些信息也可以在三维空间中反映设施信息。因此，可以将三维建筑数据与poi进行整合，探索三维空间的混合度指标。
6.针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

7.针对相关技术中的问题，本发明提出顾及三维空间的土地利用混合度综合计算及空间制图方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
8.为此，本发明采用的具体技术方案如下：
9.根据本发明的一个方面，顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法，该方法包括以下步骤：
10.s1、对道路数据进行预处理获取街区数据；
11.s2、将街区范围内获取的城市数据进行汇总；
12.s3、整合三维空间中的建筑数据与兴趣点，分别计算不同角度的三维混合度指标；
13.s4、构建三维多角度混合度指数，测度城市各街区的土地混合度；
14.s5、对三维多角度混合度指数进行精度验证。
15.进一步的，所述对道路数据进行预处理获取街区数据包括以下步骤：
16.s11、检查所述道路数据的一致性，剔除相互重叠的道路；
17.s12、进行拓扑检查，去除悬垂道路和独立路段。
18.进一步的，所述城市数据包括城市土地利用数据、兴趣点、建筑数据及道路数据；
19.其中，所述城市土地利用数据包括居住用地、商业用地、一类工业用地、二类工业用地、新型产业用地、公共服务土地、交通运输用地、物流仓储用地、特殊用地以及其他用地。
20.进一步的，所述不同角度的三维混合度指标包括三维多样性指标、三维可达性指标及三维兼容性指标。
21.进一步的，所述计算街区尺度的三维多样性指标包括以下步骤：
22.s31、利用希尔数计算城市土地多样性，计算公式为：
[0023][0024]
其中，2dqd表示希尔数，q表示多样性的阶，pi表示土地类型i的地块面积占区域地块总面积的比例，k表示土地类型的种类；
[0025]
s32、融入三维建筑数据，构建三维希尔数，计算公式为：
[0026][0027][0028]
其中，3dqd表示三维希尔数，mi表示土地类型i的建筑面积加权土地面积比，ai表示土地类型i的土地面积，fai表示土地类型i的建筑面积，当q＝0时，当q＝1时，当q＝2时，
[0029]
s33、根据3d0d、3d1d与3d2d的归一化值，计算平均值，得到三维土地多样性指标，计算公式为：
[0030][0031]
其中，3ddi表示三维土地多样性指标。
[0032]
进一步的，所述计算街区尺度的三维可达性指标包括以下步骤：
[0033]
s31
′
、确定可达性的领域范围；
[0034]
s32
′
、计算各地块1500m范围内所能达到的机会点的数量，并统计各个街区内所有地块可达性的平均值，得到街区的三维可达性指标，计算公式为：
[0035][0036]
其中，表示地块i的1500m范围内的poi总数，3dai表示街区的三维可达性指标，t表示街区内的地块数量。
[0037]
进一步的，所述计算街区尺度的三维兼容性指标包括以下步骤：
[0038]
s31
″
、确定兼容性的判断矩阵；
[0039]
s32
″
、确定兼容性的领域范围；
[0040]
s33
″
、通过引入建筑面积加权土地面积比，构建三维空间地块兼容性指标和三维空间街区尺度兼容性指标，计算公式为：
[0041][0042][0043][0044][0045]
其中，3dlcih表示h地块的三维空间地块兼容性指标，c
hj
表示地块h与地块j之间的相容性系数，n表示地块h影响范围内的地块个数，mj为权重系数表示j地块的建筑面积加权土地面积比，faj为j地块的建筑面积，且j地块位于h地块的影响范围内，3dscif是街区f的三维空间街区尺度兼容性指标，h表示街区f内的地块数量，mh表示地块h与街区f之间的建筑面积加权土地面积比，fah为地块h的建筑面积。
[0046]
进一步的，所述构建三维多角度混合度指数，测度城市各街区的土地混合度，包括以下步骤：
[0047]
s41、综合三个角度，在街区尺度获得土地混合指数；
[0048]
s42、对三维多样性指标、三维可达性指标及三维兼容性指标进行标准化；
[0049]
s43、求取三个角度指标归一化值的平均值得到三维多角度混合度指数，计算公式为：
[0050]
[0051]
其中，及分别表示三维多样性指标、三维可达性指标和三维兼容性指标的归一化值，3dmmdi表示三维多角度混合度指数。
[0052]
进一步的，所述对三维多角度混合度指数进行精度验证包括以下步骤：
[0053]
s51、第一种方法获取社区尺度三维多角度混合度，将研究单元由街区更改为社区，并计算社区尺度的社区三维多样性指标、社区三维可达性指标和社区三维兼容性指标，再根据各自的归一化值计算得到社区尺度的社区三维多角度混合度指数3dmmdi
α
；
[0054]
s52、第二种方法获取社区尺度三维多角度混合度，以各街区的mv作为加权系数，将街区尺度的三维多角度混合度指数换算至社区尺度最终得到社区尺度三维多角度混合度指数，计算公式为：
[0055][0056][0057]
其中，mv表示街区v与对应社区之间的建筑面积加权土地面积比，av表示街区v的土地面积，fav表示街区v的建筑面积，w表示对应社区的街区数量3dmmdi
β
表示社区尺度三维多角度混合度指数；
[0058]
s53、比较3dmmdi
α
和3dmmdi
β
相关性，比较3dmmdi
α
、3dmmdi
β
以及3dmmdi的空间分布特征，对三维多角度混合度指数3dmmdi进行精度验证；
[0059]
s54、利用出租车出行距离验证与3dmmdi的关系。
[0060]
根据本发明的另一个方面，还提供了顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法，该方法包括以下步骤：
[0061]
利用地理信息系统工具，采用自然间断点分级法，对三维多样性指标、三维可达性指标、三维兼容性指标及三维多角度混合度指数的量化结果进行分级、制图，得到三维多样性、三维可达性、三维兼容性及三维多角度混合度的空间分布图。
[0062]
本发明的有益效果为：通过融合多样性指标、可达性指标及兼容性指标并分别对其进行三维化及归一化处理得到三维多角度混合度指数，能够从根本上解决现有技术有单一视角所带来的片面性与局限性，从而提高城市土地混合度量化的精确性与全面性，形成了综合化的多角度的三维混合度评价体系，进一步为城市管理提供科学依据，提高城市的活力，缓解城市衰败、创造就业机会，同时减少对汽车的依赖，进而建立一个健康、安全、可持续的社区。
[0063]
此外，三维多角度混合度指数综合考虑了三维空间的土地利用信息，结果能够反应三维空间的土地混合情况，从而优化土地混合度量化体系，进而提高所有土地利用类型在地块尺度上的协调程度，减少工业用地和居住用地的混合利用会对人居环境造成干扰，对经济、社会、健康和其他方面产生有利影响。
附图说明
[0064]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获
得其他的附图。
[0065]
图1是根据本发明实施例的顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法的流程图；
[0066]
图2是根据本发明实施例的顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法中建筑面积加权土地面积比示意图；
[0067]
图3是根据本发明实施例的顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法中街区可达性示意图；
[0068]
图4是根据本发明实施例的顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法中三维空间地块尺度及街区尺度兼容性量化示意图；
[0069]
图5是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中三维多样性角度混合度指数在街区的空间分布图；
[0070]
图6是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中三维可达性角度混合度指数在街区的空间分布图；
[0071]
图7是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中三维兼容性角度混合度指数在街区的空间分布图；
[0072]
图8是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中三维多角度混合度指数在街区的空间分布图；
[0073]
图9是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中第一种方法获取的社区尺度三维多角度混合度指数空间分布图。
[0074]
图10是根据本发明实施例的涉及顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法中第二种方法获取的社区尺度三维多角度混合度指数空间分布图。
具体实施方式
[0075]
土地利用组合是城市发展规划的重要主题之一。建立一个全面、准确、合理的混合度指标具有重要的理论和实践意义。然而，目前的指标多从多样性或可达性或兼容性选择一个角度进行土地混合度量化，缺乏综合角度。同时目前的指标也限于二维空间，主要是由于缺乏城市尺度的三维数据造成的，如建筑高度数据等。本发明整合三维建筑数据和poi数据，引入建筑面积加权土地面积比(faw-land area ratio)，构建三维多样性指标(3ddi)、三维可达性指标(3dai)和三维街区尺度兼容性指标(3dsci)。然后以深圳市的街区为研究单元，计算三维空间多角度混合度指数(3dmmdi)来表征土地利用组合的空间异质性。深圳市的研究结果表明，3dmmdi综合了多样性、可达性和兼容性子指标，能够解决单一角度的片面性。同时，3dmmdi还可以在三维空间中以较高的精度量化土地利用组合程度。为进一步验证3dmmdi的可靠性，本发明还探讨了3dmmdi在不同尺度下的表现，3dmmdi与出租车出行距离的关系。总之，3dmmdi可以为城市规划管理提供进一步的科学依据。
[0076]
在土地利用组合量化的三个角度中，多样性和可达性是目前大多数研究主要考虑的角度。多样性的量化通常分为两种类型。一种简单的量化方法是直接用不同土地利用类型的土地面积比例作为混合度指标，如居住用地、公共服务设施用地、工业用地、市政公用用地等的面积比例。另一种方法是构建更复杂的指标来代表土地利用组合的多样性，包括：(1)适合小尺度(社区、街区等)的指标，如平衡指数、熵指数和赫芬顿赫希曼指数等；(2)适
用于大尺度(城市等)的指数，如聚类指数、差异指数和基尼系数等。虽然这些多样性指数对土地利用组合的测度简单有效，但每个指数只能反映一个方面，不能充分描述土地利用组合的多样性。例如，在所有的指数中，香浓熵(shdi)是最常用来探讨土地混合度与社会经济指标的关系，如出行距离、社区活力和职住分离。然而，许多研究表明，shdi只能代表不同土地利用类型之间的“平衡”，缺乏对多样性的严格描述。为了弥补这一不足，jost提出了一种基于hill numbers的土地利用类型多样性度量方法，包括物种丰富度、香浓熵指数和辛普森指数，分别从丰富度、随机性和集中度三个方面来反映土地利用类型的多样性。hill numbers在许多场景中都被证明是成功和有效的，例如土地混合度与社区活力和交通事故的关系。
[0077]
可达性衡量的是不同土地类型之间的接近程度，或某一特定范围内某一目标(如学校、康乐活动)的密度/数量。不同土地利用类型之间的空间邻近性通常通过距离来反映，其中欧氏距离是最常用的指数。累积机会测量法(也称为等时测量法或等高线测量法)和基于重力的测量法是另一种具有代表性的可达性量化方法。基于重力的量化方法包括两个方面，一是与可达性正相关的目的地的吸引力，二是与可达性负相关的旅行成本(如旅行时间)。累积机会量化方法首先确定旅行成本的轮廓(例如，距离/时间)，然后计算每个轮廓内的机会数量。与基于重力的量化方法相比，累积机会法因为表达简单，更容易理解和解释。
[0078]
不同土地利用类型之间的兼容程度是衡量土地利用混合程度的另一个重要方面，但在目前的研究中很少被考虑。土地利用组合的兼容性是指一种土地类型与周围土地利用类型共存的可能性。较高的兼容性说明两种或两种以上土地利用类型并存对区域发展、土地质量和城市活力具有正向影响，如住宅和商业用地的混合利用。较低的兼容性表明两种或两种以上土地利用类型并存可能对经济、社会、健康和其他方面产生不利影响。例如，工业用地和居住用地的混合利用会对人居环境造成干扰，从而造成土地利用类型的不兼容。混合度指数(mdi)可以反映居住用地和工业用地的相容性。在mdi的基础上，基于向量的混合度指数(vmdi)被建立，用于衡量所有土地利用类型在地块尺度上的协调程度。然后结合各影响地块的土地面积比例，建立加权向量混合度指数(wvmdi)。vmdi和wvmdi可以比mdi更有效地表达兼容性。
[0079]
根据本发明的一个实施例，如图1-4所示，提供了顾及三维空间的土地利用混合度综合计算方法，该方法包括以下步骤：
[0080]
s1、对道路数据进行预处理获取街区数据；
[0081]
街区是城市主干道划分的城市管理的基本单元，利用高速公路、主干道和次干道进行城市街区划分，与中国最小的行政单位社区相比，街区的规模更小，一个社区通常包含几个街区。深圳现有社区734个，街区6699个。
[0082]
其中，步骤s1包括以下步骤：
[0083]
s11、检查所述道路数据的一致性，剔除相互重叠的道路；
[0084]
s12、进行拓扑检查，去除悬垂道路和独立路段。
[0085]
s2、将街区范围内获取的城市数据进行汇总；
[0086]
其中，所述城市数据包括城市土地利用数据、兴趣点、建筑数据及道路数据；
[0087]
并且所述城市土地利用数据包括居住用地、商业用地、一类工业用地、二类工业用地、新型产业用地、公共服务土地、交通运输用地、物流仓储用地、特殊用地以及其他用地。
[0088]
一类工业用地是指对居住等方面基本无干扰和污染的工业用地，如缝纫工业、工
艺品制造等工业用地。二类工业用地对居住和公共环境有一定干扰、污染和安全隐患的工业用地，如食品工业、医药制造工业等工业用地。新型产业用地是为了适应产业转型升级、提高工业用地效率而提出的城市用地分类，具体是指在工业用地中的产业用房和配套服务设施，基本上无环境、噪声等污染。公共服务用地主要包括公共管理与服务设施用地、公共设施用地。特殊用地主要是指军事设施、宗教、监狱、殡葬、风景名胜等用地，这类用地会降低用地价值等，产生负外部性。其他用地主要是指城市土地利用现状数据中的绿地与广场以及其他用地。
[0089]
s3、整合三维空间中的建筑数据与兴趣点，分别计算不同角度的三维混合度指标；
[0090]
其中，所述不同角度的三维混合度指标包括三维多样性指标、三维可达性指标及三维兼容性指标，各指标信息如表1所示：
[0091]
表1土地混合度指标
[0092][0093]
其中，正向指标表示：数值越高，土地混合度越高。
[0094]
一、所述计算街区尺度的三维多样性指标包括以下步骤：
[0095]
s31、利用希尔数(hill number)(希尔数能够从不同维度量化土地类型的多样性，例如土地类型的丰富度、无序性以及聚集度)计算城市土地多样性，计算公式为：
[0096][0097]
其中，2dqd表示希尔数，q表示多样性的阶，pi表示土地类型i的地块面积占区域地块总面积的比例，k表示土地类型的种类；
[0098]
s32、融入三维建筑数据，构建三维希尔数，计算公式为：
[0099]
[0100][0101]
其中，3dqd表示三维希尔数，mi表示土地类型i的建筑面积加权土地面积比，ai表示土地类型i的土地面积，fai表示土地类型i的建筑面积，当q＝0时，当q＝1时，当q＝2时，
[0102]
s33、根据3d0d、3d1d与3d2d的归一化值，计算平均值，得到三维土地多样性指标，计算公式为：
[0103][0104]
其中，3ddi表示三维土地多样性指标。
[0105]
二、所述计算街区尺度的三维可达性指标包括以下步骤：
[0106]
s31
′
、确定可达性的领域范围(“15分钟生活圈”已经成了许多城市的一个新的规划方向，许多城市相继提出了关于“15分钟生活圈”的规划方针。15分钟社区生活圈是城市打造社区生活的基本单元，即在15分钟步行可达范围内，配备生活所需的基本服务功能与公共活动空间，形成安全、友好、舒适的社会基本生活平台。人的步行速度约为，研究将邻域范围设为1500m。)；
[0107]
s32
′
、计算各地块1500m范围内所能达到的机会点(pois)的数量，并统计各个街区内所有地块可达性的平均值，得到街区的三维可达性指标，计算公式为：
[0108][0109]
其中，表示地块i的1500m范围内的兴趣点(poi)总数，3dai表示街区的三维可达性指标，t表示街区内的地块数量。
[0110]
三、所述计算街区尺度的三维兼容性指标包括以下步骤：
[0111]
s31
″
、确定兼容性的判断矩阵，如表2所示：
[0112]
表1兼容性判断矩阵
[0113][0114][0115]
其中，兼容：0，条件兼容：0.5，不兼容：1。r：居住用地、c：商业用地、m1：一类工业用地、m2：二类工业用地、m0：新型产业用地、p：公共服务用地、s：交通运输用地、w：物流仓储用
地、sl：特殊用地、ol：其他用地。
[0116]
s32
″
、确定兼容性的领域范围；
[0117]
s33
″
、通过引入建筑面积加权土地面积比(faw-land area ratio)，构建三维空间地块兼容性指标和三维空间街区尺度兼容性指标，计算公式为：
[0118][0119][0120][0121][0122]
其中，3dlcih表示h地块的三维空间地块兼容性指标，c
hj
表示地块h与地块j之间的相容性系数，n表示地块h影响范围内的地块个数，mj为权重系数表示j地块的建筑面积加权土地面积比(faw-land area ratio)，faj为j地块的建筑面积，且j地块位于h地块的影响范围内，3dscif是街区f的三维空间街区尺度兼容性指标，h表示街区f内的地块数量，mh表示地块h与街区f之间的建筑面积加权土地面积比(faw-land area ratio)，fah为地块h的建筑面积。
[0123]
在图4中，a区域表示三维地块兼容性指标(3dlci)；长方体、圆柱体等代表三维空间中的不同地块。b区域表示三维街区兼容性指标(3dsci)，左侧大面积区域表示街区f内的地块，右侧小面积区域表示街区g内的地块。
[0124]
s4、构建三维多角度混合度指数，测度城市各街区的土地混合度；
[0125]
其中，步骤s4包括以下步骤：
[0126]
s41、综合三个角度，在街区尺度获得土地混合指数；
[0127]
s42、对三维多样性指标、三维可达性指标及三维兼容性指标进行标准化；
[0128]
s43、求取三个角度指标归一化值的平均值得到三维多角度混合度指数，计算公式为：
[0129][0130]
其中，及分别表示三维多样性指标、三维可达性指标和三维兼容性指标的归一化值，3dmmdi表示三维多角度混合度指数。
[0131]
s5、对三维多角度混合度指数进行精度验证。
[0132]
其中，步骤s5包括以下步骤：
[0133]
s51、将研究单元由街区更改为社区，并计算社区尺度的社区三维多样性指标(3ddi
α
)、社区三维可达性指标(3dai
α
)和社区三维兼容性指标(3dsci
α
)，再根据各自的归一化值计算得到社区尺度的社区三维多角度混合度指数(3dmmdi
α
)；
[0134]
s52、以各街区的mv作为加权系数，将街区尺度的三维多角度混合度指数(3dmmdi)换算至社区尺度最终得到社区尺度三维多角度混合度指数(3dmmdi
β
)，计算公式为：
[0135][0136][0137]
其中，mv表示街区v与对应社区之间的建筑面积加权土地面积比(faw-land area ratio)，av表示街区v的土地面积，fav表示街区v的建筑面积，w表示对应社区的街区数量，3dmmdi
β
表示社区尺度三维多角度混合度指数；
[0138]
s53、比较3dmmdi
α
和3dmmdi
β
相关性，比较3dmmdi
α
、3dmmdi
β
以及3dmmdi的空间分布特征，对三维多角度混合度指数3dmmdi进行精度验证；
[0139]
s54、利用出租车出行距离验证与3dmmdi的关系。
[0140]
从相关性来看，3dmmdi
α
和3dmmdi
β
之间有较强的相关性(r＝0.76，pearman)，这不仅证明了3dmmdi(街区尺度)的准确性，并且验证了本的方法可靠性。从空间分布来看，3dmmdi
α
和3dmmdi
β
以及3dmmd空间分布趋势大致相同，这再次证明了本方法混合度量化方法的可靠性。
[0141]
此外，利用出租车出行距离验证与3dmmdi的关系，如下所述：
[0142]
随着街区混合程度的增加，人们的日常需求可以通过步行和骑自行车来满足，从而减少了机动车的出行。如果3dmmdi与机动车行驶距离存在负相关关系，与前人研究结果一致，也可以证明3dmmdi的准确性。出行距离主要包括出租车出行的od线长度。
[0143]
获取taxi gps data信息。taxi gps data共有46927855条，数据属性包括taxi id，time，latitude，longitude，speed；occupancy status(1-with passengers&0-with passengers)。对数据进行处理，删除起始点、终止点不在深圳市1.5km内的数据(627条)，获取464090条有效出租车od数据，平均出行距离4949.26m。统计各个街区的出租车平均出行距离(驶入平均距离和驶出平均距离的平均值)。共有3472个街区有出租车平均出行距离。各街区的出租车平均出行距离与3dmmdi之间有较弱但显著的负相关(r＝-0.27，p《0.0001)。这说明，城市土地混合度越高，居民使用出租车的行驶的距离越少。结果间接验证了混合指数的有效性。这与前人的研究结果一致。相关性较弱(r＝-0.27)可能是由于缺乏长时间段的出租车行驶数据。
[0144]
研究探讨了3dmmdi在不同尺度的分布情况，3dmmdi和出租车出行距离之间的关系。结果表明，基于本发明所提方法得到的社区尺度、街区尺度混合度空间分布趋势相同。出租车平均出行距离与3dmmdi之间有较弱但显著的负相关(r＝-0.27，p《0.0001)。研究结果验证了本发明所提方法的可靠性以及3dmmdi的准确性。
[0145]
根据本发明的另一个实施例，如图5-10所示，还提供了顾及三维空间的土地利用混合度空间制图方法，该方法包括以下步骤：
[0146]
利用地理信息系统工具，采用自然间断点分级法，对三维多样性指标、三维可达性指标、三维兼容性指标及三维多角度混合度指数的量化结果进行分级、制图，得到三维多样性、三维可达性、三维兼容性及三维多角度混合度的空间分布图。
[0147]
如图5所示，为多角度三维混合度指标在街区的空间分布，图5为街区的土地多样性，3ddi值越大，地区土地利用的多样性越高。其中，低多样性[0，0.02)的街区共有2767个
(41％)，较低多样性[0.02，0.15)的街区共有2814个(42％)，高多样性[0.15，0.74)的街区共有1118个(17％)。由此可以发现，深圳市街区尺度的土地多样性偏小。从空间布局来看，高土地多样性的街区要集中分布在龙华区，罗湖区。
[0148]
图6表示可达性，3dai越大，混合程度越高。pois可达性在区间[0，1198]的街区共有2844个(42％)，[1199，4903]的街区共有3319个(50％)，[4904，13168]的街区共有536个(8％)。显而易见，pois可达性的空间异质性较强。可达性最好的街区集中分布在城市中心(福田区、罗湖区、光明区南部以及宝安区南部)。相反，大鹏区居民的生活便利程度、设施共享程度、服务获取程度远低于城市中心的街区。
[0149]
图7反映了街区的兼容性，3dsci值越大，混合程度越高。低兼容[0，0.41)的街区共有193个(3％)，较兼容[0.41，0.78)的街区共有2316个(34.5％)，高兼容[0.78，1]的街区共有4190个(62.5％)。兼容性较小的街区较少，且主要集中分布在龙岗区工业园区。这主要是因为：部分高污染、高耗能、低效率的工业用地难以与居住公共设施服务等用地形成良性互动的兼容关系。
[0150]
整合街区的多样性、可达性以及兼容性，得到6699个街区各自的3dmmdi(图8)。其中低混合[0.01，0.22)的街区共有689个(10％)，较混合[0.22，0.31)的街区共有3969个(59％)，高混合[0.38，0.72]的街区共有2041个(31％)。3dmmdi量化结果可以清晰的显示深圳市土地利用组合的聚集区和分散区。其中，高混合的街区主要集中分布在福田区、罗湖区、龙华区、光明区南部以及宝安区南部等深圳市核心区域。较混合区域主要紧邻高混合区域分布。低混合街区主要分布在工业用地占比较高的街区，或城市边缘的近郊区，是城市更新改造、产业转型升级的活跃区域，与实际情况相符。
[0151]
在图9中，a区域3dmmdi
α
通过将研究方法中的研究单元改为社区得到；b区域表示3dmmdi
β
通过将3dmmdi(街区尺度)换算成社区尺度得到。
[0152]
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过融合多样性指标、可达性指标及兼容性指标并分别对其进行三维化及归一化处理得到三维多角度混合度指数，能够从根本上解决现有技术有单一视角所带来的片面性与局限性，从而提高城市土地混合度量化的精确性与全面性，形成了综合化的多角度的三维混合度评价体系，进一步为城市管理提供科学依据，提高城市的活力，缓解城市衰败、创造就业机会，同时减少对汽车的依赖，进而建立一个健康、安全、可持续的社区。
[0153]
此外，三维多角度混合度指数综合考虑了三维空间的土地利用信息，结果能够反应三维空间的土地混合情况，从而优化土地混合度量化体系，进而提高所有土地利用类型在地块尺度上的协调程度，减少工业用地和居住用地的混合利用会对人居环境造成干扰，对经济、社会、健康和其他方面产生有利影响。
[0154]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。