基于聚合手机数据的土地利用分类新见解

土地利用分类对于城市规划至关重要。城市土地利用类型既可通过其物理特征（如反射率和纹理）区分，也可通过其社会功能区分。遥感技术因其捕捉土地利用物理特征的能力，被公认为城市土地利用分类的重要方法。尽管专为城市土地利用分类设计的遥感方法已取得显著进展，但大多数技术侧重于物理特征，而对社交功能的利用尚不充分。由于手机的广泛使用，可以从手机数据中检索到的居民活动可用于指示土地利用的社会功能。这为从手机数据推导土地利用信息带来了机遇。为验证这一新数据源在城市土地利用分类中的应用，我们首先构建了聚合手机数据的时间序列以表征土地利用类型。该时间序列由两个方面组成：小时相对模式和总通话量。随后应用半监督模糊 C 均值聚类方法来推断土地利用类型。该方法使用在新加坡收集的手机数据进行了验证。土地利用的检出率为 58.03%。对土地利用分类结果的分析表明，随着土地利用异质性的增加，准确率下降；而随着手机基站密度的增加，准确率上升。