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全国AOI数据(小区、学校、医院、园区、景区、商场等等)

文章作者:佚名 人气:发表时间:2023-09-29 02:47:51

作者:lishenghu
链接:zhuanlan.zhihu.com/p/39
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

1 AOI数据说明
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一张胶片总结一下:AOI就是一种基本的空间载体

我认为AOI数据目前整体可以分为两类: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。

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,在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。


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Mapinfo MIF/TAB格式、Google KML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105万个,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;
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序号属性
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18类别名称
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22楼宇栋数(小区类别提供,来源于LJ,部分城市小区提供)
23小区总户数(小区类别提供,来源于LJ,部分城市小区提供)
24小区最高楼层(小区类别提供,来源于LJ,部分城市小区提供)
25是否有电梯(小区类别提供,来源于LJ,部分城市小区提供)
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29物业费用单价(小区类别提供,来源于LJ,部分城市小区提供)


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