《表1 城市边缘区判定的影响因子》

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《基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定》

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现代的城市空间结构理论及前人对于城市边缘区判定的研究表明，土地利用和社会经济特征可作为城市边缘区判定的主要参考因素[22，23]。本研究遵循数据选取的主要原则，引入景观紊乱度来表征土地利用变化，引入POI大数据和人口数据来表征社会经济。其中，景观紊乱度能够充分表征某一区域内景观的同质性和异质性，量化区域内的景观混乱程度。城市核心区和城市外缘区的景观斑块类型相对单一，故景观紊乱度量化值低；而城市边缘区介于核心区和外缘区之间，既有中心城区的地物类型又充斥了城市外缘地区的乡村特征，地物斑块较为破碎，地物类型十分混杂，故景观紊乱度高；因此景观紊乱度所表征的土地利用特征可大大作用于城市边缘区的判定。对于用来表征社会经济状况的POI数据，本研究选取了对边缘区判定影响较大的餐饮业、公司企业、酒店、金融服务、科研教育五大类（所采用的POI分类体系沿用高德地图所采用的最新分类体系，选取了其中五大类与研究高度相关的基础数据）。人口密度是考察城市作为一种聚集现象而存在的较为直观的指标[24]，能够直接地反映人类的聚集与活动。一般来说，人口密度会从城市核心区-城市边缘区-城市外缘区呈现出一种逐级递减的趋势，因此本文将人口数据选为城市边缘区判定的一类指标。综上所述，本研究涉及数据如表1所示。