声明
1 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 旅游空间行为研究
1.2.2 圈层结构理论研究
1.2.3 基于LBS 的空间边界提取研究
1.3 研究内容
1.3.1 游客活动空间边界提取方法研究
1.3.2 边界提取理论模型的算法设计与开发
1.3.3 单景区多时间尺度游客活动空间边界演变特征研究
1.3.4 多景区游客活动空间边界对比分析
1.4 技术路线
2 “Hie-Density”理论模型
2.1 核密度拟合优化处理
2.1.1 核密度边界拟合问题
2.1.2 自适应层次空间聚类算法
2.1.3 优化核密度及其优势
2.2 游客分布均衡度计算
2.2.1 游客分布中心识别
2.2.2 游客分布空间区域划分
2.2.3 信息熵模型
2.3 游客活动空间层级划分
2.4 “Hie-Density”模型
2.4.1 游客活动层级扩张分析
2.4.2 “Hie-Density”模型定义
2.4.3 基于“Hie-Density”的多圈层结构演变模式推演
3 “Hie-Density”计算模型的设计与开发
3.1 核密度优化模块及流程
3.1.1 构建Delaunay三角网
3.1.2 ASCDT算法处理流程
3.1.3 优化核密度估计
3.2 游客分布均衡度计算模块及流程
3.2.1 游客分布中心提取
3.2.2 创建泰森多边形
3.2.3 游客分布熵计算
3.3 “Hie-Density”分析模块及计算流程
3.3.1 游客活动空间层级划分流程
3.3.2 “Hie-Density”计算模块设计
4 丽江古城游客活动空间边界计算实证
4.1 研究区特征与数据处理
4.1.1 研究区概况
4.1.2 数据来源和数据预处理
4.2 基于“Hie-Density”的游客活动边界提取实例
4.3 “Hie-Density”模型与其他方法的边界计算结果对比
4.4 丽江古城游客活动空间边界形态特征
4.4.1 游客签到分布中心和子区域特征
4.4.2 游客活动边界形态及区位特征
4.5 丽江古城游客活动空间边界的时空特征分析
4.5.1 游客活动空间边界季节变化特征
4.5.2 游客活动空间边界年内变化特征
4.5.3 游客活动空间边界周内变化特征
4.5.4 游客活动空间边界日内变化特征
5 多旅游地游客活动空间边界比较分析
5.1 案例特征与数据来源
5.2 多旅游地游客活动空间边界对比分析
6 结论与讨论
6.1 研究结论
6.1.1 建立游客活动空间边界提取新方法
6.1.2 基于“Hie-Density”的丽江古城游客活动边界实证分析结论
6.1.3 基于“Hie-Density”的多景区游客活动边界对比研究
6.2 论文创新点
6.3 讨论与展望
参考文献
致 谢
攻读学位期间取得的科研成果清单
河北师范大学;
