基于ArcGIS的房产价格空间分布研究——以合肥市为例
合肥市住宅商品房价格空间分布特征研究
善， 城 市环 境 大 为 改善 ， 为房 地 产行 业 的发展 提 供 了 良好 的环 境 ． 随着合 肥市 “ １ ４ １ ”城 市空 间 发展 战略 的的 出 台 ，合 肥市 的区划范 围在 不断 向市 区外 围扩大 ， 现
在 的合肥 市 主要 由九个 区三个 县 组 成（ 本 文研 究 范
房地 产 业是 国民经济发 展 的 支柱产 业 ， 稳定 发展 的房 地 产业 有助 于推 动合 肥 市 国民 经济持 续健 康发展 ． 选
择 合 肥 市主城 区住 宅 商品 房作 为研 究对 象 ， 利 用地 统计 分 析 法 ， 采 用 Ｏｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ Ｋ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｇ 技 术探 究 了合 肥 市 商品 房价格 空 间分布特 征 ， 绘制 出房价 分 布等值 线 图 ， 对合肥 市住 宅商 品房 价格 空 间分布 特征 及 其影 响 因
围没有包括 ２ ０ １ １ 年划人合肥市的巢湖市） ． ２ ０ １ ３ 年
合肥市“ 十二 五 ” 规划提出， 合 肥 市 将 实现 由 “ １ ４ １ ”
城 区空间战略到“ １ ３ ３ １ ” 市域空 间战略升级 ， 构 建
而却步． Ⅲ 国家陆续出台相关政策法规以期抑制快 速增长的房价 ， 促进房地产市场健康蓬勃发展． ２ ０ ０ ３ 年合肥市 区商 品住宅价格 均价为 ２ ３ ４ １
目前 ， 合 肥房 地 产 交 易市 场 上 ， 住 宅 商 品房 是
主要交易类型， 主要包括新建商品房 、 二手房（ 存量
房） 等． 住宅商 品房是房地产中的主要 房产类型 ， 其 数量众多 ， 存量和增量都很大 ， 而且空 间分布范围 广泛 ， 所以本文选择交易量较大的商品房作为研究
对 象 ．用 于 分 析 的样 本 数 据 来 自合 肥 房 地 产交 易
《2024年基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》范文
《基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》篇一一、引言随着科技的进步和数字化时代的来临，地理信息系统（GIS）技术在房地产项目中的应用越来越广泛。
GIS技术以其强大的空间分析能力和丰富的数据资源，为区域房地产项目的空间分析与策划提供了有力支持。
本文将就基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划进行详细探讨。
二、GIS在房地产项目中的重要性GIS技术以其独特的数据管理和空间分析能力，在房地产项目中发挥着重要作用。
通过对地理、地质、环境等数据进行整合与分析，GIS能够为房地产项目提供全面的空间信息支持，从而帮助项目决策者进行精准的策划和布局。
三、区域房地产项目空间分析1. 区域地理环境分析通过GIS技术，可以对项目所在区域的地理环境进行详细分析。
包括地形、地貌、气候、交通、人口分布等数据的收集与分析，为项目选址提供科学依据。
2. 房地产市场空间布局分析利用GIS的空间分析功能，对项目所在区域的房地产市场进行空间布局分析。
通过分析房价、销售情况、供需关系等数据，了解市场状况，为项目定位和策划提供支持。
3. 土地利用与规划分析结合GIS的土地利用数据和规划信息，对项目所在区域的土地利用情况进行详细分析。
通过评估土地的适宜性、可开发性等指标，为项目的土地利用规划和开发策略提供依据。
四、基于GIS的区域房地产项目策划1. 项目定位与目标客户群体分析结合区域房地产市场空间布局分析和土地利用规划分析结果，确定项目的定位和目标客户群体。
通过分析客户需求、消费能力等因素，为项目的产品设计和营销策略提供支持。
2. 项目空间布局策划根据区域地理环境分析和市场空间布局分析结果，进行项目的空间布局策划。
包括项目整体布局、建筑密度、绿化率、交通组织等方面的规划，以满足客户需求和市场要求。
3. 土地利用与开发策略制定结合土地利用与规划分析结果，制定项目的土地利用与开发策略。
包括土地获取、土地整理、土地利用等方面的策略，以确保项目的顺利实施和可持续发展。
GIS在城市择房分析中的应用——以合肥市为例
数 据层 的哪个 多边 形 内 ， 这样 就可 以给点数 据 层 图（ 多 边形 数 据 层 ） 叠 置后 可 以得 出城 市每 个 分 区 中有 多少 个超市 ； 线 与多边 形 的叠 置是确 定一 数 据
建立新 的属性． 例如 ， 超市（ 点数据层 ） 与城市分区
层 上 的弧 段落 在另 一数据 层 的哪个 多边 形 内 ， 以便 为每 条 弧段 建 立 新 的属 性 ． 例如 ， 道 路 图与 城 市 分
综合考虑上述因素 ， 并对商 品房 的信息进行研究 ，
从而选择最适宜的住房． 本文以合肥市为例介绍了
Ｇ Ｉ Ｓ的空 间分 析功 能在 择 房 分 析 中的应 用 ，利 用
Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ 软件最终生成符合条件的合肥市楼盘图．
１ 择 房分 析 中用到 的空 间分 析
从原理上来说 ， 叠置分析是对新要素的属性按
关键 词 ：地理信 息 系统 ； 空间分析 ； 叠置分析 ； 缓 冲 区分析 中图分类 号 ： Ｋ ９ ９ ２ ． ５ ； Ｐ ２ ０ ８ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ — ２ ６ ０ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ５ ４ — ０ ３
一
地理信息系统（ Ｇ Ｉ Ｓ ） 是一种重要 的空间信息系 统， 它是在计算机硬件 、 软件系统支持下 ， 对整个或 部 分地球 表层 空 间 中的地 理分 布数 据进 行采 集 、 储
一
管理、 地震灾害 、 矿产资源、 交通 、 电力 、 水利 、 环保 等领域都已得到全面发展和推广应用 ． 随着经 济 的持 续快 速发 展 ， 城 镇居 民收入水 平 的稳步提高 ，人们对住房条件 的要求也越来越高． 如今 ， 交通 是 否便 捷 、 市 政 基础 设 施 是否 完 善及 周 边环境如何等 已成为人们在选购住房时通常要考 虑的主要因素． 因此 ， 购房者往往结合 自身的情况 ，
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
普通住宅价格的空间分布是受到多种因素的影响的，其空间分布特征也是不断变化的。
一般而言，普通住宅价格的空间分布具有以下特点：
1. 城市中心区域的价格较高，而郊区地区的价格较低。
这是因为城市中心区域的交
通便利，商业资源丰富，教育资源优越等因素的影响。
2. 普通住宅价格会受到房屋类型、面积、楼层等因素的影响。
一般而言，面积较大、楼层数较高、居住环境优越的房屋价格会更高。
3. 同一区域内，普通住宅价格的分布呈现出明显的区域性差异。
这是因为各区域的
区位条件、环境质量、社会经济水平等因素不同所致。
影响因素分析
普通住宅价格的空间分布受到诸多因素的影响，主要包括以下几个方面：
1. 区位因素。
区位是普通住宅价格形成的首要因素，影响普通住宅价格的区位因素
主要包括地理位置、城市等级、交通等方面。
具体而言，在城市中心区域或交通枢纽位置
的普通住宅价格更高。
2. 社会经济因素。
普通住宅价格与社会经济发展水平密切相关，一般而言，社会经
济发展水平越高，普通住宅价格越高。
同时，城市的人口密度、收入水平、就业率等也会
对普通住宅价格产生一定影响。
3. 环境质量因素。
城市环境质量是影响普通住宅价格的重要因素之一，人们在购房
时会考虑环境质量因素，影响普通住宅价格的环境因素主要包括自然环境、生活环境以及
公共设施等。
4. 供求因素。
普通住宅价格还受到房屋供需关系的影响，一般而言，供不应求的情
况下，普通住宅价格就会上涨。
基于ARIMA模型的房地产价格预测研究——以合肥市为例
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/为节点,从公布时点开始向后征收,对于公布时点前的房产免予征税或征税优惠力度更大,否则会影响政府的公信力。
对于政策出台前已经购买的房产,可以通过“差别税基”进行征税,即对政策出台前的房产予以更大的优惠力度,这样既可以提高税收收入,也不违背政策的延续性,减少改革阻力。
以重庆为例,在税收优惠方面,对于在试点政策实施前拥有的独栋商品住宅,免税面积为180平方米;试点政策实施后新购的高档住房、独栋商品住宅,免税面积为100平方米。
5小结只依靠增加土地供应与限制房地产资金供应两项举措来让房地产市场宏观调控得以实现,根本无法对行业发展进行合理调节,唯有更宽泛、更深刻的税收手段,方可建构充分的房地产市场调控机制。
房地产市场出现的价格增长不合理,实质是由供给不足和需求过剩的矛盾引起,要让这种矛盾得到化解,还应借助税收政策进行调控。
因此房地产税调控政策能够让现今房地产市场供需矛盾得到改善,可以有效、合理地控制房价上涨现象,故而应加强宣传力度,进行税率的灵活设置,注重政策的统一性和延续性,通过“差别税基”征税,提高公众对房地产税的接受度,使公众纳税积极性增强,也让购房者的利益得到充分保障,确保公众住房合理需求得到满足。
主要参考文献[1]王磊.我国房地产税收调控机制研究[D].徐州:中国矿业大学,2019.[2]林渊.完善我国房地产税收调控政策的研究[D].北京:中国财政科学研究院,2018.[3]曾佛林.上海房地产调控政策对购房者预期的影响研究[D].泉州:华侨大学,2018.[4]陈菁.泉州市房地产市场调控政策问题研究[D].泉州:华侨大学,2018.[5]周艳,施文.国内房地产税立法过渡期地产市场调控政策分析[J].时代金融,2014(27):18-19.[收稿日期]2021-11-04[基金项目]国家自然科学基金资助项目(71571002);安徽建筑大学科研项目(2016QD118)。
房地产价格影响因素与波动研究——以合肥市为例
房地产价格影响因素与波动研究——以合肥市为例
张海珍;朱家明
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(033)003
【摘要】2015-2016年合肥市房价一路攀升,波动较为明显.为了研究合肥市房价的影响因素和波动情况,首先建立多元线性回归模型研究房地产价格与经济因素、供给因素和需求因素之间的关系.然后对各个因素做相关性检验,发现各个因素之间相关性较大,存在多重共线性.因此,为了剔除自变量之间的相互影响,建立一元回归模型分别研究房价与各个因素之间的关系.然后,建立GARCH(1,1),TARCH模型研究合肥市房价的波动情况.最后得到相关的结论.
【总页数】10页(P69-78)
【作者】张海珍;朱家明
【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233030;安徽财经大学统计应用与数学学院,安徽蚌埠233030
【正文语种】中文
【中图分类】F293.3
【相关文献】
1.房地产价格波动影响因素及阶段性分析——以宁波地区为例 [J], 章海珍
2.商品房价格波动影响因素的计量分析\r——以安徽省合肥市为例 [J], 周泽炯;邢泽斌
3.基于VAR模型的我国房地产价格影响因素分析
——以安徽省合肥市为例 [J], 陈楠
4.基于VAR模型的二线城市房地产价格影响因素分析——以安徽省合肥市为例[J], 张樱馨[1]
5.基于协整分析的合肥市房地产价格影响因素研究 [J], 杨世东
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基于GWR的住宅价格影响因素研究——以合肥市为例
基于GWR的住宅价格影响因素研究——以合肥市为例鲍雅君;王依林;郭忠臣;王成洋
【期刊名称】《宿州学院学报》
【年(卷),期】2022(37)1
【摘要】以2018年12月为时间截点,选取合肥市市辖区(包河区、瑶海区、庐阳区、蜀山区)为研究区,通过地理加权回归模型(GWR)、OLS模型等方法对研究区住宅价格及其影响因素、驱动机制进行研究。
结果表明:合肥市房价具有显著空间聚集性,呈现由中心向四周衰减的趋势,聚集峰值中心为天鹅湖、滨湖新区和老城区;合肥市住宅价格受多方面的影响,具体表现为物业费用>超市数量>房龄>银行数量>绿化率>医院距离>地铁站距离>学校距离;GWR模型在合肥市住宅价格分析中具有更高的精确度,OLS模型校正R^(2)为0.17,GWR模型校正R^(2)为0.50,GWR 模型比OLS模型对住宅价格的解释能力提高了33.30%,同时,从AICc值看GWR 模型的拟合效果显著优于OLS模型。
【总页数】7页(P33-38)
【作者】鲍雅君;王依林;郭忠臣;王成洋
【作者单位】宿州学院环境与测绘工程学院;安徽理工大学土木建筑学院
【正文语种】中文
【中图分类】K903
【相关文献】
1.基于GWR模型的南京市住宅地价影响因素及其边际价格作用研究
2.基于GWR 模型的南京市住宅价格影响因素与机制研究
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基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析近年来，随着城市化进程的加速和经济水平的不断提高，普通住宅市场成为了人们关注的焦点之一。
随之而来的问题是，普通住宅的价格空间分布如何？又有哪些主要的影响因素呢？为了更好地了解这些问题，本文将基于地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布通过GIS技术，我们可以对城市的普通住宅价格进行空间分布的分析，从而得出不同区域的价格特征。
在分析过程中，我们可以综合考虑多种因素，例如地理位置、交通便利程度、教育资源、商业配套等，从而得出较为客观的分析结论。
在许多城市中，普通住宅的价格分布呈现明显的特征。
一般来说，城市中心区域的普通住宅价格较高，这主要受到其便利的交通和丰富的商业、教育资源的影响。
而远离城市中心的郊区地区，其普通住宅价格则相对较低。
不同城市之间也存在明显的差异，例如一线城市的价格普遍较高，而三四线城市的价格则相对较低。
1. 地理位置地理位置是影响普通住宅价格的重要因素。
一般来说，距离城市中心越近的地方，其普通住宅价格往往越高。
这是因为城市中心区域拥有更多的商业、教育资源以及便利的交通，吸引了大量人口聚集，从而推高了住宅价格。
地理环境优越的地方，如靠近河流、湖泊、山脉等，也往往会带来更高的住宅价格。
2. 交通便利程度交通便利程度是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在城市中，交通便利的地方通常具有更高的活力和更广阔的发展空间，因此其住宅价格也相应较高。
地铁沿线的住宅价格往往明显高于非地铁沿线的住宅。
3. 教育资源教育资源是影响普通住宅价格的重要因素之一。
热门的学区房价格往往高于一般的房价，因为家长们都希望子女接受更好的教育资源。
在一些城市中，优质的教育资源会直接推高周边住宅的价格。
4. 商业配套商业配套是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在商业繁华的地方，周边的普通住宅价格往往也会相应较高。
这是因为人们在购物、娱乐、就餐等方面更加便利，因此愿意为此支付更高的居住成本。
《2024年基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》范文
《基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）技术在各个领域的应用日益广泛。
在房地产项目中，GIS技术的应用不仅可以帮助企业实现项目空间分析，还能为项目的策划与决策提供科学依据。
本文将探讨基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划，以期为相关领域的研究与实践提供参考。
二、GIS技术在房地产项目中的应用GIS技术是一种集地理信息采集、管理、分析、显示与应用为一体的综合性技术。
在房地产项目中，GIS技术的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据采集与处理：GIS技术可以快速、准确地采集房地产项目的地理位置、地形地貌、交通状况、周边环境等数据，为项目分析提供基础数据支持。
2. 空间分析：GIS技术可以对项目区域的空间数据进行深入分析，包括空间分布、空间关系、空间趋势等，为项目策划提供科学依据。
3. 可视化表达：GIS技术可以将项目数据的空间分布以地图、图表等形式进行可视化表达，使项目团队能够更加直观地了解项目情况。
三、区域房地产项目空间分析基于GIS技术的区域房地产项目空间分析主要包括以下几个方面：1. 项目区域定位：通过GIS技术，可以确定项目区域的地理位置、行政区划、规划用途等信息，为项目定位提供依据。
2. 空间分布分析：GIS技术可以对项目区域内的土地利用、建筑分布、人口分布等进行空间分布分析，为项目规划提供科学依据。
3. 交通可达性分析：通过GIS技术，可以分析项目区域内的交通状况，包括道路等级、交通流量、公共交通设施等，为项目交通便利性评估提供依据。
四、区域房地产项目策划基于GIS技术的区域房地产项目策划主要包括以下几个方面：1. 项目定位与目标客户群体确定：根据项目区域的空间分析结果，确定项目的定位及目标客户群体，为项目开发提供方向。
2. 产品策划与设计方案优化：结合GIS技术对周边环境的分析，优化产品设计方案，提高项目的市场竞争力。
3. 市场营销策略制定：根据GIS技术对项目区域的交通状况及人口分布的分析，制定针对性的市场营销策略，提高项目的销售效果。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析近年来，我国的房地产市场发展迅速，特别是普通住宅的价格水平得到了较大提升。
不同地区的普通住宅价格差异较大，有的地方价格高企，而有的地方价格相对较低。
为了更好地了解普通住宅价格的空间分布以及影响因素，可以借助地理信息系统（GIS）进行相关研究。
通过GIS分析，我们可以对普通住宅价格的空间分布特征进行精确划定。
可以利用地理数据获取各个区域的普通住宅价格数据，然后通过GIS技术将这些数据进行空间化处理，生成普通住宅价格的空间分布图。
该图可以直观地展示普通住宅价格高低的分布情况，帮助我们更好地了解价格的空间分布特征。
基于普通住宅价格的空间分布图，我们还可以进一步分析其影响因素。
可以考虑地理位置因素。
普通住宅的地理位置对其价格有着较大的影响，一般来说，城市中心地区的普通住宅价格较高，而远离城市中心的郊区和乡村地区的价格相对较低。
可以考虑市场供需因素。
当供应大于需求时，普通住宅价格相对较低，反之则价格较高。
还可以考虑基建、配套设施、生活环境等因素对普通住宅价格的影响。
除了以上因素，还可以通过GIS技术进行更深入的分析。
可以利用GIS分析特定地区的人口密度、经济发展水平、交通便利度等因素对普通住宅价格的影响。
还可以利用GIS技术进行空间回归分析，建立普通住宅价格与各种影响因素之间的关联模型，进一步探究各种因素对普通住宅价格的影响程度和方式。
通过以上分析，我们可以全面了解普通住宅价格的空间分布特征及其影响因素。
这对于政府部门进行城市规划、房地产开发企业进行市场分析、购房者进行购房决策等都具有重要意义。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析是一项重要的研究工作，可以为更好地推动我国房地产市场的健康发展提供有力支持。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析随着城市化进程的不断推进和人口的不断增加，普通住宅价格的空间分布及其影响因素一直是城市规划和房地产市场研究的重要内容。
基于地理信息系统（GIS）的应用和技术，可以对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行系统的分析和研究。
普通住宅价格的空间分布受到多种因素的影响，包括自然环境、基础设施、交通便利性、产业结构、人口密度等。
自然环境因素主要包括地形地貌、气候、水资源等；基础设施因素包括供水、供电、供气等；交通便利性则是指交通网络的完善程度，包括公路、铁路、地铁等；产业结构和人口密度也能直接或间接影响住宅价格。
通过GIS空间分析技术，可以将住宅价格数据和相关空间数据进行整合，形成空间信息数据库。
通过GIS技术可以将住宅价格数据进行空间化，即将每个住宅单元的价格值与其地理位置关联起来，并将其标注于地图上，形成价格热点分布图。
通过对热点分布图的空间统计分析，可以发现住宅价格的空间聚集和分散规律，进一步认识到住宅价格的空间特征。
然后，通过GIS技术可以将影响普通住宅价格的因素进行综合分析。
可以将自然环境因素、基础设施因素、交通便利性、产业结构和人口密度等数据加入到空间信息数据库中，并与住宅价格数据进行关联分析。
通过空间统计模型的构建和分析，可以揭示出不同因素对住宅价格的影响程度以及空间分布特征。
通过GIS技术还可以进行普通住宅价格的预测和模拟分析。
可以构建基于GIS的住宅价格预测模型，利用历史数据和相关因素数据，通过空间插值和回归分析，预测未来住宅价格的变化趋势。
还可以通过GIS的模拟分析，来模拟不同因素对住宅价格的影响结果，为政府、房地产开发商和购房者提供决策支持。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析一、普通住宅价格的空间分布普通住宅价格的空间分布受多种因素的影响，包括地理位置、交通便利度、人口密度、配套设施等。
通过GIS技术，我们可以将这些因素进行空间分析，揭示不同区域普通住宅价格的分布规律。
我们将利用GIS技术对不同区域的普通住宅价格进行空间分析，绘制出普通住宅价格的热力图。
通过观察热力图，我们可以清晰地看到不同区域的住宅价格分布情况，了解哪些地区的房价较高，哪些地区的房价较低，从而为城市规划和房地产市场提供参考。
我们还可以利用GIS技术对普通住宅价格的空间聚类进行分析，找出不同区域之间的相似性和差异性。
通过空间聚类分析，我们可以发现不同区域的房价是否存在明显的空间模式，比如高价区、中价区和低价区的划分，以及这些区域之间的空间关联性等。
通过以上分析方法，我们可以全面地了解普通住宅价格的空间分布情况，揭示不同区域之间的差异性和相似性，为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。
我们可以利用GIS技术对普通住宅价格与地理位置的关联性进行分析，比如将不同区域的房价与所处的地理位置进行空间叠加分析，找出它们之间的空间关系和影响程度。
通过空间叠加分析，我们可以发现哪些地理位置对普通住宅价格具有显著的影响，比如临近市中心、靠近交通枢纽、周边绿化等因素。
通过以上分析方法，我们可以全面地了解影响普通住宅价格的因素和其空间关系，为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。
利用GIS技术进行普通住宅价格的空间分布和影响因素分析，也为我们提供了一种全新的研究方法和技术手段，为相关领域的研究提供了新的思路和方向。
综合实验：基于ERDAS和ArcGIS的区域土地利用变更分析(合肥地区)
实验：合肥市土地利用变化一、实验目的与内容1.arcgis 与erdas 软件的综合运用2.遥感图像的监督分类二、实验数据合肥市2004年和2009年数据及安徽省行政区划图三、实验步骤及注意事项1. 打开数据：2.图像解译图像增强：a. 光谱增强：点击然后，点击Spectral Enhancement principal compent t弹出对话框，依照对话框提示输入数据，确定选项，点击“ok”。
3. 图像裁剪：1.打开安徽省行政区划矢量图；2.选中合肥市矢量图3.点击菜单栏的“AOI”→ copy selelacation to AOI,之后再次点选合肥市矢量图4.点击主菜单Data preparation → subset image5.在对话框中提示输入数据，勾选选项，注意aoi 处点选“save inview”。
6.保存aoi 文件五、监督分类1.设置监督分类特征文件ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，而分类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。
毫无疑问，分类模板生成器是进行监督分类一个不可缺少的组件。
在分类模板生成器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。
因此，显示这两种图像的视窗也是进行监督分类的重要组件。
（1）显示需要进行分类的图像（2）打开模板编辑器并调整显示字段ERDAS图标面板工具条:点击Classifier图标①Classification菜单；②Signature Editor菜单项；③Signature Editor对话框（打开分类模板编辑器，可以看到分类模板编辑器由菜单条、工具条和分类模板属性表3部分组成。
2点击主菜单上的Classifer——Signature Editor，跳出Signature Editor 面板。
点击主窗口菜单栏上的AOI——Tools，用多边形工具画出一类用地的训练区，点击加入特征文件编辑面板。
合肥市某年份的楼盘价格空间差异研究(课程设计)
最后成图：
五、分析
合肥市楼盘价格分布特征
1、沿着中心向外递减 2、一环区域价格比较高，刺猬合肥政治、经济、文化、金融枢纽地段 3、蜀山区和庐阳区价格较高。蜀山区有众多景区，环境良好；庐阳区教育设 施齐全。
4、交通也是影响要素之一
总结
通过此次课程设计，让我了解ARCGIS这款软 件的优越性能，使我掌握了其中的各种基本操 作、功能和技术。 学习中，认真看书的同时要勤于思考，网络 资源是一个不错的选择，最后感谢老师之前深 刻的讲解！！
三、空间插值 将Geostatistical Analyst工具条加载出来，单击“搜素数据”分别显示 直方图、正态QQ图、趋势分析图。
直方图
正态QQ图
趋势分析图
克里金法 点击 地统计向导经验贝克斯克里金法下一步完成
四、专题地图的制作 1、 点击左下角设立文本框 2、插入标题“2014年合肥市楼盘价格空间分布” 3、插入图例经验贝叶斯克里金法 4、插入指北针 5、插入比例尺
在arcactalog中新建shp文件，包含点要素，线要素。
在arcmap中，点击自定义“扩展模式”中勾住arcscan
打开编辑器，arcscan显示激活状态
对点要素进行编辑过程中，对照搜狗地图将点一一对应。ID输入楼盘价格 编辑楼盘名字时候要关闭编辑器属性表选项表添加字段文本
单击“矢量化”中“生成要素”生成矢量图
插入大约7个控制点。添加过后保存校正重新生成的采样数据。单击“地理配准” 工具条的“校正”菜单进行矫正生成性的文件。
二、图像的矢量化 由于图像是RGB格式的，在arcmap中右击图层，双击“合肥市楼盘图”，添 加其中的Band-1文件。
对Band-1进行二值化：右击Band-1，选取“属性”，再选“符号系统”，在 “显示”选择“分类”，将类别设为2.
基于GIS的合肥市瑶海区建筑景观格局
近些年来,随着社会的加速发展，城区土地价格不 断上涨，人口分布越来越集中于交通发达、生活便利的 区域，城市建筑景观格局分异［-3］。与此同时,随着城 市化进程的不断推进，城市人口规模爆发性增长，人口 密度分布不均匀，带来了诸如土地空间利用不合理、城 区交通拥堵、生态环境恶化⑷等一系列问题。因此，城 市建筑景观格局成为学者们研究的热点话题。
94
江苏海洋大学学报（自然科学版）
2021 年6 月
north-south direction gradually increases from left to right, and the super-tall buildings converge to the southern center, while the east-west direction presents a pattern of super-tall buildings
城市景观格局的分布受众多因素的影响，而城 市景观格局的分布特征又关系到人们生活的方方面 面。目前，城市景观格局的扩展主要集中在二维平 面上［56，但是随着各大城市建成区高楼大厦的拔地 而起,二维形态俨然已不能反映城市的扩张规律 。 所以，当前从三维格局上探讨城市的变化具有重大 意义，加之现如今城市形态的扩张越来越体现在垂 直方向上，从三维格局去研究城市景观更能体现出 其真实的分异特征。
共增加了 12 401幢，整个城市规模在不断扩大；瑶海区2017年建筑物平均高度比2007年增加了
3. 464 m,建筑物低覆盖率和低容积率地块在减少，高覆盖率和高容积率地块所占比例明显增加,
城市在水平和垂直空间上分别呈现收缩、扩张态势；低层建筑在减少，高层和超高层建筑不断增加,
新增区域多分布于北二环附近，极高覆盖率地块不断增加的同时极低覆盖率地块不断减少，极低和
《2024年基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》范文
《基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》篇一一、引言在快速发展的中国房地产市场中，有效运用地理信息系统（GIS）进行项目空间分析对于成功策划与开发区域性房地产项目具有重要价值。
本文将详细阐述如何利用GIS技术对特定区域进行房地产项目的空间分析，以及如何根据分析结果进行项目策划。
二、GIS技术在房地产项目中的应用GIS技术通过整合空间数据、属性数据和时空数据，能够为房地产项目的空间分析提供强有力的工具。
它可以帮助开发商分析潜在客户的地理位置分布，预测房地产市场的发展趋势，优化土地资源配置等。
此外，GIS还可以提供多源数据的集成、强大的空间分析和三维可视化能力，为房地产项目的策划和决策提供科学依据。
三、区域房地产项目空间分析1. 数据收集与处理：首先，收集目标区域的地理信息数据、人口统计数据、社会经济数据等。
然后，利用GIS软件对数据进行清洗、整理和标准化处理。
2. 空间分布分析：通过GIS的空间分析功能，对房地产项目的潜在客户、竞争对手的分布进行分析。
同时，分析区域内的基础设施、交通状况、自然环境等因素对房地产项目的影响。
3. 市场趋势预测：结合历史数据和市场动态，利用GIS的预测模型对目标区域的房地产市场趋势进行预测。
这包括房价走势、市场需求等。
4. 土地资源配置优化：根据空间分析和市场预测结果，优化土地资源配置，提高土地利用效率。
四、项目策划1. 定位与目标：根据空间分析结果和市场趋势预测，确定项目的定位和目标客户群体。
2. 产品策划：结合目标客户的需求和区域特点，设计符合市场需求的房地产产品。
这包括住宅类型、面积、装修风格等。
3. 营销策略：利用GIS的三维可视化功能，制作房地产项目的宣传材料，如楼盘效果图、户型图等。
同时，制定针对目标客户的营销策略，如线上线下广告投放、社交媒体推广等。
4. 风险评估与应对：根据空间分析和市场预测中可能存在的风险因素，制定相应的风险评估和应对措施。
这包括市场风险、政策风险、财务风险等。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析随着城市化进程的快速推进，房地产市场发展迅猛，房价成为社会关注的热门话题。
本文基于GIS技术，对某城市普通住宅价格的空间分布及影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布1.数据来源和处理本文所使用的数据来源于该城市房产交易信息中心，包括2018年1月至12月的普通住宅成交价格、地址等信息。
通过ArcGIS软件将地址信息转化为地理坐标点，生成空间数据。
2.空间分布将普通住宅成交价格的最大值和最小值作为上下限，根据等比例分级法构建6个价位区间，并生成普通住宅价格分布图。
通过空间分布图可以看出，该城市普通住宅价格整体呈现出东高西低、南北分化的特点，高价区集中在城市核心和繁华商圈，如市中心、金融中心和购物中心，低价区则分布在城市的远郊和偏远地区。
3.空间聚类分析利用Getis-Ord Gi*算法进行空间聚类分析，找出具有显著性贡献的高价区和低价区。
结果表明，高价区集中在市中心和繁华商圈周围，如岳麓区、芙蓉区和雨花区等；低价区则分布在城市的南部和北部偏远地区，如长沙县和望城区等。
二、影响因素分析2.相关性分析通过Pearson相关系数分析各要素与普通住宅价格之间的相关性，结果表明，城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等要素都与普通住宅价格存在一定程度的正相关关系，其中教育和交通对普通住宅价格的影响最大。
3.多元线性回归分析综上，本文通过GIS技术对某城市普通住宅价格的空间分布和影响因素进行了分析，结果表明影响普通住宅价格的要素较为复杂，需要综合考虑城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等多个方面的因素。
基于GIS的城市更新改造分析与研究——以合肥市三孝口片区为例
通过对现状用地和现状建筑各种属性的细致调 研，利用 ARCGIS 软件对现状建筑各建筑属性因子进 行加权叠加形成建筑可改造度分析图，对建筑密度、 建设强度等用地属性因子进行加权叠加形成用地可 改造度评价图。根据可改造用地的难易分布，为老城 区用地的更新改造提供更加有效的技术支撑。
建筑高度分为 1-3 层、4-6 层、7-9 层、10-18 层、 19-35 层。三孝口片区现状建筑高度大多以 6 层以下 的多层建筑为主，其建筑面积所占总建筑面积比例为 69.7%，且大多低层建筑建设年代较早，同时考虑高层 建筑的拆迁难度比低层建筑难度大，因此建筑层数越 低赋予建筑可改造度数值越高。 3.1.3 建筑结构
基于 GIS 的城市更新改造分析与研究
要要 要以合肥市三孝口片区为例
摘 要院随着城市化进程的不断推进，城市更新改造已经成为 我国目前城市建设的重要任务。如何实现外延扩展与内涵挖潜 并举，对我国城市发展具有重要战略意义。文章根据三孝口特 征，选取建筑可改造度、建筑密度、建设强度、用地混合度、人口 密度等五个影响因子，合理确定因子权重，在 GlS 技术的支持 下，得到三孝口片区用地可改造度空间分布图，为城市更新改 造提供辅助决策依据。 关键词院GIS；城市更新改造；用地可改造度；三孝口片区 中图分类号院TU984.11+4 文献标志码院A 文章编号院1007-7359渊2018冤03-0038-04 DOI院10.16330/ki.1007-7359.2018.03.017
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析引言：随着城市化进程的不断加快，普通住宅的价格成为了社会热门话题，人们对于普通住宅价格的关注程度也越来越高。
而普通住宅价格的空间分布及其影响因素分析，是一个既能帮助政府规划城市发展，又能指导普通住宅买卖的重要课题。
本文将通过GIS技术，对普通住宅价格的空间分布及其影响因素进行分析，以期探索普通住宅价格背后的规律，并为城市规划和普通住宅市场提供决策支持。
一、普通住宅价格的空间分布分析普通住宅价格的空间分布分析是研究普通住宅价格在城市空间中的分布规律。
在这一部分，我们将通过GIS技术，利用普通住宅价格的空间数据，制作普通住宅价格的热力图，以展示不同区域的普通住宅价格水平。
我们收集了普通住宅价格的数据，包括不同区域的普通住宅成交价格、房屋面积、楼层、产权年限等信息，并将这些数据导入到GIS软件中。
然后，通过GIS软件的空间分析功能，对这些数据进行处理和分析，得出各个区域的普通住宅价格水平。
我们将这些数据绘制成热力图，展现了不同区域的普通住宅价格分布情况。
通过对热力图的分析，我们得出了以下结论：一是普通住宅价格在城市空间中存在明显的集聚现象，即价格高的区域与价格低的区域呈现出明显的集聚现象。
二是普通住宅价格的空间分布呈现出明显的空间差异性，主要集中在城市中心地带和城市发展新区。
通过对普通住宅价格的影响因素进行分析，我们得出了以下结论：一是土地利用是影响普通住宅价格的重要因素之一，城市中心地带和城市新区的土地利用情况对普通住宅价格有着显著影响。
二是基础设施、交通、教育、医疗、商业等因素也对普通住宅价格有着显著影响，城市中心地带和城市新区的基础设施和公共服务水平对普通住宅价格同样有着显著影响。
结论：本文通过GIS技术，对普通住宅价格的空间分布及其影响因素进行了分析。
通过对普通住宅价格的空间分布进行分析，我们得出了普通住宅价格在城市空间中存在明显的集聚现象，并且呈现出明显的空间差异性。
基于VAR模型的二线城市房地产价格影响因素分析———以安徽省合肥市为例
基于VAR模型的二线城市房地产价格影响因素分析———以安徽省合肥市为例作者：张樱馨来源：《山西农经》 2018年第4期摘要：本文通过选取安徽省合肥市2002年~2016年房地产平均销售价格与相关经济指标，建立向量自回归模型（VAR模型）对影响安徽省合肥市房地产价格的因素进行分析。
并在其基础上，使用广义脉冲和方差分解对房地产价格与各宏观经济指标动态关系进行了分析。
结论表明，安徽省合肥市GDP与房地产价格呈单方向的影响关系，房地产价格会引起安徽省合肥市GDP变化，且为正向影响。
关键词：房地产价格；GDP；人均可支配收入；房地产总投资额；VAR模型文章编号：1004-7026（2018）04-0129-02中国图书分类号：F224;F426.21;F764.1文献标志码：A随着房地产在国民经济地位中的攀升，房地产产业已成为关乎国计民生的重要产业。
在经济新常态、调控房价政策的背景下，通过研究房地产价格影响因素，对防止房价过度过快增长、抑制房地产泡沫、使房地产市场平衡发展有重要意义。
本文希望通过安徽省房地产价格影响因素的实证分析，对二线城市房地产政策的制定有所裨益。
1 相关文献评析国内外学者认为住房兼有消费品和投资品属性。
他们大多从两个角度对房地产价格波动进行研究：一是，从理论和实证方面研究房地产市场的有效性；二是，基于理性预期和新古典经济学的分析框架;[1]Alyousha运用Granger检验对英格兰13年土地价格与房地产价格进行分析表明，从长期角度来看房地产价格会导致地价的变化,地价上升是房地产价格的结果不是原因;[2]此外由于房地产价格还具有投资品的重要属性，Dolde and Tirtiroglu、Collyns等人将利率、房产价格与实际贷款、人均GDP等因素也列入房地产价格影响因素，并得出以上因素对房地产价格均有显著的同步效应。
[3]伴随着我国房地产市场的发展，一大批国内学者也加入到房地产价格影响因素的研究中来。
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Geographical Science Research 地理科学研究, 2018, 7(3), 190-202Published Online August 2018 in Hans. /journal/gserhttps:///10.12677/gser.2018.73023Study on the Spatial Distributionof Housing Price in Hefei Based on ArcGISDechao Zhai*, Ziyue Wang, Xinyi Ren, Ruonan LiuSchool of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing JiangsuReceived: Jul. 4th, 2018; accepted: Jul. 20th, 2018; published: Jul. 27th, 2018AbstractBased on Hefei’s 2018 average residential home price data and linear elements data such as main roads, railways, subways and water systems, as well as surface elements data such as natural land, education land, leisure facilities, tourist attractions in Hefei, etc., using spatial autocorrelation analysis, exploratory data analysis and Kriging interpolation methods, the spatial distribution of housing price in downtown Hefei is analyzed. The factors influencing the spatial pattern of real estate price in Hefei city are analyzed by buffer analysis and stacking analysis. Studies show that: Hefei real estate development in space has obvious agglomeration characteristics and housing prices of spatial autocorrelation are obvious. There is a significant correlation between the spatial distribution of housing prices and political factors, educational resources, transport infrastruc-ture, public services, natural environment. Housing price has made up a gradient shape island from the center to the periphery.KeywordsArcGIS, Housing Price, Spatial Distribution, Influence Factors基于ArcGIS的房产价格空间分布研究——以合肥市为例翟德超*，王子悦，任鑫怡，刘若男河海大学，地球科学与工程学院，江苏南京收稿日期：2018年7月4日；录用日期：2018年7月20日；发布日期：2018年7月27日*通讯作者。
翟德超 等摘要基于合肥市2018年普通住宅房产价格数据和合肥市的主要道路、铁路、地铁、水系等线状要素以及自然用地、教育用地、休闲设施、旅游景点等面状要素数据，利用空间自相关分析、探索性数据分析以及克里格(Kriging)插值方法，对合肥市区房产价格空间格局进行分析；再用缓冲区分析和叠置分析等，对合肥市区房产价格空间格局的影响因素进行分析。
研究表明，合肥市区房地产发展在空间上具有明显的集聚特点，房产价格的空间自相关性很明显；房产价格的空间格局与政治因素、教育资源、交通设施、公共服务、自然环境等因素有显著的相关性并且从中心到周边形成岛状的价格梯度形态。
关键词ArcGIS ，房产价格，空间分布，影响因素Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 引言从中国开始实行住房制度改革以来，城市住房价格就呈现快速上涨的趋势，且涨幅波动较大。
近年来，房价已经成为备受国民关注的问题之一。
城市房价的上涨既受宏观因素的影响，也受微观机制的控制：宏观因素如政府政策、经济形势等；微观因素如地理位置、交通环境等[1]。
目前国内外学者对于房产价格的空间分布以及影响因素做过广泛的研究，也取得了许多成果。
国内外主流的研究方法有Hedonic 均衡理论[2]、Kriging 插值方法[3] [4] [5]、误差修正模型(VECM) [6]、ESDA 方法[4]、空间自相关分析[5]、等值线图[7]等。
如Yu-Nien Shin (2014)通过对房价泡沫和中国省际之间的溢出效应(inter-provincial spil-lover effects) [6]的研究，得到了省与省之间的房价存在相关关系以及它们的影响因素；梅志雄(2008)利用普通Kriging 方法对东莞市的房价空间分布进行了估计和模拟，并利用ESDA (探索性空间数据分析)的理论和方法来分析东莞房价的空间自相关性以及变异性[4]；熊林华(2015)利用GIS 和空间自相关分析方法分析成都市商品住宅价格的空间分布特征[5]；许晓晖(1997)以上海市的商品房为研究对象，运用地理信息系统技术，绘制了上海市商品住宅的等值线图[7]；Bertrand M. Roehner (1999)通过对不同空间位置住宅价格变化的分析，研究了住宅的价格和住宅的投机。
综合上述的研究工作，虽然基本上都对住房价格的空间分布、变化规律、影响因素等进行了分析，但均缺少对住房价格分布的空间关联性进行描述[4]。
本文采用以往不常用的合肥市2018年数据，运用空间分析、探索性数据分析(ESDA)、Kriging 差值等得到合肥市住房价格的空间分布规律；建立地理加权回归(GWR) [8]，运用空间分异规律、缓冲区分析、叠置分析等方法，对合肥市的住房价格的各种影响因素进行了探索。
2. 研究区和数据2.1. 自然区位条件合肥位于中国华东地区、长江三角洲西端，江淮之间，安徽省中部，介于北纬30˚57'~32˚32'、东经116˚41'~117˚58'之间。
合肥地处中纬度地带，属亚热带季风性湿润气候，季风明显，四季分明，气候温和，翟德超 等雨量适中。
年均气温15.7℃，年均降水量约1000毫米，年日照时间约2000小时，平均相对湿度为77%。
合肥市辖区：4个市辖区、4个县、1个县级市，本文研究的区域范围是以合肥市为中心区(蜀山区、瑶海区、庐阳区、包河区)和近郊发展县(长丰县、肥东县、肥西县、庐江县)和县级市(巢湖市)。
为了尽量使研究结果具有代表性，也为了满足数据的可分析性及达到一定数量要求，本文选择的主要是以合肥市为中心的四个经济比较发达的辖区，进而保证数据的后续分析性。
2.2. 基础数据获取与预处理本文所采用的数据全部来自“八爪鱼”数据采集工具，通过互联网在安居客、赶集网、58同城、房天下、链家网等多个网站，采集合肥市新房与二手房的房价数据，再进一步去除重复，得到每个住宅项目的名称、经纬度、经过计算后的销售均价作为后期分析的数据基础。
通过ArcGIS 构建样本住宅项目的点数据图层，每个样点的属性数据为住宅项目的名称、经纬度、价格。
通过网络下载合肥市行政区矢量图作为数据分析的底图，采用Open Street Map 导出合肥市的主要道路、铁路、地铁、水系等线状要素以及自然用地、教育用地、休闲设施、旅游景点等面状要素数据，并在ArcGIS 中转换为shapefile 文件，将上述数据通过ArcCatalog 建立2018年合肥市房价空间数据库。
利用XGeocoding 大批量地址经纬度解析转换处理软件，提取已采集信息的地址信息，并将其转换为经纬度，最终将采集的数据转换为shapefile 文件。
3. 本文方法本文首先运用空间分析、探索性数据分析和Kriging 插值的方法在ArcGIS 软件上对数据进行分析，多方位获取合肥房价的空间分布情况；然后，运用缓冲区分析、叠置分析等方法对房产价格的影响因素做了细致的研究，具体的方法流程如图1所示。
3.1. 空间分析3.1.1. 全局空间自相关全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述，表明属性信息与其所在位置存在显著的相互作用。
表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有连接统计(Join count statistics)，Moran’s I ，Geary’s C 和Getis’G 等，其中最常用的是Moran’s I (莫兰指数) [9]。
Moran’s I 是用于衡量空间要素的相互关系，与一般统计学中相关系数类似。
其值在正负1之间，大于0表明存在空间的正相关，反之为负相关，等于零则表明不存在空间相关性。
其计算公式(1)如下：()()()()11201,NNi j i j Ni i iW i j X X X X N I S X X ===−−=−∑∑∑ (1) 上式中：N 为研究对象的数目，X i 为观测值，X 为X i 的平均值。
3.1.2. 局域自相关检验全局空间自相关假定空间是同质的，即只存在一种充满整个区域的趋势，但实际上，区域要素的空间异质性也很常见。
因此，有必要创建局域统计方法来衡量每个空间要素属性在局部的相关性质。
其结果一般可以采用地图等可视化表达。
通过定义不同类型的“局部”范围(不同的空间连接矩阵)，局域空间自相关可以帮助我们更加准确地把握空间要素的异质性特性。
不论是全局还是局部的莫兰指数都只能检测出具有相近值的要素是否呈现聚类，而不能说明该聚类是否由高值或低值组成。