0、数据简介
数据来源：百度慧眼
数据形式：含坐标的csv点数据；shp数据（含csv点数据）；TIF栅格数据（含csv，shp数据）；PNG可视化图片。多种数据形式可选。
价格：市为单位，每天有24个时间点。也可提供shp格式，核密度/反距离tif格式，数据格式不同价格不同。
直接选TIF的好处：不用手动从csv转shp，不用考虑投影带，不用手动核密度，我可以确保数据一定符合你的研究，会跟你确定栅格大小和研究区，根据研究区裁剪数据。
用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。
优势：全网最全最细！
1、有论文支撑！！！《地理科学》。
2、定量数据！
3、从数据原理到应用给你讲清楚。
4、专注于城市研究。
邮箱：邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。437969428@qq.com
---------------------------------------------------------------------------------------------
0、示例数据
CSDN资源
百度热力图定量数据csv,shp,tif 深圳市20221114日12点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 北京市20201018日12点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 成都市20240805日22点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 重庆市20240805日20点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 长沙市20240916日12点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 沈阳市20240713日12点
百度热力图定量数据csv,shp,tif 济南市20240910日12点
1、CSV点数据
1、多坐标系：百度投影/地理，WGS84地理/投影，高德地理等。
2、高精度位置，小数点后12位。
3、value原理，bd09mc200单位约180m，……，后续核密度可插值成5m,10m,30m,100m等。
4、可根据研究区进行裁剪，可提供value不为0的采样点（常用）或全采样点（不常用）
2、SHP数据
1、可提供value不为0的采样点（常用）或全采样点（不常用且体积大）的SHP文件、
2、可根据研究区进行裁剪
3、TIF数据
1、可提供核密度或反距离权重插值的原始栅格文件。
2、可提供多种精度的原始栅格文件，5m，10m，30m，50m，……等等。
3、核密度，反距离优略势，原理解析，适用场景。
4、png图片或标准经纬度出图
png出图便宜，标准经纬度出图贵。
1、交付源数据，QGIS打包源文件，可自行修改。
5、案例
6、论文的参考方向
分割线
7、其他数据处理/程序/指导！！！
直接看PDF吧，搬过来调格式类似了。
通过网盘分享的文件：v1.1 数据_代码_指导.pdf
链接: https://pan.baidu.com/s/1E93QTFcdl7DQjCYZW1Kj2Q?pwd=GGGX 提取码: GGGX
目录：GIS数据处理/程序/指导，街景百度热力图POI路网建筑物AOI等
百度热力图指导，买数据提供指导，含详细说明文档。链接0-数据介绍：百度慧眼百度热力图数据处理，可直接用于论文。链接1-原理及应用：百度热力图数据获取，原理，处理及论文应用-CSDN博客 。链接2-Pro操作：百度热力图数据处理流程Arcgis PRO篇，Arcgis,QGIS见链接其他文章-CSDN博客。
多模型（含全部树模型）分类回归精度结果对比（回复审稿人意见之：为什么选某个模型？比如为什么选XGBoost？）。
回归模型：线性模型（Linear、Ridge 、Lasso、Huber 、Partial Least Squares），KNN，SVR，树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）。可自定义增加。 分类模型：Logistic Regression、Naive Bayes、KNN、SVM、树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）可自定义增加。
3.各种树模型分类回归代码（RF/GBDT/XGBoost/LightGBM/Catboost等模型对比，最优模型最优参数）。
3. 树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。
4. GCN用于街道研究，如GCN实现街道功能分类。
5. 树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。
6. 街景语义分割后像素提取，指标计算代码（绿视率、天空开阔度、界面围合度、视觉熵/景观多样性等），含详细说明文档。deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用，cityscapes数据集。
7. 街景主观感知两两对比程序（数据集生成，自定义每张图片出现次数，提示剩余总对比次数，对比程序！最少对比次数，最高的效率。街景主观感知1：街景图片两两对比程序），TrueSkill计算beautiful、safer等维度主观感知评分（原理，代码）均含详细说明文档。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。
8. 街景主观感知训练，预测模型（beautiful, safer等自定义维度），多模型对比（ResNet50，ResNet101，EfficientNet、VGGNet、GoogleNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception、ConvNeXt、Vision Transformer (ViT)、RegNet等），beautiful和safer维度精度均达到0.89。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。
9. 街景图片色彩聚类。
10. 全国街景数据。
11. OSM路网简化指导（详细说明文档，双线变单线，fclass选择，拓扑检查，短道路处理）。
12. POI数据，重分类，各种密度，各种比例，功能混合度/熵/多样性计算。
13. 建筑物各种指标计算（建筑密度，容积率）。
14. 坐标系转化代码（bg09，wgs84，Gcj02等各种地理，投影转化）。
15. GIS相关处理，指标计算，街道街区相关，活力相关，街道品质相关。
邮箱：邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。437969428@qq.com