創(chuàng)新者：龍海東

一種基于遙感影像分析的商場客流規(guī)律統(tǒng)計方法

創(chuàng)新者：龍海東

在商業(yè)機構(gòu)中需要對商場客流量進行有效的統(tǒng)計，在統(tǒng)計過程中所采用的統(tǒng)計方法就顯得非常重要。本文通過對一種基于遙感影像分析的商場客流規(guī)律統(tǒng)計方法的介紹，為商場客流量統(tǒng)計提供了更加精準的方法。

商場客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)在商業(yè)機構(gòu)中應(yīng)用十分廣泛，一般用于商場有針對性的開展促銷活動，增加營業(yè)額；也可用于供貨商分析各大商場的營業(yè)狀況，調(diào)整供貨計劃。傳統(tǒng)的商場客流統(tǒng)計方法通常利用紅外線感應(yīng)或者攝像頭影像模式識別的方法，采取這類方法時需要在商場內(nèi)部安裝特定的傳感器用于采集數(shù)據(jù)；這些傳感器往往由商場安裝或授權(quán)使用，因此采集的數(shù)據(jù)需要商場運營商授權(quán)才可獲得，一般機構(gòu)難以獲得此類信息。大數(shù)據(jù)時代的到來給很多領(lǐng)域帶來革命性的改變，尤其是遙感影像在數(shù)據(jù)開放方面尤為突出，使利用遙感影像的應(yīng)用拓展至更廣的方面。本文闡述了一種基于遙感影像的商場客流規(guī)律統(tǒng)計方法，將遙感影像分析和商業(yè)運作結(jié)合起來，使遙感影像分析向商業(yè)應(yīng)用方向進一步拓展。

大數(shù)據(jù)給信息挖掘帶來福音

曾幾何時，大數(shù)據(jù)這個概念已悄然的融入我們每個人的生活之中，在不經(jīng)意之間改變了我們生活和工作的方式，同時也改變可我們認識世界和改造世界的方法。我們的行為、位置，甚至身體的每一個變化都可能成為被記錄和分析的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)具有很多特性，其中最為典型的是開放性、相關(guān)性和復(fù)用性。

所謂開放性是指大數(shù)據(jù)是共享的或通過較低的門檻可獲取的數(shù)據(jù)，不需要通過自己從底層建立一整套齊全的數(shù)據(jù)收集、存儲和預(yù)處理設(shè)備，使用者可直接運用自身相關(guān)專業(yè)的知識直接進行數(shù)據(jù)的分析，得出某一專業(yè)領(lǐng)域需要的結(jié)論。

相關(guān)性指在處理大數(shù)據(jù)時主要考慮的因素往往不是事情的前因后果，而是更專注于事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。簡單來講，大數(shù)據(jù)分析者樂于看到這樣的規(guī)律，即A事件出現(xiàn)的同時B事件也會出現(xiàn)，至于A與B之間的因果關(guān)系則不需進行深入的研究。因為A與B總是會同時出現(xiàn)這條規(guī)律已經(jīng)足以解決特定領(lǐng)域的問題。

復(fù)用性指大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍不會局限在某一各領(lǐng)域內(nèi)，從不同的專業(yè)視角看待同一組數(shù)據(jù)，會得出不同的結(jié)論，從而應(yīng)用到不同的專業(yè)領(lǐng)域之中。

大數(shù)據(jù)的這些特性說明傳統(tǒng)意義上專業(yè)性很強的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可以被應(yīng)用到其他的領(lǐng)域當中，同樣很多普通的行業(yè)中遇到的問題也可以使用更為廣泛的數(shù)據(jù)來源和顛覆傳統(tǒng)意義的方法加以解決。

遙感影像應(yīng)用范圍大幅拓展

人類本身就生活在一個三維的空間里，地理空間信息包含在我們生活的方方面面，人們的工作和生活越來越離不開各種地理空間系統(tǒng)。遙感影像是地理給空間系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一，是各種分析的原始資料；而且，遙感影像本身具有其他數(shù)據(jù)所不具有的優(yōu)勢，主要表現(xiàn)在：

信息量大

遙感影像按獲取手段劃分通常分為航空遙感影像和航天遙感影像。從覆蓋范圍上看，一幅航空遙感影像覆蓋的范圍從幾百米至千米不等，航天遙感影像甚至可達數(shù)百千米，可獲得大范圍的地表影像；從影像分辨率上看，無論是航空遙感還是航天遙感影像的分辨率均已經(jīng)達到亞米級，對地物的發(fā)現(xiàn)和識別的準確率都較以往有大幅提高。因此，遙感影像從覆蓋范圍上還是從清晰程度上都提供了較為豐富的信息，為后續(xù)的分析工作提供了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)保證。

可視性好

遙感影像眾多信息中少數(shù)的以圖片形式存在的信息，是一種能夠看得見的數(shù)據(jù)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，影像的分辨率還會進一步縮小，圖像的清晰程度越來越高，對判讀的要求在降低，這使得很多非遙感專業(yè)的人員也有參與到遙感圖像分析的工作中，從而使遙感影像的應(yīng)用范圍大幅拓展。

處理技術(shù)成熟

遙感圖像的處理經(jīng)過多年的研究積累了大量成熟的算法，可運用計算機技術(shù)極大的提高工作效率。近年來在“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的帶動下，遙感影像的數(shù)據(jù)共享程度也在不斷攀升。通過大家熟知的Google Earth等地理信息系統(tǒng)可獲得某一地點、一段時期內(nèi)不同時相的影像數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的分析提供大量的數(shù)據(jù)來源。

利用衛(wèi)星遙感影像分析商場客流規(guī)律

分析方法

本方法利用互聯(lián)網(wǎng)地理信息系統(tǒng)平臺，如Google Earth、百度地圖、天地圖等，下載待分析的商場衛(wèi)星遙感影像圖；利用ARCMAP圖像分析軟件獲取每幅遙感圖像中露天停車場內(nèi)車輛數(shù)量；默認車輛數(shù)量與客流量總體基本呈正比關(guān)系，將車輛數(shù)量和遙感影像的成像時間相結(jié)合，繪制不同時間跨度的曲線圖，從中尋找規(guī)律，得出結(jié)論。

樣本選取

分析目標的選取要盡量選擇大型綜合商場，且商場具有地面停車場，從而使利用遙感圖像查明車輛數(shù)量成為可能。本文選取國內(nèi)某大型綜合商場作為分析樣本，該商場毗鄰大型居住社區(qū)，購物人群穩(wěn)定；周邊交通便利，停車位充足，可滿足顧客自駕車前往；商場經(jīng)營項目豐富，可滿足不同人群不同方面的購物需求。商場遙感影像如圖1所示。

圖1　某商場衛(wèi)星遙感影像圖

數(shù)據(jù)收集

利用Google Earth、百度地圖、天地圖等數(shù)據(jù)開放平臺，下載該商場營業(yè)以來所有遙感影像圖，并記錄每幅遙感影像的成像時間。

數(shù)據(jù)處理

利用ARCMAP處理收集的遙感影像需要進行3步操作。

制作停車場空場底圖

停車場空場底圖是停車場沒有車輛停放時場景，是利用多幅圖像合成的成果，作為后續(xù)處理的基準。首先選取一幅停車場內(nèi)車輛相對較少的影像作為基準，使用ARCMAP中掩膜工具將有車輛停放的停車位剔除；在其他時相的影像圖中查找之前被剔除的且沒有車輛停放的停車位，利用裁切工具裁切下來；將剔除后的地圖和裁切的圖像合成為一幅圖，圖內(nèi)所有車位均無車輛停放，作為后續(xù)處理的底圖。

配準各時相的遙感影像圖

通常，對柵格數(shù)據(jù)集進行地理配準的步驟包括：

1.在ArcMap中，添加需要與投影數(shù)據(jù)對齊的柵格

2.使用控制點對齊柵格

控制點是在柵格數(shù)據(jù)集和實際坐標中可以精確識別的位置。許多不同類型的要素都可以用作可識別位置，如道路或河流交叉點、小溪口、巖石露頭、土地的堤壩盡頭、已建成場地的一角、街道拐角或者兩個灌木籬墻的交叉點。

需要創(chuàng)建的鏈接數(shù)量取決于計劃使用的變換的復(fù)雜程度，此變換用于將柵格數(shù)據(jù)集變換到地圖坐標。不過，添加更多的鏈接并不一定會獲得更好的配準效果。如有條件，應(yīng)該在整個柵格數(shù)據(jù)集中散布鏈接，而不是將它們集中在某一個區(qū)域中。通常，使柵格數(shù)據(jù)集的每個角點附近具有至少一個鏈接且內(nèi)部也具有幾條鏈接，這樣可以收到最好的效果。

一般來說，柵格數(shù)據(jù)集和目標數(shù)據(jù)之間的重疊部分越大，對齊效果越好，因為可以在更廣闊的范圍內(nèi)設(shè)定控制點來對柵格數(shù)據(jù)集進行地理配準。例如，如果目標數(shù)據(jù)僅占柵格數(shù)據(jù)集覆蓋區(qū)域的四分之一，則用于對齊柵格數(shù)據(jù)集的點將限制在此重疊區(qū)域中。因此，重疊區(qū)域之外的區(qū)域很可能無法正確對齊。

3.如果對對齊（也稱為配準）滿意，則保存地理配準信息。

4.導(dǎo)出配準后的遙感影像圖

圖像相減識別變化區(qū)域

以逐個像元比較的方式，確定第一個輸入的哪些值與第二個輸入的值在邏輯上不同。如果兩個輸入的值不同，則使用第一個輸入的值作為輸出。如果兩個輸入的值相同，則輸出為0。原理如圖2所示。

提取車輛數(shù)量

圖2　圖像差異提取原理示意圖

假設(shè)遙感影像的地面分辨率為0.5m，車輛尺寸最小為1m×2m，1輛車輛占據(jù)4個像素。在前期得出的差異圖像中，尋找4個相鄰的不為0的像素算作1輛車輛，計數(shù)器累加計數(shù)1次。遍歷所有像素之后，計數(shù)器的計數(shù)值作為車輛數(shù)量。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析采取多樣本求平均值的方法，以年為單位統(tǒng)計為例，找出所有當年的樣本，求和后除以樣本數(shù)量，即為該年度的平均值。具體計算見下公式：

分析結(jié)論

以年為單位來看，客流量呈周期性波動

從車輛數(shù)量曲線中可以看到，客流量基本以4年為周期上下波動，2009年和2014年客流量較多，而2011年和2015年有所回落。以年為單位的統(tǒng)計結(jié)果顯示，經(jīng)濟規(guī)律在一定程度上影響了商場的客流量?？土髯兓€見表1。

表1　以年為單位的客流量統(tǒng)計曲線

以月為單位來看，夏季客流相對較少

以月為統(tǒng)計單位的分析結(jié)果看，全年的客流量高峰分布在全年的兩頭，主要原因或因為節(jié)日較為集中，購物需求比較旺盛。3、4月份和9、10月份客流量處于平均水平，而客流量得低谷分布在8月份。究其原因，或因為3、4月份和9、10月份氣溫適宜，人們的出游愿望比較強烈，一定程度上分流了購物的人群；而8月份由于天氣炎熱，人們更愿意待在家里。以月為單位的統(tǒng)計結(jié)果顯示，氣溫也在一定程度上影響了商場的客流量。客流變化曲線見表2。

表2　以月為單位的客流量統(tǒng)計曲線

以周為單位來看，周二和周末客流較為集中

以周為單位的統(tǒng)計結(jié)果看，人們周末的空閑時間較多，購物休閑的需求較大；值得注意的是周二作為普通工作日，人們表現(xiàn)出了較強的購物欲望，這也是眾多商家需要關(guān)注的地方。以月為單位的統(tǒng)計結(jié)果顯示，短時間內(nèi)客流量的變化可能取決于人們的工作節(jié)奏?？土髯兓€見表3。

表3　以周為單位的客流量統(tǒng)計曲線

結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時代的正以不可阻擋的趨勢改變著我們的日常生活，給我們的生產(chǎn)方式帶來的變革有時是細微的但也是革命性的；隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，相信遙感技術(shù)能夠隨著大數(shù)據(jù)的浪潮乘風破浪，將應(yīng)用的范圍推向更高更遠的領(lǐng)域，惠及更多人的工作和生活。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.24.037