城市功能区是实现城市经济社会各类职能的重要空间载体，其数量与分布集中地反映了城市的特性，是现代城市发展的一种形式。城市功能区可由两种途径产生：
一是社会自发形成。一个地方居住人群和生活方式的改变会导致该地区功能的变化；
二是通过城市规划者人为设计，利用一系列投资建造使其成为某个功能区，如开发房地产、兴建游乐园等。
基于波段的遥感图像分类技术在城市地类识别和动态监测中获得了广泛应用，这为实时获取城市功能区的空间分布提供了可行的研究思路。然而，由于遥感图像的分类结果多侧重于区域的自然属性，如草地、建筑用地或湖泊等，很难获得诸如商业区、住宅区等区域经济社会属性。
一些学者通过收集每个区域的经济、人口和交通数据等，通过模糊分类方法划分城市功能区。其中的商贸繁华度、人口密度、道路通达度和绿地覆盖率等数据获取难度较大，实际应用前景有待检验。(www.xing528.com)
另外，上述方法都无法获取功能区的强度信息，而其对于城市规划、交通规划以及人们的日常出行等是一个非常重要的指标。移动定位设备的普及极大地便利了行人GPS移动轨迹的获取，从海量轨迹数据中挖掘用户出行信息和移动模式已成为空间数据挖掘领域的一个热点。
除导航外，GPS数据中还蕴含着丰富的关于人类移动模式的知识。从GPS轨迹数据中可以提取用户的出行信息，通过预测模型来缓解城市的交通压力。通过行人轨迹提取密度和分布信息，可以为政府部门提供更好的城市规划。
事实上，行人移动轨迹中隐含的出行规律和移动模式与城市功能区定位存在很大的关联性。例如，工作日住宅区的出发高峰出现在早上，到达高峰出现在傍晚，而工业区正好相反；商业区的到达高峰出现在周末下午，且强度高于住宅区；绿化区的到达高峰出现在早上和傍晚，强度较小。
基于此，将行人的移动模式与城市功能区相结合，通过机器学习方法，可以从看似杂乱无章的GPS移动轨迹中发现城市的不同功能分区及其强度，以期为城市规划、建设和管理提供一定的决策参考。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
