1.5.2 地理数据

1.5.2.1 道路网络数据

道路网络数据可能是城市计算中最常使用的地理数据类型（例如，交通监控和预测、城市规划、路由和能源消耗分析）。它通常由一个图表示，该图由一组边（表示道路段）和一系列节点（表示道路交叉口）组成。每个节点都有唯一的标识和地理空间坐标，每条边由两个节点（有时称为端点）和一系列中间地理点组成（如果道路段不是直线）。其他属性，如长度、速度限制、道路级别（高速公路、大街或街道）、单向或双向以及车道数，都与边相关联。

1.5.2.2 POI数据

一个POI（如餐厅或购物中心）通常由名称、地址、类别和一组地理空间坐标来描述。一旦建立了POI，其属性很少随时间变化，尽管餐厅可能会偶尔更改名称或搬迁至新位置。由于城市中存在大量的POI，收集POI数据并不是一个容易的任务。通常，生成POI数据有两种方法。

一种方法是通过现有的黄页数据获取POI，并使用地理编码算法根据文本地址推导出POI的地理空间坐标。另一种方法是在现实世界中手动收集POI信息，例如，携带GPS日志记录器记录POI的地理空间坐标。主要数据提供商已经将大量精力投入了第二种方法。一些最近的以位置为基础的社交网络服务，如Foursquare，允许终端用户在系统中没有包含某个POI时，创建这个新的POI。

为了覆盖大量的POI，人们广泛使用的在线地图服务，如Bing和谷歌地图，通常采用这两种方法来收集POI数据。因此，出现了一些问题，比如如何验证POI的信息是否正确。有时，POI的地理空间坐标可能不准确，导致人们前往错误的地方。又如，如何合并不同来源或方法生成的POI。

1.5.2.3 土地利用数据

土地利用数据描述了一个区域的功能，如居住区、郊区和自然区域，这些最初由城市规划师规划，并在实际操作中通过卫星图像进行大致测量[23]。例如，美国地质调查局将美国的每个30m×30m的区域划分为21种地面覆盖类型，如草地、水域和商业区。在许多发展中国家，由于城市随时间变化，会建造许多新基础设施，拆除旧建筑，因此城市的现实情况可能与原始规划有所不同。大多数卫星图像无法区分细粒度的土地利用类别，如教育、商业和居住区，因此要获取一个大城市的当前土地利用数据，需要基于其他数据集进行一定程度的推断，如基于人类流动性和POI[51，54]。