2. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101;
3. 中国科学院大学, 北京 100049
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
旅游资源普查作为旅游资源开发和产品建设的基础性工作,具有技术性强、工作量大、工作强度高的特点[1]。传统的旅游资源普查主要采用手工填写,耗时耗力、精确度不高、普查结果难处理、利用效率低[2]。随着信息化技术的发展,以现代信息技术辅助旅游资源普查,是提高普查结果科学性、客观性和准确性的有效手段,对于旅游资源信息共享、辅助政府部门决策等具有重要的意义。
旅游信息化作为促进旅游业发展的重要技术手段,在国内外都得到了应用。国外集中于旅游业要素的信息集成与发布展示,早期阶段,旅游信息系统主要以展示景区旅游设施、旅游资源、旅游环境等方面的信息为主,欧洲国家丹麦、奥地利、瑞士在旅游信息化建设方面起步较早,较知名的如瑞士的阿彭策尔旅游系统、奥地利洛尔旅游系统等[3]。20世纪90年代中后期,开始通过组件式地理信息系统(GIS,geographic information system)尝试解决传统的GIS技术面临的问题,并应用到北京昌平地区旅游信息系统(包含旅游信息查询和专家咨询一体化系统)建设中[4]。21世纪初,旅游信息化系统发展进入成熟期,美国的Google公司于2005年发布谷歌地球,集成全球卫星影像及三维地图定位技术,整合海量的航拍数据和卫星影像,提供全球旅游景点搜索功能及服务设施信息。同时,国内旅游信息化建设也在持续发展,如中国科学院在“六五”时期建设“微机国家旅游资源信息系统”;自2000年以来,中国国家旅游局就开始推广旅游GIS,解决旅游电子地图问题。同时,西安[5]、济南[3]、三亚[6]、福州[7]等多座旅游城市先后建立基于webGIS的旅游信息系统。
总体来看,旅游信息化技术主要集中在旅游业要素的集成、发布与展示,但在旅游资源普查这一基础性工作中的应用还不充分,限制了优势资源开发。而采用基于位置服务(LBS,location based services)、移动定位技术、数码照(录)相机等现代科技手段进行旅游资源信息的采集、汇总与评价,成为重要趋势。通过旅游资源普查的信息化手段应用,可以整合普查过程中产生的地图、文字、影像、三维场景、360°全景等多媒体信息,实现网络环境下的旅游资源信息的录入、存储管理、检索、统计、制图、分析、发布,揭示旅游资源的空间结构、区域分布特征、资源组合、开发条件与发展前景,为摸清旅游资源家底,挖掘具有开发价值的新旅游资源单体提供技术支撑。
基于此,本文研究设计基于LBS & GIS的旅游资源普查、评价与可视化系统,为网络化的旅游资源信息采集、上报、审核、评价和发布提供一体化的解决方案。
1 系统总体设计LBS是指在移动计算条件下通过空间定位技术、地理信息技术、嵌入式技术、无线网络技术,为用户提供基于地理位置的服务[8]。用户利用便携式移动设备可通过LBS服务采集当前的旅游资源位置、查询附近资源信息等[9-10]。ArcGIS API作为网络GIS的开发技术,是由美国Esri公司推出的一套编程接口,可将地图资源和强大的空间分析功能嵌入到Web应用中[11-14]。本文采用的旅游资源信息平台由Web服务器、空间数据服务器和应用服务器组成。空间数据库作为LBS的移动GIS数据的存储中心,有效管理各类旅游资源数据;应用服务器则提供LBS服务、空间分析及查询等服务[15]。本文旅游资源信息平台框架的基本设想是:以旅游资源普查的成果为基础,通过互联网、多媒体互动平台、手机移动平台等媒体形式,实现旅游资源采集、动态更新、展示与推介的全程数字化、网络化,摸索一套完整的工作流程。如图 1所示。
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系统是集旅游资源采集、存储、管理、分析为一体的综合旅游资源信息系统,除具备地图浏览、查询、缩放、多维显示与漫游等基本的GIS功能外,还实现如下功能:
2.1 旅游资源采集与网络填报子系统采用旅游资源数字化采集方式与传统数据采集技术相结合的方法,进行野外现场采集,解决目前旅游资源数据采集信息不完整、记录的格式不规范、内容随意、野外不便携带等问题。利用信息化手段直接把野外调查数据导入室内空间数据库,避免数据二次处理、整合这一中间过程。系统集成LBS技术、GPS技术、GIS技术和手工定点技术,提供旅游资源属性信息(如单体名称、类型、行政区、性质及特征、可达条件、保护与开发现状)表格下载与野外普查数据录入界面,普查员可通过账号登录直接将资源信息填报至数据库,与传统野外旅游资源数据采集手段相比,带来新的突破。特点包括:
1) 实现了网络环境下旅游资源调查数据、空间位置数据录入等数字化上报,评价专家通过审核系统对调查成果进行全程监控。
2) 研发了高分辨率卫星影像与GPS坐标相结合,旅游资源空间定位技术、网络地图标绘与调查数据数字化上报相结合的旅游资源空间数据库自动创建技术。
2.2 旅游资源环境信息数据库旅游资源数据库的使用主要面向旅游者及管理部门。管理部门侧重于旅游资源开发与利用,旅游者侧重于旅游路线、食宿、交通等等与游览行为本身相关的信息。为此,本系统空间数据库构建内容如下:
1) 旅游专题统计数据库:游客数量、旅游收入、旅游接待能力、生态环境影响;
2) 旅游专题文档型数据库:旅游资源名录、旅游景区、旅游路线、旅游景点、旅游商品、旅游设施;
3) 基础地理数据库:遥感影像、村级行政区划、交通、基础设施数据;
4) DEM数据:多尺度精细DEM数据;
5) 地形纹理库:遥感影像纹理、灰度纹理、渐变色纹理。用于研发虚拟地理环境下的地形三维场景的构建技术,为展示旅游资源所依附的地理环境提供三维空间基底;
6) 旅游多媒体文档型数据库:图片照片、视频文件、360°全景数据;
7) 专题统计数据可视化符号库:饼图、条形图等统计数据可视化表达符号。
2.3 旅游资源分析与评价子系统旅游资源评价系统作为核心模块,依据旅游资源国家评价标准中的评分结构,设计旅游资源单体打分表,采用网络分布式的多类型专家共同打分和计算机模型评价等方法,根据评价因子赋权重方式确定资源单体等级,保证旅游资源评价的客观性和权威性。模型如下(图 2)。
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1) 单体评价
包含量值分析和品质分析两部分。量值分析是指各类型旅游资源单体数量构成、类型数量比例、单位面积内基本类型单体结构分析、单体数量的区域构成等。品质分析是指旅游资源单体质量分级构成、自然和人文旅游资源的质量统计等。
2) 区域评价
区域旅游资源开发潜力不仅包括旅游资源的本体价值,还关系集群内旅游资源的空间组合特征[16]。根据公式(2)、(3)、(4)计算各区域各类型旅游资源群聚集度(R)、优越度(S)和规模度(D)等3种指数,再代入公式(1)即可计算出蓬莱市各主类旅游资源群的开发潜力。经改进后的公式为
$ {P_{ij}} = (a\cdot{A_{ij}} + b\cdot{\rho _{ij}})/(c\cdot{R_{ij}}). $ | (1) |
式中:Pij为第i个区域内j类旅游资源群的开发潜力;Aij、ρij、Rij是经过标准化之后的无量纲表达式,分别表示第i个区域内j类旅游资源群优越度指数、规模度指数、聚集度指数,a、b、c为权重值0.5、0.7、0.3,可借助AHP法或由资深专家确定,具体公式如下:
$ {{A}_{i}}=\frac{{{V}_{i1}}}{{{N}_{i}}}{{\omega }_{1}}+\frac{{{V}_{i2}}}{{{N}_{i}}}{{\omega }_{2}}+\frac{{{V}_{i3}}}{{{N}_{i}}}{{\omega }_{3}}, $ | (2) |
$ {{\rho }_{i}}=\frac{{{M}_{i}}}{{{S}_{i}}}, $ | (3) |
$ {{R}_{i}}=\frac{\overline{{{r}_{1}}}}{{{r}_{\rm{e}}}}=\frac{{{\overline{r}}_{1}}}{1/\left( 2n/A \right)}=2\sqrt{\rho }\cdot \overline{{{r}_{1}}}. $ | (4) |
上述公式中:Vi1、Vi2、Vi3分别表示区域内特优级、优级、良级旅游资源单体数量,ωi为各级别旅游资源系数,根据专家打分法确定,N为旅游资源群旅游资源单体总数;Mi为旅游资源群单体的数量,Ai为区域面积;区域类型为最邻近点之间距离的平均值,re为理论最邻近距离,ρ为资源点密度。
3) 旅游资源组合评价
旅游资源数量和质量的优化组合是形成空间集聚开发的重要参考指标,对区域旅游规划的空间布局及优化尤为重要[17-20]。对于旅游资源的组合关系,采用式(5)旅游资源单体组合的经验公式,分析旅游资源集群的组合关系。计算公式为
$ \begin{align} &S={{S}_{1}}+{{S}_{2}} \\ &=J\times 6.44\times 0.2+D\times \frac{F}{B}\times 0.8 \\ \end{align} $ | (5) |
其中:S为旅游资源组合分值;S1为旅游单体类型组合分值;S2为旅游资源单体组合分值;J为组合区单体类型数;D为组合区各级别单体数;6.44(1000/155)为按总分1000时,区域旅游资源单体类型得分系数;0.2为单体所占分数(∑ai×10+ ∑bi×5+∑ci×3+∑di×1+∑ei×1)的权重,其中ai、bi、ci、di、ei为该地区五级、四级、三级、二级、一级旅游资源单体;D为组合区各单体所获分数;F为组合区全部获得等级的单体分数(∑ai×10+∑bi×5+∑ci×3+∑di×1+∑ei×1);B为调查区全部获得等级的旅游单体(∑ai+∑bi+∑ci+∑di+∑ei)数量;0.8为单体所占分数的权重。
此外,结合GIS技术和现有成果,系统实现了基于空间位置的旅游资源与地理要素(道路、行政区、影像底图等)的叠加分析、时空分析;基于距离测度的要素缓冲区分析、可达性分析;基于空间分布的度量地理分布、旅游资源空间集聚特征分析、资源开发潜力评价。由于指标和阈值的选取与分析结果直接相关,因此,用户可根据实际情况在系统中自行设定,如缓冲半径、资源可到达时间阈值,核密度搜索半径等;而旅游资源潜力评价、组合评价的范围指标采用各级行政区作为分析评价的基本单元。
2.4 旅游资源网络发布与展示子系统当前旅游资源的展示大多通过文字、图片、视频等进行展示,缺乏动态展示、虚拟体验等功能。系统整合了网络地图技术、Web3D三维虚拟技术、360°全景技术及多媒体技术(图 3),研发虚拟地理环境下的地形三维场景的构建,为展示旅游资源所依附的地理环境提供三维空间基底,从区域-景区-景点三级尺度,全面展示旅游资源,提供新的网络营销推广技术手段。
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蓬莱市位于山东半岛最北端,渤海海峡南岬,地处东经120°35′~121°09′,北纬37°25′~37°50′。陆境东西最大横距50.29km,南北最大纵距46.37km,市域总面积1172.8km2。蓬莱历史文化悠久,是中国典型滨海旅游城市,孕育了丰富的自然和人文资源,拥有蓬莱阁、蓬莱水城、三仙山、八仙渡海口等知名的旅游资源和产品。“十三五”期间,蓬莱将重点从传统观光旅游向休闲度假旅游转变,需要发现新资源、塑造新产品,形成休闲度假旅游产品体系,本文研究具有较强的现实意义。本次调查共收集蓬莱市旅游资源单体的总数为1035个,其中自然旅游资源单体为252个,占单体总数的24.35%;人文旅游资源单体为783个,占单体总数的75.65%(详见表 1)。从资源等级来看五级39个,四级188个,三级278个,二级337个,一级193个。总体来看,蓬莱市旅游资源数量较多、类型丰富,人文旅游资源明显占优。
1) 蓬莱市旅游资源采集与可视化
旅游资源普查模块实现从野外数据采集到服务器上传、专家打分、再到资源的显示一体化处理。普查者可利用智能手机的LBS功能,在资源单体调查现场进行地理位置上传,图 4(a)是蓬莱市上传成功的旅游资源显示与查询界面,其基本功能:旅游资源空间可视化,旅游资源按行政区、类型、级别等条件查询及旅游资源统计分析(图 4(b))。系统还集成了蓬莱市1m分辨率的遥感影像与国家1:25万行政区划数据,为旅游资源空间定位提供参照,针对如史料文献中查阅得到的旅游资源可通过图 4(c)直接在卫星影像中标绘旅游单体位置。再通过室内网络上报单体的详细属性信息,提交后会自动生成旅游资源web属性页(图 4(d)),建立旅游资源名录库。利用30m分辨率的DEM叠加1.5m分辨率的遥感影像构建三维地形库,为展示旅游资源所依附的地理环境和面向公众的旅游资源发布提供基础(图 4(e))。在建立统一的空间坐标系基础上,将带空间坐标的图片、视频及360°等多媒体数据空间化,实现多媒体数据与基础底图的叠加,旅游资源空间要素通过编码关联的方式实现多媒体信息调用浏览(图 4(f))。
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2) 蓬莱市旅游资源专题统计分析
系统实现资源集聚中心、道路、海岸线、旅游路线等缓冲区分析、旅游资源的空间评价、专题图集生成等重要的空间统计功能。如图 5(a)为蓬莱G18高速3km缓冲区域内旅游资源统计情况;图 5(b)实现了蓬莱市旅游资源单体类型的数量和结构、类型与分布、覆盖密度、等级结构等特征统计分析,以支撑不同行政单元的旅游资源分析结果的专题图集制作;图 5(c)实现蓬莱市旅游资源空间结构分析,为旅游资源组合开发与优化提供参考。此外,针对旅游资源信息变更频繁的问题,系统构建专门存储旅游资源历史信息的数据库,方便进行基于时间序列的旅游资源演变特征研究。
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3) 蓬莱市旅游资源开发潜力评价
旅游资源开发潜力不仅包括旅游资源的本体价值,同时还关系集群内旅游资源的空间组合特征[21]。系统采用公式(1)中旅游资源集聚度、规模度、优越度综合模型评价区域旅游资源单体可开发程度[22-23]。经分析,开发潜力排在最前的是蓬莱阁街道建筑设施旅游资源群、紫荆山街道建筑设施旅游资源群、登州街道建筑设施旅游资源群、村里集镇地文景观旅游资源群。此外,主城区的遗址遗迹类旅游资源,刘家沟镇、村里集镇的地文景观、生物景观,北沟镇、南王街道的水域风光,刘家沟镇葡萄酒等旅游商品,大柳行镇人文活动等旅游资源开发潜力亦较大(如图 6),统计结果见表 2。综上分析,蓬莱市旅游资源开发应以主城区为中心,刘家沟镇、村里集镇为重点发展区域,其他乡镇为辐射区,采用集群式旅游资源开发模式,在旅游资源群的开发工作中,应定位各区域开发的主要类型,以达到各区域内旅游资源的最优配置,实现整个蓬莱市旅游资源的科学有效开发。说明蓬莱市各地区建筑与设施、G旅游资源分布普遍,这两类旅游资源群具有较高的开发潜力,蓬莱市的旅游资源开发应以这两类旅游资源为重点。
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4) 蓬莱市旅游资源空间组合分析
经济发展到一定水平后,随着产业结构升级,出现资源集聚区,系统采用式(5)实现旅游资源组合评价[24]。分析发现蓬莱旅游资源山海连片、景城融合,形成多位一体的空间特点,有利于形成资源集聚区,有利于休闲度假资源的组合开发。此外,城外葡萄酒企业规模、类型各异,形成各具特色、相互补充的多核心空间结构,进一步引导旅游资源在一定范围内相对集中分布。系统选择图 5(c)内核(集中程度最高的部分)面积较大的资源密集区作为代表性资源集聚区,得到蓬莱阁(水城、三仙山、戚继光故里、八仙渡、欧乐堡)滨海文化旅游区、村里集(艾、崮山)自然生态旅游区、刘家沟(北辰山、女王山)乡村旅游区、北沟(北林院、烽台胜境)人文生态旅游区、中粮君顶葡萄酒旅游区等组合后优势旅游资源集聚区,见表 3。
经系统计算各乡镇优势旅游资源集群组合关系表现为:蓬莱阁-水城资源组合关系最优,且明显优于其他地区;其次是戚继光故里资源组合、烽台圣境-北林院资源组合、艾崮山资源自合和北辰山-女王山资源组合,组合关系属于优良;马家沟资源组合、田横山资源组合、三仙山景区资源组合、君顶酒庄资源组合、八仙渡资源组合关系属于良好;海洋世界资源组合、欧乐堡资源组合关系属于中等偏上。通过上表计算的资源组合关系值充分表明了蓬莱资源的优质性。
4 总结与评价1) 基于移动位置服务和地理信息系统技术,研究旅游资源采集与分析系统的技术框架及其功能特点。系统设计主要由旅游资源采集与填报网络子系统、旅游资源分析与评价子系统、网络发布与展示子系统3个部分构成,具有旅游资源采集与自动建库、基于国标的分类与编码、属性信息网络填报、浏览与审核、旅游资源开发潜力分析、空间结构与统计分析、专题图集制作与显示、虚拟空间及360°全方位显示等功能,能够为旅游资源的科学管理、开发规划提供有效支持。
2) 本系统研发了高分辨率遥感影像与GPS坐标相结合的资源单体定位技术、网络地图标绘与调查数据数字化上报相结合的旅游资源空间数据库自动创建技术,实现了基于网络平台的旅游资源日常工作管理,包括开通项目专题网站、问题讨论区、建立基于网络的调查资料填报、审核及再修改机制,以及针对旅游资源评价的多个专家网络在线打分评价机制。
3) 与同类产品和传统方法相比,该系统简化了普查工作量,普查者既可以通过智能手机完成外业数据采集与填报,也可以通过高分辨率卫星影像内业标绘空间信息,提交至网络平台由专家进行统一评价和审核。其次,该系统在数据结构设计中考虑了旅游资源时态数据存储,可为管理部门提供旅游资源时空分析功能,也保留了旅游资源的历史数据完整性。
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