本文利用Python编程语言，采用兴趣点(POI)空间化和基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对地铁站点认知区域进行提取和空间集聚特征分析。结果表明，该方法可以检测地铁站点的位置特征，从交通和土地利用的角度，对现有地铁站点及其周边环境建立空间层面的特征关联，提取地铁站点认知区域和识别车站区域语义，为城市地铁规划提供一定的参考依据。
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