[发明专利]基于城市建筑空间数据的建成区边界识别方法及设备

说明书

本发明公开了一种基于城市建筑空间数据的建成区边界识别方法及设备，包括以下步骤：1)将城市建筑空间矢量数据输入地理信息处理平台；2)确定区分建筑连绵与否的临界值；3)生成建筑连绵区面域；4)筛选建筑面积值最高的一组建筑连绵区面域，导出其边界轮廓线。本发明解决了现有识别方法耗时长、人力投入大、边界识别依赖人脑判断随意性大和对图像质量要求高等不足，通过数据的聚类分析和空间聚合实现对城市建成区边界进行高精度识别，高效、精准地满足城市发展建设现状评估和规划领域所需的各项指标数据和矢量分析需求。

技术领域

本发明涉及一种城市建成区边界识别方法及设备，特别是涉及一种基于城市建筑空间数据的建成区边界识别方法及设备。

背景技术

城市建成区边界是指城市行政区范围内,由建设分布相对集中的建筑物、市内公共设施及城市道路等所构成的城市建成区的范围边界线，其范围表明了城市在不同发展阶段建设用地的使用情况。随着社会经济的快速发展，中国城镇化速度惊人。城市建设用地边界的划定对反应城市发展的规模与速度，判断土地利用效益与增长趋势具有重要作用。一方面，建成区范围与边界的变化反应了城市发展的方向与规模，其精确合理划定对研究城市扩张变化和城市驱动力分析起了关键性的作用。另一方面，建成区的范围数值信息是人口密度，卫生设施水平，单位面积产值和扩张系数等一系列指标的统计依据，对城市下一轮发展战略规划起到十分重要的作用。

目前常用的城市建成区边界识别方法，一种是结合现状地形图，结合卫星影像，在CAD或地理信息系统中进行人工绘制，这样的识别方法存在制图时间长，投入人力资源大，边界识别依赖人脑判断随意性大等问题。一种是结合地理信息系统软件平台，对高分辨遥感图像，采用目视破译图像或计算机监测方法实现不同土地利用类型边界的分类，这样的识别方法对算法与图像质量要求较高，且其对建筑与硬质地面的最大似然区分存在差异。

发明内容

发明目的：本发明要解决的技术问题是提供一种基于城市建筑空间数据的建成区边界识别方法及设备，解决了现有识别方法耗时长、人力投入大、边界识别依赖人脑判断随意性大和对图像质量要求高等不足，通过数据的聚类分析和空间聚合实现对城市建成区边界进行高精度识别，高效、精准地满足城市发展建设现状评估和规划领域所需的各项指标数据和矢量分析需求。

技术方案：本发明所述的基于城市建筑空间数据的建成区边界识别方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)将城市建筑空间矢量数据输入地理信息处理平台；

(2)确定区分建筑连绵与否的临界值；

(3)生成建筑连绵区面域；

(4)筛选建筑面积值最高的一组建筑连绵区面域，导出其边界轮廓线。

进一步的，所述城市建筑空间矢量数据的内容包括建筑和街区。

进一步的，步骤(2)中确定临界值的方法为：计算得到城市建筑空间矢量数据中每个街区的几何中心点，对相邻街区的几何中心点最近距离进行聚类运算，生成相邻街区中心之间最小距离的平均值，作为区分建筑连绵与否的临界值。

进一步的，所述计算得到所述几何中心点的公式为：

其中n为每个街区的顶点数量，i为街区顶点编号，x_i为编号为i的顶点的经度，y_i为编号为i的顶点的纬度，x_i+1为编号为i+1的顶点的经度，y_i+1为编号为i+1的顶点的纬度，C_x为该街区几何中心点的经度，C_y为该街区几何中心点的纬度。

进一步的，所述的聚类运算为Average Nearest Neighbor聚类算法，具体为：