[发明专利]结合POI数据的城市功能区识别方法、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种结合POI数据的城市功能区识别方法，其特征在于，步骤为：

(a)获取目标区域信息，根据所述目标区域信息获取所述目标区域的高分辨率遥感影像；所述目标区域信息包括目标区域名称和目标区域坐标，将遥感影像的影像坐标与目标区域坐标进行匹配，得到目标区域的遥感影像；

(b)根据所述目标区域信息获取所述目标区域的城市道路网信息，对所述城市道路网信息中的道路网数据进行拓扑和连接处理，得到处理后的道路，再根据所述处理后的道路建立缓冲区，最后根据所述处理后的道路和所述缓冲区得到所述目标区域的街区信息；所述目标区域的街区信息包括目标区域中被道路及其缓冲区所围成的街区的形状、大小和街区坐标；

(c)根据所述街区信息划分所述高分辨率遥感影像，得到每一街区的街区遥感影像；将街区坐标和影像坐标转换为同一坐标系，并在该同一坐标系中重叠街区和遥感影像，利用街区的形状、大小划分遥感影像，得到每一街区的街区遥感影像；

(d)利用选择搜索性算法划分所述街区遥感影像，得到每一所述街区遥感影像的小块场景影像，使每一个小块场景影像仅包含简单场景；

(e)利用场景识别模型识别所述小块场景影像，得到每一所述小块场景影像的场景识别结果，小块场景影像的场景识别结果为场景类别；步骤(e)具体为：首先利用遥感影像数据集对遥感影像场景识别模型进行训练，得到最优训练结果的各项模型参数，然后利用训练好的模型对各街区的小块场景影像进行识别得到各街区所包含的场景类别以及对应数量；

(f)根据所述街区信息获取每一街区的POI数据，并进行POI数据类别以及数量统计；

(g)融合每一所述街区的场景识别结果和POI数据，利用隐狄利克雷分配模型进行主题建模挖掘所述街区潜在语义特征，得到每一所述街区的城市功能识别结果；街区的场景识别结果为当前街区所包含的场景类别以及对应数量；

(h)获取出租车的GPS数据，并对数据进行整理，剔除目标区域外的数据以及重复数据；

(i)利用所述GPS数据对城市功能区划分结果进行验证；具体通过对街区内出租车GPS数据工作日、非工作日以及日内高峰时间段进行分析，得出每一个街区的出租车GPS信息统计数据，进行分类，并和街区所属城市功能区进行比较，判断城市功能区识别准确性；

在步骤(a)和步骤(c)之间，还包括：

对所述高分辨率遥感影像进行数据处理，得到数据处理后的处理遥感影像；按照目标区域坐标与高分辨率遥感影像的影像坐标进行匹配，若影像坐标与目标区域的坐标存在至少部分重叠，则获取该影像坐标对应的遥感影像，并将获取的至少一张遥感影像按照坐标进行拼接，得到目标区域的遥感影像。

2.根据权利要求1所述的结合POI数据的城市功能区识别方法，其特征在于，步骤(d)具体包括：

获取场景识别所需的遥感影像数据集，利用所述数据集训练卷积神经网络模型，得到遥感影像场景识别模型；

利用所述场景识别模型识别所述小块场景影像，得到每一所述小块场景影像的场景识别结果。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于：

所述存储介质中存储有程序指令，计算机读取所述程序指令后执行实现如权利要求1或2所述的结合POI数据的城市功能区识别方法。

4.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器和至少一个存储器；

至少一个所述存储器中存储有程序指令，至少一个所述处理器读取所述程序指令后执行如权利要求1或2所述的结合POI数据的城市功能区识别方法。