[发明专利]使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法

权利要求书

1.一种综合使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于OpenStreetMap道路数据，建立城市用地的基本分析单元，并注明基本分析单元的建设用地类型属性，生成土地利用图，包括以下几个子步骤：

步骤1.1，下载OSM城市底图及相关属性数据的shapefile文件，包括城市道路、建筑物、自然用地、重要地点、铁路、水系信息，根据区域行政边界矢量图裁剪出研究区域；

步骤1.2，提取OSM中区域城市道路数据的道路中心线，并参考出租车轨迹点数据聚集产生的轨迹路径，进行拓扑检查与修正，生成区域道路网矢量图层；

步骤1.3，利用步骤1.2得到的区域道路网矢量图层切割区域行政边界矢量图，生成基本分析单元面图层文件；

步骤1.4，参考城市建设用地实际类型，为相应的基本分析单元添加建设用地类型属性，生成土地利用图；

步骤2，基于高空间分辨率遥感影像提取加权均值的视觉特征，包括以下几个子步骤：

步骤2.1，对卫星原始遥感影像数据进行预处理；

步骤2.2，使用多层次图像分割方法，基于高空间分辨率遥感影像和道路矢量图，得到M个图像对象；

步骤2.3，提取各个图像对象包括光谱特征、纹理特征和几何特征在内的λ种视觉特征，得到每个图像对象的λ维视觉特征向量；

步骤2.4，以各基本分析单元为单位，对其包含的所有图像对象的视觉特征值求加权平均值，得到各基本分析单元的λ维加权平均视觉特征向量；

步骤3，基于出租车轨迹数据，提取上、下车点数据的时序统计特征，包括以下几个子步骤：

步骤3.1，对一定时间段内的出租车轨迹数据进行预处理；

步骤3.2，从步骤3.1经过预处理的出租车轨迹数据中提取上、下车点；

步骤3.3，将步骤3.2提取的上、下车点图层匹配到步骤1.3中的基本单元面图层；

步骤3.4，提取各基本分析单元内一定时间段内的出租车上、下车点数据的48维时序统计特征；

步骤4，综合使用高空间分辨率遥感影像的视觉特征和出租车轨迹上、下车点数据的时序统计特征进行城市功能区的识别。

2.如权利要求1所述的一种综合使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法，其特征在于：所述步骤1.2中拓扑检查可利用ArcMap软件中的“拓扑”工具进行，拓扑修正可根据出租车的轨迹路径对OSM中提取的区域城市道路数据的道路中心线进行手动修正，出租车轨迹数据由装置在出租车上的GPS设备接收导航卫星发射的信息采集而成，采样时间间隔大于40s，每条记录包含车牌号、时间、经纬度、方向、速度、ACC状态和载客状态属性信息。

3.如权利要求1所述的一种综合使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法，其特征在于：所述步骤2.1中预处理包括几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪。

4.如权利要求1所述的一种综合使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法，其特征在于：所述步骤2.2是依次使用棋盘分割、多尺度分割和光谱差分割三种多层次图像分割方法，基于高空间分辨率遥感影像和道路矢量图，得到M个图像对象。

5.如权利要求1所述的一种综合使用遥感数据和出租车轨迹数据的城市功能区识别方法，其特征在于：所述步骤2.3中视觉特征包括归一化差分植被指数、归一化差分水体指数、土壤调整植被指数、灰度共生矩阵均值、熵、对比度、相关性、非相似度、均值、标准差、偏度、面积、长宽比、边界指数、紧致度、椭圆拟合、矩形拟合、圆度、形状指数。