[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

说明书

本发明涉及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。通过提取高空间分辨率遥感影像的加权均值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。在提取遥感影像的视觉特征时，通过计算各基本分析单元的均值权重，能有效缓解样本的不均衡问题，提高精度；综合使用高分遥感影像的视觉特征和出租车轨迹数据的统计特征，充分发挥二者优势，从自然属性和社会属性两方面表征城市用地的属性信息，能有效对城市功能区进行分类，与仅使用视觉特征或者时序统计特征的方法相比，本发明提出的方法得到精确度、召回率和F1‑分数三项指标更高，城市功能区识别精度更高。

技术领域

本发明属于城市地理学技术领域，特别是涉及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。

背景技术

城市用地是城市规划区范围内赋以一定用途和功能的土地的统称，包含自然属性、社会属性、经济属性和法律属性等四大用地属性。城市空间结构主要包括城市自然要素和社会要素的空间分布模式以及要素之间的相互关系。城市空间结构形态的研究在西方社会出现较早，作为系统的理论研究则是在城市规划实践的推动下逐步产生和发展起来的。1923年，伯吉斯以芝加哥为例，基于社会生态学的入侵和继承的概念，创立了城市发展与土地使用空间组织方式的同心圆模式。 1932年，巴布科引入交通轴线的辐射作用，将同心圆模式修正为星状环形模式，使之更接近单中心的中小规模城市的真实状况。而我国在20世纪80年代前，城市空间结构与形态只有一些零星的研究成果，真正意义上的研究于80年代之后才开始。改革开放以来，我国经济发展迅猛，城市规模不断扩张，城市人口暴涨，出现了一系列城市病，其根源在于城市化进程中人与自然、人与人、精神与物质之间各种关系的失谐，如何合理地规划和管理城市空间结构成为一个亟待解决的问题。

当前，各级土地管理部门编制土地利用现状图主要依据遥感影像解译和建设用地审批信息的内业分析、外业调查核实结果等进行制作，人力物力消耗较高，更新周期较长。其中，使用遥感影像进行土地利用类型分类的研究，起初关注于提取基于像元的光谱特征和纹理特征，之后学者们加入了目标地物的结构信息，基于面向对象的思想进行遥感影像分类，近来又引入了图像的上下文语义信息，从场景理解的角度进行图像分类。然而，上述研究仅反映了城市的自然地理环境，即城市构成要素的空间组成和空间配置，大部分的人类活动都是在建筑物内进行，仅依靠遥感影像无法判断室内活动区域的社会经济功能属性。近些年来，出租车轨迹数据和社交媒体数据等城市居民时空行为数据的涌现，提供了大样本量的城市居民连续型经济、社会活动信息，不仅可以用来进行个体活动模式的研究，也为宏观形态的城市土地利用类型的空间分布模式提供了社会经济环境信息。出租车轨迹数据凭借其数据量大、覆盖率高、成本低、更新速度快等优点，目前已广泛应用于交通状态的评估、移动模式探测、热点区域提取、道路网络更新、土地利用分类等研究领域。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供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，通过提取高空间分辨率遥感影像的加权均值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。

为了达到上述目的，本发明提供的技术方案是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，包括以下步骤：

步骤1，基于OpenStreetMap(OSM)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、水系等信息，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；