[发明专利]一种城市功能区分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种城市功能区分类方法，其特征在于，包括：

获取目标城市的遥感影像；

获取目标城市的激光雷达点云数据；

对所述遥感影像进行功能区分块处理，获得若干街区块；

基于所述激光雷达点云数据获取各所述街区块的三维城市结构参数，所述三维城市结构参数包括如下一种或几种：建筑高度、天空视域因子、建筑容积率和街道高宽比；

至少基于各所述街区块的三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别，以获得所述目标城市的城市功能区分类结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标城市的道路网数据，以基于所述道路网数据对所述遥感影像进行功能区分块处理。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标城市的功能区样本以及各所述功能区样本中的兴趣点数据；

基于所述功能区样本以及各所述功能区样本内的兴趣点数据进行模型训练，获得分类模型，以利用所述分类模型根据所述三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述遥感影像进行分割处理，获得与各所述街区块对应的若干对象；

确定各所述对象的土地覆盖类别；

基于各所述街区块对应的各所述对象的土地覆盖类别，获得各所述街区块的二维城市结构参数，所述二维城市结构参数包括如下一种或几种：建筑覆盖面积、树木覆盖面积、草地覆盖面积、土壤覆盖面积、不透水地表覆盖面积和水体覆盖面积；

基于各所述街区块的二维城市结构参数以及各所述街区块的三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感影像进行分割处理，获得与各所述街区块对应的若干对象，具体包括：

采用多分辨率分割方法对所述遥感影像进行分割，获得若干对象，基于各所述对象与各所述街区块的位置关系，获得与各所述街区块对应的若干对象。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定各所述对象的土地覆盖类别，具体包括：

对各所述对象进行特征提取，获取各所述对象的特征信息；

基于各所述对象的特征信息确定各所述对象的土地覆盖类别；

所述特征信息包括城市的二维特征以及三维特征，其中，所述二维特征包括如下一种或几种：光谱特征、纹理特征、几何特征；所述三维特征包括如下一种或几种：数字表面模型、天空视域因子、和地形平坦度。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算各所述特征信息的吉尼指数；

基于各所述特征信息的吉尼指数确定各特征的重要性；

基于各特征的重要性确定目标特征信息，以基于所述目标特征信息确定各所述对象的土地覆盖类别。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定各所述对象的土地覆盖类别后，所述方法还包括：

对各所述对象的土地覆盖类别进行可靠性判断；

在判断目标对象的土地覆盖类别为非可靠的情况下，获取所述目标对象的属性参数；

基于所述目标对象的当前土地覆盖类别、所述属性参数满足的预设条件，重新确定所述目标对象的土地覆盖类别。

9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括确定各街区块的土地覆盖的空间模式，以利用所述分类模型根据各所述街区块的二维城市结构参数、各所述街区块的三维城市结构参数以及各所述街区块的土地覆盖的空间模式确定各所述街区块的功能区类别；

所述功能区包括如下一种或几种：商业区、居住区、工业区和公园；

所述土地覆盖的空间模式包括如下任意一种：随机模式、聚集模式和均匀分布模式。

10.一种城市功能区分类装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标城市的遥感影像；

第二获取模块，用于获取目标城市的激光雷达点云数据；

分块模块，用于对所述遥感影像进行功能区分块处理，获得若干街区块；

分类参数获取模块，用于基于所述激光雷达点云数据获取各所述街区块的三维城市结构参数，所述三维城市结构参数包括如下一种或几种：建筑高度、天空视域因子、建筑容积率和街道高宽比；

分类模块，用于至少基于各所述街区块的三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别，以获得所述目标城市的城市功能区分类结果。