[发明专利]耦合街区时空特征和集成学习的城市功能区精细化识别方法在审
| 申请号： | 202210954350.6 | 申请日： | 2022-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN115512216A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 林安琪;吴浩;罗文庭;江志猛;李岩 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06F16/29;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/77 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王守仁 |
| 地址： | 430079 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了耦合街区时空特征和集成学习的城市功能区精细化识别方法，即：首先，利用OSM路网生成街区，作为城市功能区的基本单元；然后，使用建筑物轮廓、POI、腾讯位置数据和谷歌影像等多源时空大数据，构建由“形状‑属性‑位置‑纹理”组成的SALT街区时空特征体系；接着，引入深度学习自编码器Autoencoder，对提取的SALT特征进行降维，消除特征间的信息冗余；最后，构建基于Adaboost集成学习与SALT街区时空特征的城市功能区识别模型，实现功能区的精细化分类。本发明提出的城市功能区精细化识别方法，从多源时空大数据的特征提取、城市功能区的核心语义挖掘到机器学习模型的集成应用，保障了识别效果的鲁棒性和准确性，大幅度提升了城市功能区的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 耦合 街区 时空 特征 集成 学习 城市 功能 精细 识别 方法 | ||
【主权项】：
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