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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120256751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510714076.9，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法是由徐宁;李仕轩;张潇;霍光哲;李枭峰;赵则淳;龚婉纯;闫亚萍设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法，属于城市空间分析技术领域。方法首先将目标解析区域的路网矢量数据转换为含等距道路网络节点的图结构，并基于最短路径算法将POI分配至最近的道路网络节点，然后使用启发式算法计算道路网络节点的接近中心度与中间中心度、业态结构复杂性指标，以及用于衡量业态空间分布特征的目标POI路径可达数量，将这些量化信息的参考集图结构输入使用极端梯度提升算法预先训练的城市街道空间识别模型；得出目标解析区域的城市街道空间点集；最后进行边界后处理，得到城市街道空间范围和边界。本发明识别效率较高且具有鲁棒性，对于大规模自动识别城市街道空间的位置与范围具有重要意义。

本发明授权一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法，其特征是，包括： 获取目标解析区域的路网矢量数据以及POI矢量数据； 基于所述路网矢量数据，根据道路等级将路网转化为含等距道路网络节点的图结构； 基于所述POI矢量数据以及所述含等距道路网络节点的图结构，将POI分配至最近的道路节点，得到含POI信息及等距道路网络节点的图结构； 基于所述含POI信息及等距道路网络节点的图结构，获取用于度量道路中心性的各节点中心度指标，用于衡量业态结构复杂性的业态结构复杂性指标，以及用于衡量业态空间分布特征的目标POI路径可达数量，包括： 将MultiGraph数据结构中的clipped_momepy变量数据，转换为网络分析所需的数据结构：节点数据的GeoDataFrame格式nodes_gdf变量、连接边数据的GeoDataFrame格式edges_gdf变量，以及描述拓扑关系的network_structure变量，其中，network_structure变量用于记录道路网络节点与POI的拓扑关系信息； 进行道路中心性分析：遍历图结构中的各节点，分别以各节点为中心，在预设的步行距离阈值范围内划定局部窗口网络边界，计算局部窗口网络的中心节点的接近中心度和中间中心度，作为所述中心度指标； 接近中心度的计算公式为： ， 式中，表示节点的接近中心度，n是局部窗口网络总节点数，是局部窗口网络中节点和节点之间的距离； 中间中心度的计算公式为： ， 式中，是节点的中间中心度，是点和点之间最短路径的数量，是点和点经过点的最短路径的数量； 基于含相邻街道信息的POIdata_gdf变量和包含街道相邻POI信息的network_structure变量，对于各道路网络节点，计算加权Hill多样性指标，公式为： ， 其中： ， ， 式中：代表道路网络节点的加权Hill多样性指标；和分别代表分配到道路网络节点的第个POI类型和第个POI类型；代表分配到道路网络节点的全部POI类型数；代表分配到道路网络节点的第个POI类型的POI数量；表示在节点处行人步行到达第个POI的衰减权重，表示第个POI类型下所有POI对应的衰减权重的均值；参数用于控制对POI类型丰富度与POI类型平衡度的重视程度；e为自然常数，为道路网络节点到POI节点的距离，为预设的步行距离阈值； 所述用于衡量业态空间分布特征的目标POI路径可达数量为，对于各道路网络节点，在设定的距离阈值内，沿道路可达指定POI类型的路径实例数量； 将各节点的经纬度坐标、接近中心度和中间中心度、加权Hill多样性指标，以及沿道路距离的路径可达数量，输入采用极端梯度提升算法预先训练的城市街道空间识别模型，得到目标解析区域的城市街道点集； 基于所述城市街道点集，根据目标解析区域路网矢量数据中的道路等级和建筑轮廓数据，得到目标解析区域中具有边界的城市街道空间，包括：根据城市街道点集中点元素的节点ID字段，与路网中路段起止点ID建立拓扑连接，重构目标解析区域的街道网络；根据目标解析区域路网矢量数据中道路等级字段映射预设缓冲半径，将缓冲区与建筑多边形数据进行空间差异运算，去除路侧建筑侵占区域；输出街道空间面域集合并存储为Shapefile格式，得到最终的街道空间位置与范围。

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