中国自然资源航空物探遥感中心莫悠获国家专利权
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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利基于多源数据融合的功能区分类方法、系统、介质及设备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:CN117332307B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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:202311130776.0,技术领域涉及:G06F18/241;该发明授权基于多源数据融合的功能区分类方法、系统、介质及设备是由莫悠;郭兆成;钟若飞;吴琼设计研发完成,并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多源数据融合的功能区分类方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了:本发明属于城市功能区分类领域,尤其涉及基于多源数据融合的功能区分类方法、系统、介质及设备。结合城市二三维形态特征和POI数据,辅以路网数据,开展多源数据融合的功能区分类研究。依据不同功能区反映的空间景观结构和社会经济活动的差异,提取每个功能区的二三维形态特征来对其空间景观结构进行描述,并利用POI数据来描述人类的基本活动;将城市二三维形态特征和POI特征进行融合,设计不同的功能区分类方案,比较和分析不同特征对功能区分类精度的影响,显著的提高了城市功能区分类结果。
本发明授权基于多源数据融合的功能区分类方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了:1.一种基于多源数据融合的功能区分类方法,其特征在于,包括: 步骤1,获取Object-level土地利用分类结果、路网数据以及POI数据; 步骤2,根据所述路网数据确定街区范围,在每一个街区范围内确定POI核密度特征以及确定Object-level土地利用分类结果中每一个类别对应的二维形态特征以及三维形态特征; 步骤3,根据所有POI核密度特征、二维形态特征以及三维形态特征确定不同特征组合功能区分类方案,将所述不同特征组合功能区分类方案作为分类模型的输入特征进行分类模型的构建; 步骤4,基于所述分类模型对待研究区域进行分类; S2,根据所述路网数据确定街区范围,在每一个街区范围内确定POI核密度特征以及确定Object-level土地利用分类结果中每一个类别对应的二维形态特征以及三维形态特征的过程为: S21,根据路网数据确定街区范围,并通过拓扑错误修补的方式补全街道信息,以使因街道信息缺失导致的街区范围不是完整闭合区域变成完整闭合区域; 对街区的合理划分,是进行功能区分类的基本前提,利用OSM路网数据进行街区划分,修复部分拓扑错误,并结合航空影像数据对部分较偏僻的道路进行补充,实现街区的合理划分; 对于修复部分拓扑错误: OSM路网数据是矢量数据,矢量数据包括点、线、面,OSM路网数据是矢量数据是从网上下载的,因此存在一些拓扑错误,拓扑错误包括:矢量面相互重叠、面与面之间缝隙、线段之间相交、线段悬挂错误;拓扑错误的修复方法利用Arcgis软件中的编辑工具结合人工检查手段修复;只有OSM矢量数据的不存在拓扑错误才能对路网数据进行正确的划分; 对于道路的补充部分: 利用机载影像包含的红、绿、蓝三个波段显示的真彩色影像,辅助进行街区划分; 较偏僻的道路指的是:根据机载航空影像显示的地物分布情况,OSM路网数据没有覆盖的地方; S22,确定每一个街区范围内的POI核密度特征、确定每一个街区范围内建筑用地、裸地、耕地、草地、道路、林地或水体的二维形态特征以及确定每一个街区范围内建筑用地、裸地、耕地、草地、道路、林地或水体的三维形态特征; 确定每一个街区范围内的POI核密度特征的过程为: S221,按照POI数据类型进行功能区类别划分,功能区类别包括住宅区、商业区、工业区、公共服务以及开放空间; 将能表达人类活动、社会、经济现象的POI数据进行空间转化,利用核密度分析方法将离散的点数据转化为能进行空间分析和表达的栅格数据; S222,对每个功能区的POI数据进行核密度分析得到POI核密度特征; 对包含功能区类别属性的POI数据进行核密度分析,通过多次实验,将搜索半径设置为500m,最终生成与土地利用分类成果数据分辨率保持一致的1m分辨率的栅格影像,也称为POI分布热点图;根据街区的范围,提取住宅区、商业区、工业区、公共服务以及开放空间在每个街区范围内核密度的均值mn、标准差std以及总和sum,最后得到15个POI核密度特征; 核密度分析能有效的表达POI点数据的空间分布,是常用的POI数据表达方法;以Silverman的四次函数为基础,新x,y位置的预测密度由以下公式确定: 式中,i=1,2,...,n为输入点,如果这些点位于x,y位置的半径距离内,则仅包括总和中的点;Dx,y为新x,y点的密度预测值;r为搜索半径;popi为点的权重值;di为点i与x,y之间的距离;popi字段赋予某些要素比其他要素更大的权重,该字段还允许使用一个点表示多个观察对象。
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