[发明专利]一种基于POI和高分辨率遥感影像提取城市功能区的方法

说明书

本发明涉及一种基于遥感影像和POI的功能区识别方法，使用的数据包括高分二号遥感影像和网络POI点数据以及实地采样数据，处理过程为：a、将遥感影像进行预处理，统一多源数据的坐标系统；b、进行城市功能和POI分类，将POI图层归类为功能图层；c、基于遥感影像进行分割和分类，得到分割矢量数据和非建成区土地利用数据；d、将POI数据按照规则追加至破碎图斑，得到破碎的功能图斑；e、将破碎图斑按照权重值及计算公式追加至街区图斑，得到以街区为单位的城市功能分区。

技术领域

本发明属于城市地理中遥感信息技术应用领域，重点解决城市内部功能区的识别问题，基于遥感影像和网络POI数据识别城市功能区，解决了遥感影像不能准确识别城市内部土地利用的问题，同时使POI数据面状化并具有边界属性，两种数据的结合使用可客观、快速、准确识别城市功能区，既可用于城市建成区的动态研究，也有助于研究城市内部活动等的相关问题。

背景技术

遥感影像已广泛应用于地球表面土地覆被、大气质量、气温反演等相关研究，在城市地理学中，主要使用遥感影像提取城市土地利用类型，用于研究城市建成区扩张、城市内部土地利用变化、城市建成区对非建成区的胁迫等。在目前利用遥感影像识别城市建成区的研究中，常用的有监督分类、非监督分类、面向对象等方法，识别结果中水体、林地、农地等自然形态较为明显的地物精度较高，而居住小区、商业中心、学校医院等公共服务区域识别精度较低。网络POI数据目前较多的应用与城市人口活动分析，空间布局研究等，其特点是分类详细，点密度较大，覆盖全面，有助于从细节上研究城市功能的空间布局。

目前基于遥感影像的城市研究中，以TM影像研究大尺度的城市扩展为主，在城市内部中，利用高分辨率遥感影像分析非建成区及其动态变化等，由于居住区、商业区、公共服务等建筑物的属性难以从遥感影像确定，因此遥感影像识别具有社会属性地物的准确率较低；POI数据的应用分析相对较少，目前其应用于城市建成区的研究中，主要方法是计算道路缓冲区范围内点的密度，研究沿道路方向上的城市功能区分布特征。以点密度为基础的方法具有一定的缺点，由于不同类型的功能点密度差距较大，在构建功能权重指标体系的过程中，各类型功能权重难以确定统一标准，影响区功能区识别的准确率。

发明内容

本发明的目的是根据遥感影像具有的自然属性划分斑块，根据POI具有的社会属性识别功能，将自然斑块与功能属性结合，基于道路斑块进行城市功能区划。具体包括以下内容：

一种基于遥感影像和网络POI数据的功能区识别方法技术流程图见图1，主要包括以下步骤：

A、城市功能及POI分类

按照人类活动和土地利用类型对城市功能进行分类，分为居住、小商业、购物中心、工业、公司、公共服务、交通、农业、生态，其中公共服务根据影响范围分为三级，具体POI归类表1。

表1 城市功能及POI分类

B、遥感影像分割、分类

在ENVI平台上对遥感影像进行分割、分类，形成道路斑块，并设置合适的参数得到以建筑物为单位大小的矢量斑块（功能破碎斑块），然后进一步将遥感影像分类，得到农业用地、生态用地、水体等基础数据。

C、 POI功能追加

POI追加至破碎图斑

首先将POI数据追加至功能破碎斑块中，按照功能重要性确定破碎斑块功能，即

公服一级>居住>工厂>公司>二级公服>三级公服>小商业点

破碎图斑追加至街区斑块

a、使用特尔斐法，收集专家打分数据，构建城市功能权重指标体系，结果见表2。

表2 城市功能权重指标体系