[发明专利]融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法

权利要求书

1.融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)通过电子地图获取区域的POI数据，所述POI数据包括位置信息和类别属性；通过Landsat获取区域的遥感影像；从地理数据云平台和Bigemap数据下载软件获取区域的空间地理实体数据；所述空间地理实体数据包括道路矢量数据和建筑布局矢量数据；

(2)从所述POI数据的类别属性中选取对城市功能区划分敏感的类别形成评价类别，所述评价类别对应的POI数据形成职能POI数据；将所述职能POI数据与所述空间地理实体数据进行匹配，以获取各地理实体中各类别POI数据的初始分布结构；各类别POI数据的初始分布结构包括不同类别POI数据各自的数量Counti和密度Densityi；

Densityi＝Counti/Areai,i＝1,2,3……n； (1)

式中，i为POI数据的类别数，Densityi为区域内第i类POI的密度,个/km²,Counti为区域内第i类POI的数量，Areai为区域的面积,km²；

(3)从区域的所述遥感影像中提取地表覆盖数据；

(4)基于步骤(2)中各类别POI数据的初始分布结构和步骤(3)中地表覆盖数据制定决策树分类规则；所述决策树分类规则为：

景区:Counti＞30Densityi＞11/km²；

商业区:不透水层覆盖建筑布局属于商业建筑；

公共服务区:不透水层覆盖建筑布局属于公共服务；

居民区:不透水层覆盖Counti＞8Densityi＞5/km²；

其中，表示同时符合；不透水层覆盖的含义:植被覆盖百分比＜0.5不透水层覆盖百分比＜0.65；

(5)根据所述决策树分类规则对区域的城市功能区进行划分。

2.根据权利要求1所述的融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，其特征在于，步骤(3)中所述地表覆盖数据包括植被覆盖百分比和不透水层覆盖百分比。

3.根据权利要求1所述的融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，其特征在于，步骤(1)中所述遥感影像在晴朗无云的气象条件下获得，并经去条带化处理。

4.根据权利要求1所述的融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，其特征在于，步骤(2)中所述评价类别包括居民区、景区、商业区和公共服务区。

5.根据权利要求2所述的融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，其特征在于，所述植被覆盖百分比和不透水层覆盖百分比基于线性光谱混合模型计算得到；所述线性光谱混合模型的数学表达式如下：

式中，ρ_b为b波段的反射率，N为端元数，此处为4，fi为端元i在像元内所占面积的比例，ρ(i,b)为端元i在b波段的反射率，e_b为模型拟合误差；

求解模型的约束条件如下：

f_i≥0 (4)；

选择植被、土壤、低反照率和高反照率地物四类端元，得到ρ(i,b)为端元i在b波段的反射率，依据公式(2)，在求解模型的约束条件下利用选取的端元光谱对星上反射率光谱进行光谱解混：端元i在b波段的反射率与端元i占像元面积百分比为权重的累加和可得像元在b波段的反射率，最终得到植被占像元百分比、高反照率地物占像元百分比和低反照率地物占像元百分比；

植被占像元百分比即为所述植被覆盖百分比；

高反照率地物占像元百分比和低反照率地物占像元百分比，二者依据以下的公式(5)可得不透水层的反射率，以不透水层代替高低反照率地物重新带入线性光谱混合模型，进而可计算得到所述不透水层覆盖百分比：

ρ_imp，b＝f_lowρ_low,b+f_highρ_high,b+e_b (5)；

其中，ρ_imp,b为不透水层在b波段的反射率，ρ_low,b为低反照率地物在b波段的反射率，ρ_high,b为高反照率地物在b波段的反射率，f_low为低反照率地物所占像元百分比，f_high为高反照率地物所占像元百分比。