[发明专利]一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，包括步骤：获取行人路网所属区域的遥感影像，处理得到归一化差分植被指数和纹理特征；在路网中随机选取部分位置点，采集太阳辐照度作为属性用于构建训练数据，其余位置点作为检测数据通过模型获取属性信息；使用训练数据构建多元回归模型，并对检测数据进行太阳辐照指数的获取；将获取的太阳辐照指数匹配至路网中的位置点，继而得到带有属性信息的路网基础数据。本发明的目的在于实现自动检测出不同区域路网的太阳辐照指数，以获取带有该属性的路网数据，为个性化行人导航提供一定的数据基础，解决现有技术无法为用户提供特定需求的路径推荐的现状。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及的是一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法。

背景技术

如今，在日常生活中，行人导航系统的使用越来越普遍，成为了必不可少的日常需求。但对现有的导航系统，大多基于最短路径进行路径分析，缺少对道路环境因素的度量。其中，最主要的原因就是导航系统所需的基础数据对该类信息的缺失。

在阳光强烈照射，炎热的环境下，外部环境的太阳辐射强度极高，造成环境的紫外线指数飙升，增加了对人体皮肤的伤害。同时，随着地表温度的升高，人体的感知温度也有所提升，极大程度的影响了行人出行的舒适度。

因此，现有技术还有待于改进和发展，本发明将提出一种简易太阳太阳辐照度的检测方法，获取不同区域的路网辐照指数，改善上述现存问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，旨在解决现有技术中导航系统无法考虑道路的阴凉程度来分析路径的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其中，包括步骤：

获取行人路网所属区域的遥感影像，处理得到归一化差分植被指数和纹理特征；

随机选取路网部分位置点，采集太阳辐照度和对应的位置信息；

通过位置信息，获取各位置点的太阳辐照度对应的归一化差分植被指数与纹理特征，融合并构建训练数据集；剩余数据则基于位置信息融合归一化差分植被指数与纹理特征，作为检测数据集用于属性检测；

基于训练数据集构建以得到适用于辐照度检测的多元线性回归模型；

使用多元线性回归模型，对检测数据集的辐照度进行自动识别；

基于现有行人路网，进行地图匹配，将检测所得的属性信息赋予行人路网中的位置点，即得到了带有属性信息的路网基础数据。

所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其中，所述获取行人路网所属区域的遥感影像，处理得到归一化差分植被指数和纹理特征，包括：

获取遥感影像并进行预处理得到预处理的遥感影像；

利用植被叶绿素的光学特性计算预处理的遥感影像的归一化差分植被指数；

采用灰度共生矩阵计算预处理的遥感影像的纹理特征。

所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其中，所述随机选取路网部分位置点，采集太阳辐照度和对应的位置信息，包括：

随机选取路网部分位置点，通过太阳能测试仪采集获取太阳辐照度；

通过手机内置传感器获取所述太阳辐照度的采集点对应的位置信息。

所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其中，所述通过太阳能测试仪采集获取太阳辐照度，包括：