[发明专利]一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统

说明书

本发明公开一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统，通过创建基础数据信息，利用区块划分方式、区块位置识别、数据点所属区块识别、区块点数计算、区域内含点区块数计算等方法构建初始数据集；再采用所提出非递减剔除迭代法清洗初始数据集，从而可以采用9阶多项式拟合生成含点区块数量与区块边长之间的函数关系式；最后利用其曲线切线斜率变化函数求解确定最优的区块边长确定了最优区块大小。弥补现有空间栅格化技术在随意主观的确定区块划分大小的不足，填补了在寻找最优区块大小上费时费力的缺陷，为空间栅格化技术的区块大小确定提供可靠的理论依据，有利于经空间栅格化技术处理后的栅格划分效果更好的适应区域和数据点的空间分布特征。

技术领域

本发明涉及栅格化空间分析技术领域，尤其涉及一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统。

背景技术

随着栅格化空间分析技术的快速发展，其在城市规划、土地利用规划、道路网交通流、道路事故黑点分析等领域应用广泛，特别是对于现今智能交通的相关研究和实践应用达到了前所未有的高潮。越来越多的学者在研究大范围交通问题时，时常采用栅格化空间分析技术，将所研究的区域范围切分为一个个的小区块，继而分析所持有的数据点在各个小区块的分布特性，以此推测出各个区块的性质，最后通过各个区块特性分析研究对象在整个研究区域的分布性质。在城市规划和土地利用规划中，栅格化空间分析技术常被用于对现有城市区域的土地利用性质的划分；在道路网交通流的研究中，常被应用于对道路线网的切分，从而计算区块内局部交通流特性，再基于此采用图像处理等技术对交通流进行估计、预测等；在道路事故分析研究中，栅格化空间分析技术常被应用于对事故数据所覆盖区域的划分，通过统计各个区块内的事故频率、严重程度等性质，从而挖掘区域范围内的事故风险黑点。

虽然栅格化空间分析技术应用越来越广泛，但是其中的区块大小的确定却没有一个有效的方法支撑，通常人们采用的是主观的选取多个区块大小的值，以试错的方式选取出其中主观意义上觉得满意的区块大小值。然而，这种方法不仅耗时费力，而且主观性很强，其理想的结果也只能获得一种较优值，而不是最优值。

针对上述这种情况，本发明提出了一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统。通过建立含点区块数量与栅格化区块边长(可表征方形区块大小)之间的函数关系式，求解关键点从而确定最优区块大小。这将为栅格化空间分析技术中区块大小的确定，提供一种便捷且有效的科学方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统，以解决现有技术存在的以上问题，其具体方案如下：

第一方面，本发明提供了一种区域数据点栅格化区块大小确定方法，所述方法包括：

创建基础数据信息，所述基础数据信息包括路网图区块划分形式、数据点经纬度数据、区域四方边界、自变量定义域的区块边长预设范围、预设函数关系Y＝f(X)、初始数据集表示、采样方法；

构建初始数据集，所述初始数据集构建方式包括：确定路网图区块划分方法、区块位置识别、数据点所属区块识别、区块内数据点数计算、区域内含点区块数计算，从而构建用于拟合Y＝f(X)的初始数据集；

清洗初始数据集，采用非递减剔除迭代法剔除由划分位置对栅格化效果造成不良影响的初始数据集的数据，从而获得清洗后的可用数据集并可直接用于Y＝f(X)曲线拟合；

Y＝f(X)曲线拟合，根据所述可用数据集二维散点分布特征，确定polynomial拟合法和Levenberg-Marquardt优化方法，以9阶多项式一般式拟合曲线，并求解出该曲线的数值表达式；

确定最优区块大小，根据Y＝f(X)曲线变化特征确定最优区块边长点性质，结合所述拟合曲线Y＝f(X)推导切线斜率函数曲线，建立求解公式，从而确定最优区块边长，即确定了最优区块大小。

优选地，所述创建基础数据信息，所述方法包括：