[发明专利]一种基于多源数据的城市功能分区方法及分区系统

说明书

本申请公开了一种基于多源数据的城市功能分区方法及分区系统，属于城市分区技术领域，包括：服务器接收来自采集设备采集的第一数据，并根据第一数据生成第一参考集，筛选第一参考集，得到有效参考集，筛选过程包括对第一参考集中的数据进行有效性判断，通过数据筛选模型剔除无效数据，向有效参考集中叠加时间维度，分析不同时间点的城市功能变化情况，生成带有时变特征的第二参考集；根据第二参考集中的数据进行城市功能分区。在本发明的技术方案实施过程中，通过采用静态采集设备和动态采集设备对第一参考集进行筛选，得到有效参考集，并对有效参考集进行有效性判断，减少无效数据带来的误差，提高数据的有效性，便于城市功能分区的准确进行。

技术领域

本申请涉及城市分区技术领域，具体为一种基于多源数据的城市功能分区方法及分区系统。

背景技术

城市是人类社会发展到一定阶段的产物，为人类生产生活提供所需的活动空间。

随着城市居民对居住、工作、生产经营等需求的增加，城市空间内逐渐形成了居民区、工作区、商业区等具有不同功能的区域，传统的城市功能分区往往是通过用地性质决定，即基于地理实体，而随着大数据技术的发展，城市功能分区的依据不单单依靠地理实体，基于多源地理大数据来开展城市功能分区可以提高城市功能区的准确性，通过各类数据的多源融合，能够多维度判断城市中不同区域的功能。

然而，由于受到获取途径以及数据有效性的限制，在城市功能分区过程中，能直接反映城市功能的数据不够完备，并且数据具有迸发性，城市发展的过程中形成的海量数据难以直接进行使用，需要进行筛选后，才可以投入到城市功能分区的判断中，因此在数据层面，有效数据的缺乏导致城市功能分区的建立难以实现。

现有技术中，针对海量数据的筛选已经发展较为成熟，例如公开号为CN115114353B的中国发明专利中公开了一种大数据的筛选方法和系统，该专利通过分别设置大数据主动筛选和被动筛选机制，实现大数据分类分析的使用协同分析，提高筛选效率；公开号为CN112069269B的中国发明专利公开了一种基于大数据和多维特征的数据溯源方法及大数据云服务器，该专利通过对待溯源数据进行多维特征识别得到多维数据特征队列，并对多维数据特征队列进行数据环境参数聚类得到特征分布信息，通过多维特征提取的方式对数据进行筛选溯源；

而上述专利中，针对数据的筛选都是先将需要筛选的数据收集，再对收集到的数据进行筛选，这种方式方法无法适用于城市地理数据的筛选中，因为城市地理数据具有时效性，不同时间的城市地理数据都会反映不同的结果，时间演变特征会影响数据的有效性，因此传统的数据处理方法无法适用。

所以有必要提供一种基于多源数据的城市功能分区方法及分区系统来解决上述问题。

需要说明的是，本背景技术部分中公开的以上信息仅用于理解本发明构思的背景技术，并且因此，它可以包含不构成现有技术的信息。

发明内容

基于现有技术中存在的上述问题，本申请实施例的目的在于：提供一种基于多源数据的城市功能分区方法及分区系统，达到数据利用率高的效果。

本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于多源数据的城市功能分区方法，包括：

服务器接收来自采集设备采集的第一数据，并根据第一数据生成第一参考集，该第一数据为城市地理数据，所述采集设备包括静态采集设备和动态采集设备；

对所述第一参考集进行筛选，得到有效参考集，其中筛选过程包括对第一参考集中的数据进行有效性判断，并通过数据筛选模型将无效数据剔除，以减少无效数据带来的误差；

向有效参考集中叠加时间维度，分析不同时间点的城市功能变化情况，并生成带有时变特征的第二参考集；

根据所述第二参考集中的数据进行城市功能分区。