[发明专利]城市群绿度空间提取方法及介质

说明书

本发明提供了一种城市群绿度空间提取方法及介质。其中，该方法包括：获取城市群的高分遥感数据，并提取城市群土地的覆被数据；获取城市群的社会感知数据，并提取城市群土地的社会功能属性数据；根据覆被数据和社会功能属性数据，对城市群的土地进行分类，得到城市群土地与绿度相关的分类信息；根据分类信息，提取城市群的绿度。通过本发明，解决了相关技术中仅仅依靠单一的遥感数据只能获取土地覆被信息，无法获取城市绿度空间的社会功能属性的问题，实现了包含社会功能属性的城市群绿度空间的统计和研究。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种城市群绿度空间提取方法及介质。

背景技术

随着遥感技术的发展，通过遥感手段进行城市绿度制图的方法引起了众多研究者的关注。提取城市绿地的方法主要有两种：一种是基于像元的分类，例如：Ouma et al.结合光谱和空间信息来对Quickbird图像进行分类，提取城市绿地，结果表明该方法能够显着的提高城市绿地提取的精度；Trisakti,B利用基于像元的方法对Pleides影像进行监督(MLEN)和非监督 (ISODATA)分类，将城市绿地按照覆盖度进行了分类；Feng,Q等利用基于像元的方法对无人机航拍影像进行纹理分析和随机森林分类，将城市绿地分为草地、树木、灌木。二是利用面向对象的方法，例如：Hofmann et al. 利用GeoEye-1影像使用面向对象的方法获得了奥地利Bishkek市的植被图；黄慧萍对航空遥感影像利用多尺度分割和面向对象分析方法，将绿地信息分为乔木、灌木、草地；周智勇对GF-1遥感影像、吴瑞娇对Quickbird 影像进行影像分割并基于特征分析将绿地信息分为防护、公园、生产、附属绿地；Fung,T等对ASTER数据进行多尺度分割，将城市绿地分为林地和草地。

上述的研究主要集中简单的城市绿地提取和绿地分类(草地、树木、灌木)，对城市绿度功能的分类研究较少，更缺乏城市群绿度的信息提取和分类。传统的基于遥感数据的城市绿地分类主要集中在草地、树木和灌木之间的分类，无法服务于城市生态绿地建设与规划。因此，仅仅依靠单一的遥感数据只能获取土地覆被信息，无法获取城市绿度空间的社会功能属性。

发明内容

本发明提供了一种城市群绿度空间提取方法及介质，以至少解决相关技术中仅仅依靠单一的遥感数据只能获取土地覆被信息，无法获取城市绿度空间的社会功能属性的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种城市群绿度空间提取方法，包括：

获取城市群的高分遥感数据，并提取所述城市群土地的覆被数据；

获取所述城市群的社会感知数据，并提取所述城市群土地的社会功能属性数据；

根据所述覆被数据和所述社会功能属性数据，对所述城市群的土地进行分类，得到所述城市群土地与绿度相关的分类信息；

根据所述分类信息，提取所述城市群的绿度。

第二方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

通过本发明实施例提供的城市群绿度空间提取方法及介质，采用获取城市群的高分遥感数据，并提取城市群土地的覆被数据；获取城市群的社会感知数据，并提取城市群土地的社会功能属性数据；根据覆被数据和社会功能属性数据，对城市群的土地进行分类，得到城市群土地与绿度相关的分类信息；根据分类信息，提取城市群的绿度的方式，解决了相关技术中仅仅依靠单一的遥感数据只能获取土地覆被信息，无法获取城市绿度空间的社会功能属性的问题，实现了包含社会功能属性的城市群绿度空间的统计和研究。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：