一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法
本专利技术涉及一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法，属于多模态传感器数据处理
技术介绍
具备不同功能属性的城市区域是随着城市的自然演化自然形成的，并为满足居民日常生活所需提供不同的功能服务。对城市区域功能的获取可以方便很多有价值的服务，例如城市规划、商业选址、出行建议等。目前一类自动进行城市区域功能判别的方法大多依赖于对用户在区域间移动的数据分析。虽然用户在区域间转移的行为模式在一定程度上反映了区域的功能特征，但是用户在区域内部的行为模式在当前的研究中并没有充分利用，以更好地理解用户的行为如驻留时长特征是如何受到区域功能影响的。通过在城市范围内部署的大量Wi-Fi无线接入点，可以获得大量用户的Wi-Fi连接记录。相比于GPS轨迹具有在建筑内部信号缺失的问题，以及手机基站定位精度不高的问题，这种数据形式具有体量大、精度高、富含用户行为特征的优势。除了Wi-Fi访问提供的用户行为特征，城市基础设施的地理位置分布，如公园、建筑、公路等，可以提供城市功能的静态视觉特征反映。采用高清的卫星影像，可以...
【技术保护点】
一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)在城市区域内布置供网络用户免费使用的路由器，利用路由器收集用户访问网络的时间T
【技术特征摘要】
1.一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)在城市区域内布置供网络用户免费使用的路由器，利用路由器收集用户访问网络的时间TA和离开网络的时间TL，或者城市区域内网络用户利用手机自动数据收集程序发送访问网络的时间TA和离开网络的时间TL,每次用户访问的持续时间记为D，则：D＝TL-TA记用户第i次访问网络的行为Bi，Bi用一个四元组(TA,i,TL,i,Di,Uidi)表示，其中Uidi代表该用户的代码ID，每个用户对应一个单独的代码ID，记所有用户访问的总次数为Q，记所有用户访问行为构成的集合为Gall；(2)利用电子地图软件下载城市区域的相应卫星影像,卫星影像的大小为256*256像素，每个像素用RGB颜色值表示；(3)根据上述步骤(1)的用户访问网络时间TA，离开网络时间TL以及持续时间D，计算城市区域的网络特征向量VN，该特征向量VN包括36维，计算过程如下：(3-1)根据用户访问网络时间TA处于一天24小时中的某一小时，将所有用户的访问行为分为24组，记为G[1,2,…,24]，其中G[a]组中的用户访问网络时间TA满足a-1≤TA<a，各组的用户访问行为的数量作为所述的特征向量VN的1-24维VN[1,2,…,24]；(3-2)根据用户访问网络时间TA处于周中或周末，将所有用户的访问行为分为2组，记为G[25,26],其中G[25]组中的用户访问发生在周中，G[26]组中的用户访问发生在周末，各组的用户访问行为数量作为特征向量VN的25-26维VN[25,26]；(3-3)分别计算上述步骤(3-2)中G[25]组和G[26]组中用户访问网络的平均持续时间AvgD[25,26]作为特征向量VN的27-28维VN[27,28]：(3-4)设置一个用户访问网络的持续时间阈值Dth，计算用户访问网络持续时间大于该阈值的用户访问行为的数量占所有用户访问行为总数量的比率Rlong作为特征向量VN的29维VN[29]：其中，I(·)为指示函数，当条件·为真时，I(·)取值为1，当条件·为假时，I(·)取值为0；(3-5)将G[25]组，G[26]组以及Gall中的用户数量Nu作为特征向量VN的30-32维VN[30,31,32]；(3-6)分别计算G[25]组用户访问行为、G[26]组用户访问行为和Gall用户访问行为的平均重连时间Tre作为特征向量VN的33-35维VN[33,34,35]，平均重连时间Tre的计算步骤如下(以G[25]为例)：(3-6-1)根据用户的代码IDUid，将G[25]组的用户访问行为分成Nu个部分，Nu为与该组用户访问行为相对应的用户数量，即每个部分中的所有用户访问行为对应同一个Uid，对于Nu个部分中的第c部分用户访问行为，将上述步骤(1)的访问网络时间TA从小到大排序，得到序列B[1,2,…,p],其中p为第c部分用户访问行为的数量，则第c部分用户访问行为的平均重连时间Tre,c为：其中Maximum为设定的平均重连时间Tre极大值，取值为168小时；(3-6-2)利用下式...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙立峰，晏晨，王鹏，杨士强，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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