基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法，包括：获取污染监测区域的多源卫星遥感数据；将多源卫星遥感数据划分为多个子区域遥感数据；基于多维区域特征识别潜在工业厂房信息；将污染监测区域按照预设方式划分成多个第一监测子区域和多个第二监测子区域；整合每个子区域内的潜在工业厂房聚集度、工业POI聚集度和污染物浓度，获取每个第一监测子区域的工业企业分布数据；生成每个第一监测子区域的工业聚集度特征信息；根据潜在工业厂房聚集特征、工业聚集度特征和污染物浓度信息构造识别样本集；利用识别样本集进行深度特征学习，得到识别模型；利用识别模型识别出多个第二监测子区域中的工业聚集区域。

【技术实现步骤摘要】
基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法。
技术介绍
遥感图像识别是指利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间对应的地物类别去。随着遥感技术的发展，光学、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测的应用，获取的同一地区的多种遥感影像数据(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)越来越多，这就是多源遥感。与单源遥感影像数据相比，多源遥感数据所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。2016年，环保部与科技企业进行合作，将京津冀及周边重点区域“2+26”城市(2指北京市和天津市，26指河北省石家庄、唐山、保定、廊坊、沧州、衡水、邯郸、邢台，山西省太原、阳泉、长治、晋城，山东省济南、淄博、聊城、德州、滨州、济宁、菏泽，河南省郑州、新乡、鹤壁、安阳、焦作、濮阳、开封26个城市)按照3km×3km划分网格，共计36793个。按照划分成的网格，加密分布大气监测点位。通过大数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取污染监测区域的多源卫星遥感数据；将所述多源卫星遥感数据划分为多个子区域遥感数据；提取所述子区域遥感数据的区域特征信息，所述区域特征信息包括纹理特征、灰度特征、形状特征、位置特征；根据所述区域特征信息对所述子区域遥感数据进行潜在工业厂房分类识别，得到子区域潜在工业厂房信息，计算子区域潜在工业厂房聚集度特征；将每一类所述子区域遥感数据进行分层，提取每一层子区域遥感数据的遥感特征信息；将所述污染监测区域按照预设方式划分成多个第一监测子区域和多个第二监测子区域；获取每个所述第一监测子区域的工业企业分布数据，所述工...

【技术特征摘要】
1.一种基于多源卫星遥感数据的热点网格工业聚集区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取污染监测区域的多源卫星遥感数据；将所述多源卫星遥感数据划分为多个子区域遥感数据；提取所述子区域遥感数据的区域特征信息，所述区域特征信息包括纹理特征、灰度特征、形状特征、位置特征；根据所述区域特征信息对所述子区域遥感数据进行潜在工业厂房分类识别，得到子区域潜在工业厂房信息，计算子区域潜在工业厂房聚集度特征；将每一类所述子区域遥感数据进行分层，提取每一层子区域遥感数据的遥感特征信息；将所述污染监测区域按照预设方式划分成多个第一监测子区域和多个第二监测子区域；获取每个所述第一监测子区域的工业企业分布数据，所述工业企业分布数据包括工业信息点POI聚集数据、污染物数据；根据所述工业POI聚集数据、污染物数据生成每个所述第一监测子区域的工业聚集度特征信息；根据所述潜在工业厂房聚集度特征信息和所述工业聚集度特征信息构造识别样本集；利用所述识别样本集进行深度特征学习，得到识别模型；利用所述识别模型识别所述多个第二监测子区域中的工业聚集区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取污染监测区域的多源卫星遥感数据具体包括：从多源卫星遥感数据库中提取所述污染监测区域的极轨气象卫星遥感数据、静止气象卫星遥感数据、高光谱遥感卫星数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取污染监测区域的多源卫星遥感数据之后，所述方法还包括：将所述多源遥感数据进行预处理，所述预处理包括几何校正、信息增强、平滑滤波、信息融合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖炳瑜，丁相元，汤宇佳，范迎春，
申请(专利权)人：北京英视睿达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11