一种城市功能区的分类方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种城市功能区的分类方法及装置、电子设备和存储介质，其中，城市功能区的分类方法包括：获取遥感影像数据的多个特征单词组，其中，特征单词组包括自然属性特征单词组和社会属性特征单词组，对遥感影像数据进行分割，生成至少一个城市功能区；在每个特征单词组中确定用于表达每个城市功能区的目标特征单词，并根据城市功能区的目标特征单词确定城市功能区的主题分布；基于城市功能区的主题分布，对城市功能区进行分类。由于本方法中的目标特征单词融合了自然属性特征数据和社会属性特征数据，所以确定的城市功能区的主题分布会更加全面和客观，可以在城市功能区的分类过程中获得更高的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种城市功能区的分类方法及装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种城市功能区的分类方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
城市化进程使得城市内部产生了各种功能区，作为不同社会经济活动的空间载体，满足人们对生活、工作、教育和公共服务的多样化需求，如居民区、商业区、工业区、棚户区以及学校等。城市功能区通常被用作城市规划和管理的基本单元，对于揭示城市的社会和物理特征至关重要，并且可以实现各种有价值的应用，例如住宅搬迁、商业选址和城市交通规划等，此外还被用于经济影响评估和人口统计学研究等。现有的城市功能区分类方法基于高分辨率遥感影像进行分类。影像数据提供了丰富的自然属性特征数据，如光谱、纹理、形状等，因此自然属性特征数据常被用于功能区分类。但是对于一个功能区，其往往由各种不同的地物组成，环境复杂，土地利用性质与人类的社会经济活动具有更强的相关性，仅仅利用影像数据进行功能区的分类较为困难。另外，随着大数据时代的到来，越来越多的社会属性特征数据可以被用于城市功能区分析，如手机定位数据、POI数据以及出租车轨本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种城市功能区的分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取遥感影像数据的多个特征单词组，其中，所述特征单词组包括自然属性特征单词组和社会属性特征单词组，每个特征单词组包括多个特征单词；/n对遥感影像数据进行分割，生成至少一个城市功能区；/n在每个特征单词组中确定用于表达每个城市功能区的目标特征单词，并根据所述城市功能区的目标特征单词确定所述城市功能区的主题分布；/n基于所述城市功能区的主题分布，对所述城市功能区进行分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种城市功能区的分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取遥感影像数据的多个特征单词组，其中，所述特征单词组包括自然属性特征单词组和社会属性特征单词组，每个特征单词组包括多个特征单词；
对遥感影像数据进行分割，生成至少一个城市功能区；
在每个特征单词组中确定用于表达每个城市功能区的目标特征单词，并根据所述城市功能区的目标特征单词确定所述城市功能区的主题分布；
基于所述城市功能区的主题分布，对所述城市功能区进行分类。


2.根据权利要求1所述的城市功能区的分类方法，其特征在于，获取遥感影像数据的多个特征单词组，包括：
在所述遥感影像数据中设置滑动窗口，提取每个滑动窗口中的影像数据的光谱特征和至少一类景观指数特征；
对所述光谱特征和至少一类景观指数特征分别进行聚类，得到每一类特征对应的特征单词，将每一类特征单词作为一个自然属性特征单词组。


3.根据权利要求1所述的城市功能区的分类方法，其特征在于，获取遥感影像数据的多个特征单词组，包括：
获取所述遥感影像数据对应的多个类别的兴趣点数据；
将每个类别的兴趣点数据作为一个特征单词，并基于所述特征单词生成社会属性特征单词组。


4.根据权利要求2所述的城市功能区的分类方法，其特征在于，在每个特征单词组中确定用于表达每个城市功能区的目标特征单词，包括：
选取每个城市功能区的目标像素，获取以所述目标像素为中心的影像窗口，计算所述影像窗口的光谱特征和至少一类景观指数特征；
将所述影像窗口的光谱特征和至少一类景观指数特征分别与对应类别的所述自然属性特征组内的特征单词进行欧氏距离对比，在每个自然属性特征组内将欧氏距离最近的特征单词作为所述城市功能区的目标特征单词。


5.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜世宏，杜守基，张修远，刘波，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11