一种基于时序数据的城乡过渡带的识别制造技术

本公开是关于一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法，所述方法包括：对时序数据进行格网化处理，并计算城镇化指标，得到每个格网内城镇化指标的时序曲线；划分城镇化指标时序曲线的基本类型，提取每个格网内时序曲线的多种曲线特征，并从中选取目标格网作为训练样本；使用训练样本，通过预设学习算法进行模型训练，并对所有格网进行分类；统计数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数和类型，并逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点；根据各个格网的时间节点，逐年筛选符合预设条件的格网，生成对应年份的城乡过渡带空间分布数据。通过该技术方案，能够快速、准确地获取长时间的城乡过渡带分布数据，是对现有方法的有益补充。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时序数据的城乡过渡带的识别
本公开涉及地理信息处理
，尤其涉及一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法。
技术介绍
城乡过渡带作为城市和乡村之间一个相对独立的地域实体，受城镇化影响强烈，该区域经济得到快速发展的同时，也存在人口构成复杂、管理困难、生态环境脆弱等诸多问题，是城市可持续发展过程中需要重点关注的区域。因此，识别城乡过渡带空间范围成为基于该地域实体开展相关研究工作的数据基础。距离阈值设定、突变检测和空间聚类是常用的城乡过渡带识别方法。距离阈值设定是依据经验将距中心城区或建成区一定距离的环状区域划定为城乡过渡带。这种方法具有较强的主观性和局限性，需要根据城市的规模和发展趋势调整阈值。突变检测方法通常基于某些与城镇发展程度高度相关的要素或指标，如人口密度、城市用地占比、土地利用信息熵等，在城乡空间梯度上表现出的过渡性质的特征寻找两个地域实体之间发生转换的突变点。还有部分研究利用社会经济要素在不同地域实体上分布的疏密程度差异，通过空间聚类方法识别城乡过渡带。然而仅仅基于空间维度特征识别城乡过渡带的方法，忽略了它的动态属性和时间维度特征，目前城乡过渡带识别的方法体系中缺少对城乡过渡带时间属性的探索以及基于时空维度结合的识别方法，可能导致城乡过渡带识别精度无法有效提升。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法。根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法，所述方法包括：对时序数据进行格网化处理，并计算城镇化指标，得到每个格网内城镇化指标的时序曲线；划分城镇化指标时序曲线的基本类型，提取每个格网内时序曲线的多种曲线特征，并从中选取目标格网作为训练样本；使用所述训练样本，通过预设学习算法进行模型训练，并对所有格网进行分类；统计数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数和类型，并逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点；根据各个格网的时间节点，逐年筛选符合预设条件的格网，生成对应年份的城乡过渡带空间分布数据。在一个实施例中，优选地，所述时序数据包括可表征城镇化水平的多年连续不透水面数据，所述城镇化指标包括不透水面盖度，采用以下第一计算公式计算所述不透水面盖度：其中，Pit为第i个格网中第t年的不透水面盖度，∑SIit为第i个格网中第t年的不透水面面积之和，S0为单个格网的格网面积。在一个实施例中，优选地，所有格网的总面积采用以下判断标准确定：Vmax＜S0＜Umin其中，S0为单个格网的面积，Vmax为最大的村庄面积，Umin为最小的县城或市辖区的面积。在一个实施例中，优选地，所述城镇化指标时序曲线的基本类型包括：第一曲线类型，第二曲线类型，第三曲线类型，第四曲线类型，第五曲线类型和第六曲线类型；所述第一曲线类型的不透水面盖度始终维持在较低的水平；所述第二曲线类型的不透水面盖度起初维持在较低的水平，随后开始快速上升；所述第三曲线类型的不透水面盖度始终保持快速上升的趋势；所述第四曲线类型的不透水面盖度起初快速上升，随后上升速度减缓，并最终维持在较高的水平；所述第五曲线类型的不透水面盖度始终维持在较高的水平；所述第六曲线类型的不透水面盖度经历了低水平稳定阶段、快速上升阶段和高水平稳定阶段。在一个实施例中，优选地，数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数包括：0、1和2，类型包括：乡村腹地转变为城乡过渡带和/或城乡过渡带转变为城市核心区，两个时间节点分别对应乡村腹地转变为城乡过渡带的第一时间节点T1和城乡过渡带转变为城市核心区的第二时间节点T2，其中，所述第一时间节点T1早于所述第二时间节点T2。在一个实施例中，优选地，所述逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点，包括：当格网的时序曲线的基本类型为第一曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为0次，则将两个时间节点中的第一时间节点T1和第二时间节点T2设置为9999；当格网的时序曲线的基本类型为第二曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为1次，类型为乡村腹地转变至城乡过渡带，则将两个时间节点中的第二时间节点T2设置为9999，并计算逐年的指标增长幅度，当连续N年增长幅度均大于第一预设增长幅度时，确定为进入快速上升阶段，得到两个时间节点中的第一时间节点T1点；当格网的时序曲线的基本类型为第三曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为0次，则将两个时间节点中的第一时间节点T1设置为0，第二时间节点T2设置为9999；当格网的时序曲线的基本类型为第四曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为1次，类型为城乡过渡带转变至城市核心区，则将两个时间节点中的第一时间节点T1设置为0，并计算逐年的指标增长幅度，当连续N年后续增长幅度均小于第二预设增长幅度时，确定为快速增长阶段结束，得到两个时间节点中的第二时间节点T2；当格网的时序曲线的基本类型为第五曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为0次，则将两个时间节点中的第一时间节点T1和第二时间节点T2设置为0；当格网的时序曲线的基本类型为第六曲线类型时，其发生地域属性转变的次数为2次，由乡村腹地转变至城乡过渡带，再由城乡过渡带转变为城市核心区，计算逐年的指标增长幅度，当连续N年增长幅度均大于所述第一预设增长幅度时，确定进入快速增长阶段，得到两个时间节点中的第一时间节点T1；当连续N年后续增长幅度均小于所述第二预设增长幅度时，确定为快速增长阶段结束，得到两个时间节点中的第二时间节点T2。在一个实施例中，优选地，所述时序曲线的多种曲线特征包括以下至少一项或多项：最小值、最大值、增幅、均值、中位值、标准差、偏度、峰度、信息熵，相邻时间点差值的最小值、最大值、平均值，以及趋势指标。在一个实施例中，优选地，根据各个格网的编号等间隔的选择目标格网作为所述训练样本。在一个实施例中，优选地，所述预设学习算法包括随机森林算法，所述使用所述训练样本，通过预设学习算法进行模型训练，并对所有格网进行分类，包括：计算每个格网中时序曲线的曲线特征变量，以所述目标格网为训练样本训练随机森林模型，通过袋外误差评价不同参数下的模型效果，并使用最优模型判断每个格网所属类型。在一个实施例中，优选地，采用以下公式筛选符合预设条件的格网：T1＜Y＜T2其中，Y为所求城乡过渡带的对应时间，且Y的取值范围为时序数据的起始时间至结束时间。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本专利技术提出并构建了顾及城乡过渡带时空动态性的识别方法，充分考虑了空间单元地域属性的转变以及城乡过渡带及其内部要素始终处于变化状态的特征，基于时序影像产品，综合时空维度信息，实现长时间、连续的城乡过渡带范围自动化识别。该方法不受城市发展模式(同心圆、多核心等)的影响，适用范围广，是对现有方法体系的有益补充。应当理解的是，以上的一般描述和后本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n对时序数据进行格网化处理，并计算城镇化指标，得到每个格网内城镇化指标的时序曲线；/n划分城镇化指标时序曲线的基本类型，提取每个格网内时序曲线的多种曲线特征，并从中选取目标格网作为训练样本；/n使用所述训练样本，通过预设学习算法进行模型训练，并对所有格网进行分类；/n统计数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数和类型，并逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点；/n根据各个格网的时间节点，逐年筛选符合预设条件的格网，生成对应年份的城乡过渡带空间分布数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于时序数据的城乡过渡带的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
对时序数据进行格网化处理，并计算城镇化指标，得到每个格网内城镇化指标的时序曲线；
划分城镇化指标时序曲线的基本类型，提取每个格网内时序曲线的多种曲线特征，并从中选取目标格网作为训练样本；
使用所述训练样本，通过预设学习算法进行模型训练，并对所有格网进行分类；
统计数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数和类型，并逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点；
根据各个格网的时间节点，逐年筛选符合预设条件的格网，生成对应年份的城乡过渡带空间分布数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时序数据包括可表征城镇化水平的多年连续不透水面数据，所述城镇化指标包括不透水面盖度，采用以下第一计算公式计算所述不透水面盖度：



其中，Pit为第i个格网中第t年的不透水面盖度，∑SIit为第i个格网中第t年的不透水面面积之和，S0为单个格网的格网面积。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，单个格网的面积采用以下判断标准确定：
Vmax＜S0＜Umin
其中，S0为单个格网的面积，Vmax为最大的村庄面积，Umin为最小的县城或市辖区的面积。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述城镇化指标时序曲线的基本类型包括：第一曲线类型，第二曲线类型，第三曲线类型，第四曲线类型，第五曲线类型和第六曲线类型；
所述第一曲线类型的不透水面盖度始终维持在较低的水平；
所述第二曲线类型的不透水面盖度起初维持在较低的水平，随后开始快速上升；
所述第三曲线类型的不透水面盖度始终保持快速上升的趋势；
所述第四曲线类型的不透水面盖度起初快速上升，随后上升速度减缓，并最终维持在较高的水平；
所述第五曲线类型的不透水面盖度始终维持在较高的水平；
所述第六曲线类型的不透水面盖度经历了低水平稳定阶段、快速上升阶段和高水平稳定阶段。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，数据时序范围内每类格网发生地域属性改变的次数包括：0、1和2，类型包括：乡村腹地转变为城乡过渡带和/或城乡过渡带转变为城市核心区，两个时间节点分别对应乡村腹地转变为城乡过渡带的第一时间节点T1和城乡过渡带转变为城市核心区的第二时间节点T2，其中，所述第一时间节点T1早于所述第二时间节点T2。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述逐个类型确定每个格网地域属性改变的两个时间节点，包括：
当格网的时序曲线的基本类型为第一曲线类型时，其发...

【专利技术属性】
技术研发人员：任红艳，赵璐，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11