基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及城市规划领域，提供一种基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法及系统，包括：获得城市网格和处理后的轨迹数据；将城市网格和处理后的轨迹数据进行加权匹配，获得四层有向加权网络；将四层有向加权网络输入图划分模型进行无监督训练，获得四层城市社区结构，提取四层城市社区结构中的重叠结构；通过兴趣点数据构建测量指标，通过测量指标对重叠结构进行识别，获得重叠结构的土地使用特点和空间交互模式。本发明专利技术将网络科学中图划分的方法引入城市规划，具有较好的效益，同时能够批量化、自动化的进行城市结构划分；并且能充分挖掘隐藏在城市居民活动中城市的空间交互信息，挖掘其土地利用特征和其空间交互关系。挖掘其土地利用特征和其空间交互关系。挖掘其土地利用特征和其空间交互关系。

【技术实现步骤摘要】
基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及城市规划领域，尤其涉及一种基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在过去的三十多年间，城镇化进程带来的充足的劳动力、良好的基础设施和低廉的土地，为经济快速发展奠定了基础。但不可回避的是，我国城镇化进程中出现了诸多问题。特别对于一些省会城市或者大都市来说，城市问题尤为严重。“城市病”主要表现为交通拥堵、住房紧张、供水不足、能源紧缺、环境恶化等，给城市造成了负担，甚至制约了城市的发展。城市的发展结构与城市居民生活和经济息息相关，通过科学手段结合人类活动对城市空间结构进行确定，提供可操作、科学合理的空间结构分析方法，成为数字城市研究的重要方向。
[0003]城市结构日趋复杂多样，具有明显的层次性和重叠性，不同层次的城市区域具有较为明显的层级重叠关系，从人类活动探讨这种层次重叠性，有助于从局部到整体逐步把握城市空间结构的区域变化和空间分布，城市的重叠结构与其他地块的交互远远大于自身与自身发生的交互，可以理解为城市空间交互的枢纽区域，而这种交互可以通过人的行为来计算。在此前已有一些专家针对城市结构划分方法做了相关研究，这些方法可以划分为基于统计调查的方法和基于模型的方法，但目前针对城市结构层次性和城市重叠性的研究还较少。其中，基于统计调查的方法结合调查统计和专家评判的方式进行划定，即在城市结构的划定过程中，基于实地调查统计结果，选择数名对城市有一定认识，具有较高代表性和权威性的专家进行评判。该方法通常具有较大的主观性，时间、人力和资金成本高的问题。基于模型的方法在众源地理大数据的支持下，通过科学的数据分析和大数据挖掘方法对城市区域进行划定，提供可操作、科学合理的空间优化模型。众源地理数据具有数据量大，现势性强，来源丰富，成本低等优势。基于众源地理数据自下而上的采集特点，研究人员可以轻松获取城市范围的、海量丰富的、基于个人的时空信息，从而实现精细的地理分析与建模，为研究城市结构提供更好的服务。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于，解决现有技术中存在的具有较大的主观性，时间、人力和资金成本高的技术问题，且可以检测城市中的层次重叠结构并识别其特征。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法，包括步骤：
[0007]S1：获取研究区域内的城市地图数据、出租车轨迹数据和兴趣点数据，对所述城市地图数据进行城市单元划分，获得城市网格；对所述出租车轨迹数据进行预处理，获得处理
后的轨迹数据；
[0008]S2：将所述城市网格和所述处理后的轨迹数据进行加权匹配，获得四层有向加权网络；
[0009]S3：将所述四层有向加权网络输入图划分模型进行无监督训练，训练完成后获得四层城市社区结构，提取所述四层城市社区结构中的重叠结构；
[0010]S4：通过所述兴趣点数据构建测量指标，通过所述测量指标对所述重叠结构进行识别，获得所述重叠结构的土地使用特点和空间交互模式。
[0011]优选地，步骤S1具体为：
[0012]S11：通过GIS软件处理所述城市地图数据，对所述城市地图数据的城市区域进行空间渔网分析，将所述城市区域划分为所述城市网格；所述城市网格包括多个500mx500m的城市网格单元；
[0013]S12：剔除所述出租车轨迹数据中不在所述城市区域的点数据和无效的点数据，获得剔除后的轨迹数据；
[0014]S13：提取每条所述剔除后的轨迹数据中的上下车点数据，所述处理后的轨迹数据为所述上下车点数据的集合。
[0015]优选地，步骤S2具体为：
[0016]S21：将所述处理后的轨迹数据中各所述上下车点数据与各所述城市网格单元进行匹配，将各所述城市网格单元类比为图节点，将各城市网格单元间的交互次数类比为边的权重；
[0017]S22：有向加权网络由多个所述城市网格单元和各所述城市网格单元间的交互关系组成，所述交互关系与所述城市网格单元间的交互次数有关；
[0018]S23：将所述处理后的轨迹数据进行路程分层，轨迹路程小于3km的为第一层，轨迹路程小于5km的为第二层，轨迹路程小于9km的第三层，全部轨迹路程为第四层，对所述第一层、所述第二层、所述第三层和所述第四层分别构建对应的有向加权网络，获得所述四层有向加权网络。
[0019]优选地，步骤S3具体为：
[0020]S31：将所述图划分模型中各节点的内存均用对应节点的id初始化，各节点获得对应的唯一标签；
[0021]S32：选择某一节点作为监听器节点；
[0022]S33：所述监听器节点的所有相邻节点均向所述监听器节点发送自己的唯一标签，所述监听器节点在收到的所有标签中选择最流行标签；
[0023]S34：重复步骤S32
‑
S33共n次，遍历所有节点，获得所有节点的最流行标签；
[0024]S35：对各所述节点的所有标签进行后处理，获得所述四层城市社区结构，通过重叠模块度函数能够评价所述四层城市社区结构的划分结果，所述重叠模块度函数具体为：
[0025][0026]其中，m为网络中边的权重和，A为网络的带权邻接矩阵，若节点v到节点w之间存在一条边，则A
vw
为vw边的权重，反之为0；k
v
，k
w
分别为节点v的出度权重和和节点w的入度权重和，O
v
，O
w
分别为节点v和节点w所属的社区数；
[0027]S36：提取所述四层城市社区结构中的重叠结构。
[0028]优选地，步骤S4中，所述测量指标包括：丰富度、辛普森指数和熵测量指标；
[0029]通过所述丰富度能够识别土地使用情况和功能类型；通过所述辛普森指数和所述熵测量指标可以识别土地混合状况；
[0030]所述丰富度的公式具体为：
[0031][0032]F
i,l
表示第i个地块中的第l类POI的富集指数，n
l,i
表示第i个地块中的第l类土地利用类型的数量，n
i
是第i个地块中所有POI的数量。N
l
为第l类POI的总数，N是整个研究区域内POI的总数；
[0033]所述辛普森指数和所述熵测量指标通过希尔指数来表示，公式具体为：
[0034][0035]公式中D代表希尔指数的值，p
i
代表第i类POI所占比例；当q＝1时，它是代表熵，值越高说明POI种类分布越无序，越低代表POI种类分布越有序；q＝2时是幸普森指数的逆值，辛普森指数衡量的是从一个城市区域中随机选择的两个POI属于同一类别的概率；因此，它既考虑了POI的丰富度，又考虑了不同类型POI的相对丰度，值越低说明土地的混合利用程度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法，其特征在于，包括步骤：S1：获取研究区域内的城市地图数据、出租车轨迹数据和兴趣点数据，对所述城市地图数据进行城市单元划分，获得城市网格；对所述出租车轨迹数据进行预处理，获得处理后的轨迹数据；S2：将所述城市网格和所述处理后的轨迹数据进行加权匹配，获得四层有向加权网络；S3：将所述四层有向加权网络输入图划分模型进行无监督训练，训练完成后获得四层城市社区结构，提取所述四层城市社区结构中的重叠结构；S4：通过所述兴趣点数据构建测量指标，通过所述测量指标对所述重叠结构进行识别，获得所述重叠结构的土地使用特点和空间交互模式。2.根据权利要求1所述的基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法，其特征在于，步骤S1具体为：S11：通过GIS软件处理所述城市地图数据，对所述城市地图数据的城市区域进行空间渔网分析，将所述城市区域划分为所述城市网格；所述城市网格包括多个500mx500m的城市网格单元；S12：剔除所述出租车轨迹数据中不在所述城市区域的点数据和无效的点数据，获得剔除后的轨迹数据；S13：提取每条所述剔除后的轨迹数据中的上下车点数据，所述处理后的轨迹数据为所述上下车点数据的集合。3.根据权利要求2所述的基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法，其特征在于，步骤S2具体为：S21：将所述处理后的轨迹数据中各所述上下车点数据与各所述城市网格单元进行匹配，将各所述城市网格单元类比为图节点，将各城市网格单元间的交互次数类比为边的权重；S22：有向加权网络由多个所述城市网格单元和各所述城市网格单元间的交互关系组成，所述交互关系与所述城市网格单元间的交互次数有关；S23：将所述处理后的轨迹数据进行路程分层，轨迹路程小于3km的为第一层，轨迹路程小于5km的为第二层，轨迹路程小于9km的第三层，全部轨迹路程为第四层，对所述第一层、所述第二层、所述第三层和所述第四层分别构建对应的有向加权网络，获得所述四层有向加权网络。4.根据权利要求1所述的基于标签传播算法的城市重叠结构特征检测方法，其特征在于，步骤S3具体为：S31：将所述图划分模型中各节点的内存均用对应节点的id初始化，各节点获得对应的唯一标签；S32：选择某一节点作为监听器节点；S33：所述监听器节点的所有相邻节点均向所述监听器节点发送自己的唯一标签，所述监听器节点在收到的所有标签中选择最流行标签；S34：重复步骤S32
‑
S33共n次，遍历所有节点，获得所有节点的最流行标签；S35：对各所述节点的所有标签进行后处理，获得所述四层城市社区结构，通过重叠模块度函数能够评价所述四层城市社区结构的划分结果，所述重叠模块度函数具体为：
其中，m为网络中边的权重和，A为网络的带权邻接矩阵，若节点v到节点w之间存在一条边，则A
vw
为vw边的权重，反之为0；k
v
，k
w
分别为节点v的出度权重和和节点w的入度权重和，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇轩，胡胜，张紫微，王善霖，吴亮，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：