本申请涉及一种地块分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品中，地块分析方法包括获取目标图像；将目标图像输入苫盖提取模型，获得目标图像中的苫盖分布信息；根据预设规则和苫盖位置信息对目标图像进行划分，获得管理地块信息，管理地块信息包括管理地块的位置信息；将苫盖分布信息和管理地块信息进行匹配，并根据匹配结果确定管理地块对应的苫盖信息。该地块分析方法通过利用苫盖提取模型获得的苫盖信息与管理地块信息匹配，确定管理地块对应的苫盖信息，实现了快速而准确地进行管理地块苫盖信息的提取。进行管理地块苫盖信息的提取。进行管理地块苫盖信息的提取。
【技术实现步骤摘要】
地块分析方法及装置
[0001]本申请涉及地理信息系统、环境保护、塑料污染的交叉
，特别是涉及一种地块分析方法及装置。
技术介绍
[0002]扬尘来源主要有三类，分别是施工扬尘、道路扬尘和裸地扬尘。为了减少施工和裸地扬尘，对场地进行苫盖是主要的方式。然而，部分施工区域存在围而未建的情况，甚至是长达多年未建设的情况，使得裸地或施工区常年被苫盖无法利用。
[0003]为加快推进绿色空间结构，有序推进拆除腾退地块实施绿化，切实改善城乡人居环境，实现“以绿看地”目标，推进“揭网见绿”工作，需要对北京市范围内揭网见绿潜在地块进行底数摸排和空间分析工作。
[0004]然而，苫盖多呈现形状随机、分布分散的状态，人工解译难度大，现有的基于遥感的人工提取工作流程，不仅费时费力，人眼提取的准确率低。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对现有技术中，对于人工提取苫盖准确率较低的问题，提供一种地块分析方法及装置。
[0006]第一方面，本申请提供了一种地块分析方法。所述地块分析方法，包括：
[0007]获取目标图像；
[0008]将所述目标图像输入苫盖提取模型，获得所述目标图像中的苫盖分布信息；
[0009]根据预设规则和所述苫盖分布信息对所述目标图像进行划分，获得管理地块信息，所述管理地块信息包括管理地块的位置信息；
[0010]将所述苫盖分布信息和所述管理地块信息进行匹配，并根据所述匹配结果确定管理地块对应的苫盖信息。
[0011]在其中一个实施例中，所述苫盖分布信息包括多个苫盖位置信息，所述管理地块包括多个管理地块；
[0012]所述将所述苫盖分布信息和所述管理地块信息进行匹配，并根据所述匹配结果确定所述管理地块对应的苫盖信息，包括：
[0013]针对每个所述管理地块，将所述管理地块的区域内的苫盖位置信息作为所述管理地块对应的苫盖信息。
[0014]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0015]对每个所述管理地块进行编码，确定每个所述管理地块的标识码；
[0016]根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定每个所述管理地块对应的苫盖属性；
[0017]将每个所述管理地块的位置信息，确定每个所述管理地块对应的地区属性；
[0018]根据每个所述管理地块的标识码、每个所述管理地块对应的苫盖属性和每个所述
管理地块对应的地区属性，确定管理地块信息表。
[0019]在其中一个实施例中，所述苫盖属性包括苫盖比例；
[0020]所述根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定每个所述管理地块对应的苫盖属性，包括：
[0021]根据每个所述管理地块的管理地块信息，确定所述管理地块的面积；
[0022]根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定所述管理地块对应的苫盖面积；
[0023]根据所述管理地块的面积和所述管理地块对应的苫盖面积，确定所述管理地块的苫盖比例。
[0024]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0025]获取样本信息集，所述样本信息集包含样本图像和所述样本图像的苫盖真实分布信息；
[0026]将所述样本图像输入至初始预测模型，获得苫盖分布预测信息，所述初始模型包括深度学习中的经典基础网络结构和分割网络；
[0027]根据所述苫盖真实分布信息和所述苫盖分布预测信息，确定所述初始预测模型的准确率、召回率和学习率；
[0028]根据所述准确率、所述召回率和所述学习率对所述初始预测模型进行训练，得到所述苫盖提取模型；所述苫盖提取模型用于进行所述苫盖分布信息提取。
[0029]在其中一个实施例中，所述样本图像包括航拍图像和卫星图像。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种地块分析装置，采用上述第一方面所述的地块分析方法。所述地块分析装置包括：
[0031]获取模块，用于获取目标图像；
[0032]图像苫盖信息获取模块，用于将所述目标图像输入苫盖提取模型，获得所述目标图像中的苫盖分布信息；
[0033]管理地块分布信息确定模块，用于根据预设规则和所述苫盖分布信息对所述目标图像进行划分，获得管理地块信息，所述管理地块信息包括管理地块的位置信息；
[0034]管理地块的苫盖信息确定模块，用于将所述苫盖分布信息和所述管理地块信息进行匹配，并根据所述匹配结果确定管理地块对应的苫盖信息。
[0035]在其中一个实施例中，所述苫盖分布信息包括多个苫盖位置信息，所述管理地块包括多个管理地块；所述管理地块的苫盖信息确定模块还用于：
[0036]针对每个所述管理地块，将所述管理地块的区域内的苫盖位置信息作为所述管理地块对应的苫盖信息。
[0037]在其中一个实施例中，所述地块分析装置还包括：
[0038]编码模块，用于对每个所述管理地块进行编码，确定每个所述管理地块的标识码；
[0039]苫盖属性确定模块，用于根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定每个所述管理地块对应的苫盖属性；
[0040]地区属性确定模块，用于将每个所述管理地块的位置信息，确定每个所述管理地块对应的地区属性；
[0041]区块信息表确定模块，用于根据每个所述管理地块的标识码、每个所述管理地块对应的苫盖属性和每个所述管理地块对应的地区属性，确定管理地块信息表。
[0042]在其中一个实施例中，所述苫盖属性包括苫盖比例；所述苫盖属性确定模块还用于：
[0043]根据每个所述管理地块的管理地块信息，确定所述管理地块的面积；
[0044]根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定所述管理地块对应的苫盖面积；
[0045]根据所述管理地块的面积和所述管理地块对应的苫盖面积，确定所述管理地块的苫盖比例。
[0046]在其中一个实施例中，所述地块分析装置还包括：
[0047]样本获取模块，用于获取样本信息集，所述样本信息集包含样本图像和所述样本图像的苫盖真实分布信息；
[0048]输入模块，用于将所述样本图像输入至初始预测模型，获得苫盖分布预测信息，所述初始模型包括深度学习中的经典基础网络结构和分割网络；
[0049]确定模块，用于根据所述苫盖真实分布信息和所述苫盖分布预测信息，确定所述初始预测模型的准确率、召回率和学习率；
[0050]训练模块，用于根据所述准确率、所述召回率和所述学习率对所述初始预测模型进行训练，得到所述苫盖提取模型；所述苫盖提取模型用于进行所述苫盖分布信息提取。
[0051]在其中一个实施例中，所述样本图像包括航拍图像和卫星图像。
[0052]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
[0053]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地块分析方法，其特征在于，包括：获取目标图像；将所述目标图像输入苫盖提取模型，获得所述目标图像中的苫盖分布信息；根据预设规则和所述苫盖分布信息对所述目标图像进行划分，获得管理地块信息，所述管理地块信息包括管理地块的位置信息；将所述苫盖分布信息和所述管理地块信息进行匹配，并根据所述匹配结果确定管理地块对应的苫盖信息。2.如权利要求1所述的地块分析方法，其特征在于，所述苫盖分布信息包括多个苫盖位置信息，所述管理地块包括多个管理地块；所述将所述苫盖分布信息和所述管理地块信息进行匹配，并根据所述匹配结果确定所述管理地块对应的苫盖信息，包括：针对每个所述管理地块，将所述管理地块的区域内的苫盖位置信息作为所述管理地块对应的苫盖信息。3.如权利要求1所述的地块分析方法，其特征在于，所述方法还包括：对每个所述管理地块进行编码，确定每个所述管理地块的标识码；根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定每个所述管理地块对应的苫盖属性；将每个所述管理地块的位置信息，确定每个所述管理地块对应的地区属性；根据每个所述管理地块的标识码、每个所述管理地块对应的苫盖属性和每个所述管理地块对应的地区属性，确定管理地块信息表。4.如权利要求3所述的地块分析方法，其特征在于，所述苫盖属性包括苫盖比例；所述根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定每个所述管理地块对应的苫盖属性，包括：根据每个所述管理地块的管理地块信息，确定所述管理地块的面积；根据每个所述管理地块对应的苫盖信息，确定所述管理地块对应的苫盖面积；根据所述管理地块的面积和所述管理地块对应的苫盖面积，确定所述管理地块的苫盖比例。5.如权利要求1所述的地块分析方...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕扬，孙扬，郭欣怡，陈品祥，宣兆新，王源，闫欣，侯庆明，
申请(专利权)人：北京市测绘设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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