【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业用地监测，具体涉及基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法及系统。
技术介绍
1、工业园区低效用地是指园区内建筑密度低和闲置浪费的用地，但在用地监管过程中，由用地单位逐级汇总上报的统计数据可能存在漏报、瞒报、真实性存疑等问题，因此迫切需要一种采用新技术来客观、快速、低成本、可重复的监测工业园区内低建筑密度和闲置浪费用地的方法。
2、如潘洪义早在2007年就采用了1993年和2003年两期landsat tm／etm影像提取工厂来分析唐山市工业用地发展状况，马小伟通过模糊综合评价、空间分析的方式判断了2010年江苏省常州市武进区工业区发展情况，马利刚通过机载激光雷达计算2014年嘉兴市某地工业园区内的建筑密度来判断工业园区土地利用状况，林昕瑶通过数据包络法分析了2005-2019年福州市工业用地增长情况，yang通过多时相landsat tm/etm+影像和地籍数据分析了1979-2013年徐州的工业用地分布，tian通过计算工业用地的容积率、绿化率、建筑密度等参数分析了2007-2016年京津冀地区的工业用地效率。
3、然而上述研究或是采用单一遥感数据难以准确描述工业用地实际活动状况，或是使用数据需实地获取。而传统的实地调查需要投入大量的人力物力和时间成本，并且在工业园区这种大尺度、土地覆盖变化频繁、建筑类型多样的区域内实地考察也大幅提升了监测难度。
技术实现思路
1、本专利技术提供的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法及系统，通过结合
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术提供了基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，包括以下步骤：
4、s1：获取工业园区的遥感影像数据，并对夜光遥感数据进行预处理；
5、s2：根据预设时间内遥感影像数据中的夜光遥感数据、土地覆盖影像以及高分辨率卫星影像，推断工业园区土地利用效率；
6、s3：获取工业园区官网更新情况以及工商数据，并根据官网更新情况以及工商数据判断工业园区的活跃状态；
7、s4：根据工业园区的土地利用效率以及活跃状态，输出工业园区活动状态结论和利用率低区域位置、面积信息。
8、在一些实施例中，所述s1包括：
9、s11：将遥感影像数据中的夜光遥感数据、土地覆盖影像以及卫星影像进行统一平面投影，并纠正夜光遥感影像负值以及纠正夜光影像的极大值误差；
10、s12：将纠正后的夜光影像与土地覆盖影像、高分辨率卫星影像按照工业园区边界数据进行裁剪，获取准确的工业园区灯光强度影像、土地覆盖影像和卫星影像。
11、在一些实施例中，所述s2包括：
12、s21：在预设时间内逐月比较工业园区的夜光遥感数据的变化值，判断工业园区灯光强度是否逐月减弱且50%以上的园内区域一直处于小于60 dn值的范围，若否则进入s22，若是则进入s23；
13、s22：根据土地覆盖影像，判断园区内建筑物面积占园区总面积是否大于30%，若是则得到工业园区处于正常活动状态的结论，若否则进入s23；
14、s23：根据卫星影像，判断园区内是否有50%以上面积为非生产用地，若是则进入s31，若否则进入s32。
15、在一些实施例中，所述灯光强度的具体计算过程为：
16、；
17、其中，为工业园区逐月夜间灯光强度变化，以及分别表示第n月和第n+1月的工业园区夜光遥感数据。
18、在一些实施例中，所述s3包括：
19、s31：根据工业园区官网，判断工业园区官网是否超过1年未更新任何栏目，若是则输出该工业园区处于停滞状态的结论，若否则进入s32；
20、s32：获取工业园区的工商信息，提取至少1年内的该工业园区中企业注册以及注销数据，判断企业注册以及注销数据是否在一年内呈下降趋势，若是则得到工业园区处于半活跃且生产减弱状态的结论，并进入s4，若否则得到工业园区处于半活跃且生产增强状态的结论，并进入s4。
21、第二方面，本专利技术提供了基于多源大数据的工业园区低效用地提取系统，包括：
22、影像获取模块，用于获取工业园区的遥感影像数据，并对夜光遥感数据进行预处理；
23、影像分析模块，用于根据预设时间内遥感影像数据中的夜光遥感数据、土地覆盖影像以及高分辨率卫星影像，推断工业园区土地利用效率；
24、多源数据分析模块，用于获取工业园区官网更新情况以及工商数据，并根据官网更新情况以及工商数据判断工业园区的活跃状态；
25、输出模块，用于根据工业园区的土地利用效率以及活跃状态，输出工业园区活动状态结论和利用率低区域位置、面积信息。
26、在一些实施例中，所述影像获取模块包括：
27、预处理子模块，用于将遥感影像数据中的夜光遥感数据、土地覆盖影像以及卫星影像进行统一平面投影，并纠正夜光遥感影像负值以及纠正夜光影像的极大值误差；
28、影像裁剪子模块，用于将纠正后的夜光影像与土地覆盖影像、高分辨率卫星影像按照工业园区边界数据进行裁剪，获取准确的工业园区灯光强度影像、土地覆盖影像和卫星影像。
29、在一些实施例中，所述影像分析模块包括：
30、夜光遥感数据分析子模块，用于在预设时间内逐月比较工业园区的夜光遥感数据的变化值，判断工业园区灯光强度是否逐月减弱且50%以上的园内区域一直处于小于60dn值的范围，若否则进入土地覆盖影像分析子模块，若是则进入卫星影像分析子模块；
31、土地覆盖影像分析子模块，用于根据土地覆盖影像，判断园区内建筑物面积占园区总面积是否大于30%，若是则得到工业园区处于正常活动状态的结论，若否则进入卫星影像分析子模块；
32、卫星影像分析子模块，用于根据卫星影像，判断园区内是否有50%以上面积为非生产用地，若是则进入活跃状态分析子模块，若否则进入生产状态分析子模块。
33、在一些实施例中，所述影像分析模块还包括：
34、灯光强度计算子模块，用于计算所述灯光强度，具体计算过程为：
35、；
36、其中，为工业园区逐月夜间灯光强度变化，以及分别表示第n月和第n+1月的工业园区夜光遥感数据。
37、在一些实施例中，所述多源数据分析模块包括：
38、活跃状态分析子模块，用于根据工业园区官网，判断工业园区官网是否超过1年未更新任何栏目，若是则输出该工业园区处于停滞状态的结论，若否则进入生产状态分析子模块；
39、生产状态分析子模块，用于获取工业园区的工商信息，提取至少1年内的该工业园区中企业注册以及注销数据，判断企业注册以及注销数据是否在一年内呈下降趋势，若是则得到工业园区处于半活跃且生产减弱状态的结论，并进入本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求1所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根据权利要求3所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述灯光强度的具体计算过程为：
5.根据权利要求3所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述S3包括：
6.基于多源大数据的工业园区低效用地提取系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取系统，其特征在于，所述影像获取模块包括：
8.根据权利要求6所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取系统，其特征在于，所述影像分析模块包括：
9.根据权利要求8所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取系统，其特征在于，所述影像分析模块还包括：
10.根据权利要求8所述的基于多源大数据的工业
...【技术特征摘要】
1.基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述灯光强度的具体计算过程为：
5.根据权利要求3所述的基于多源大数据的工业园区低效用地提取方法，其特征在于，所述s3包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：董春，章诚瑞，张玉，赵荣，栗斌，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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