【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息，具体设计一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法及系统。
技术介绍
1、商业区不仅是为人们提供购物、休闲、娱乐等活动的场所，也代表着城市风貌和特色的公共空间。商业区活跃度是反映商业区发展潜力的重要指标之一，对商业区的招商引资、发展规划具有重要的意义。目前，开展商业区活跃度测算的方法较少，比如实地调查调研、专家研判等。实地调查调研法工作量大不适合于大范围的商业区活跃度测算，专家研判方法不可避免的存在着较强的主观性的缺点。因此，如何能定量化的测算大范围的商业区活跃度是一个难题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法及系统，在建筑物、夜光遥感、人口数据、个体工商户等数据的基础上，利用夜光遥感、人口密度以及个体工商户数据，进行商业区活跃度的测算，能够有效解决大范围、定量化的商业区活跃度测算难题。
2、一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，包括如下步骤：
3、步骤1、数据资料准备，所述数据资料包括待测算商业区的建筑物数据、夜光遥感数据、个体工商户数据、人口数据；
4、步骤2、基于建筑物数据，计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积；
5、步骤3、基于核密度函数计算商业服务业建筑物的建筑面积的核密度值；
6、步骤4、根据核密度值计算结果获得商业区矢量范围图斑，并计算商业区矢量范围图斑的面积值；
7、步骤5、基于商业区矢量范围图斑和夜光遥感数据，获得商业区矢量范围图斑的夜光
8、步骤6、基于商业区的个体工商户数据和人口数据，分别计算商业区的个体工商户密度值和人口密度值；
9、步骤7、基于商业区的夜光平均值、个体工商户密度值、人口密度值建立商业区商业活跃度测算模型；
10、步骤8、利用商业区商业活跃度测算模型计算商业区的商业活跃度值；
11、步骤9、对步骤8计算获得的商业活跃度值进行商业区商业活跃度结果制图并输出。
12、进一步的，步骤1中所述建筑物数据来源于建筑物信息数据库，夜光遥感数据来源于npp/viirs夜间灯光数据，人口数据通过手机信令数据反演获得，个体工商户数据来源于poi数据。
13、进一步的，步骤2中计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积的具体过程如下：
14、步骤2.1、基于建筑物数据，筛选属性为商业服务业的建筑物图斑；
15、步骤2.2、计算每个建筑物图斑的面积；
16、步骤2.3、计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积。
17、进一步的，步骤3中计算商业服务业建筑的建筑面积的核密度值的计算公式为：
18、
19、其中，p是计算出的核密度值；i＝1，…，n是输入点；ui是i点的商业服务业建筑物的建筑面积；r是算法计算覆盖的半径；umax是计算半径范围内最大的建筑面积；di是点i和(x,y)位置之间的距离。
20、进一步的，步骤5中获得商业区矢量范围图斑的夜光遥感图像，并统计出商业区的夜光平均值的过程如下：
21、将商业区矢量范围图斑作为掩膜，对夜光遥感数据进行裁切处理，获得商业区范围内的夜光遥感图像；
22、利用zonal statistics as table工具，将商业区范围作为分区统计范围，统计出商业区的夜光平均值。
23、进一步的，步骤6中所述个体工商户密度值计算过程为：
24、在poi数据中依据类型字段，筛选出个体工商户图层；
25、对商业区矢量范围图斑与个体工商户图层进行叠加分析，获得商业区内的个体工商户数量；
26、基于个体工商户数量和商业区面积计算获得商业区的个体工商户密度值。
27、进一步的，步骤6中所述人口密度值的计算过程为：
28、基于手机信令数据反演人口数据，筛选出商业区范围内的人口数量；
29、根据人口数量和商业区面积计算获得商业区的人口密度值。
30、进一步的，所述商业区商业活跃度测算模型的表达式为：
31、
32、其中，f为商业区活跃度值；ki为第i个商业区的个体工商户密度值；ui为第i个商业区的夜光遥感平均值；qi为第i个商业区的人口密度值，α、β、γ分别为赋予第i个商业区的个体工商户密度值ki、夜光平均值ui、人口密度值qi的权重。
33、本专利技术还提出了一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算系统，包括：
34、数据获取模块，用于获取包括待测算商业区的建筑物数据、夜光遥感数据、个体工商户数据、人口数据等数据资料；
35、商业服务业建筑筛选模块，用于根据建筑物数据筛选出商业服务业建筑物，并计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积；
36、核密度值计算模块，用于计算商业服务业建筑物的建筑面积的核密度值；
37、商业区范围识别模块，用于根据核密度值计算模块的计算结果获得商业区矢量范围图斑，并计算商业区矢量范围图斑的面积值；
38、商业区夜光平均值计算模块，用于根据商业区矢量范围图斑和夜光遥感数据，获得商业区矢量范围图斑的夜光遥感图像，并统计出商业区的夜光平均值；
39、商业区个体工商户密度值计算模块，用于根据商业区的个体工商户数据，计算出商业区的个体工商户密度值；
40、商业区人口密度值计算模块，用于根据商业区的人口数据，计算出商业区的人口密度值；
41、模型构建模块，用于根据商业区的夜光平均值、个体工商户密度值、人口密度值构建商业区商业活跃度测算模型；
42、商业活跃度值计算模块，用于根据构建的商业区商业活跃度测算模型计算商业区的活跃度值；
43、计算结果制图输出模块，用于对商业活跃度值计算模块计算获得的商业活跃度值进行商业区商业活跃度结果制图并输出。
44、本专利技术的有益效果：
45、一，在建筑物、夜光遥感、人口数据、个体工商户等数据的基础上，利用核密度方法、商业活跃度测算模型等，开展了商业区活跃度测算，可以较好的解决大范围商业区活跃度测算问题，弥补了现有方法的不足；
46、二，可以定量化的对商业区活跃度进行测算，有效避免了现有技术中专家研判主观性的问题；
47、三，相比较现有的方法，本专利技术方法从人口密度、个体工商户密度、夜光遥感等多个维度，综合测算商业活跃度，测算结果更加可靠，出现异常值的概率小；
48、四，本专利技术方法操作简便，计算效率高、速度快，适用范围更广。
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1.一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤1中所述建筑物数据来源于建筑物信息数据库，夜光遥感数据来源于NPP/VIIRS夜间灯光数据，人口数据通过手机信令数据反演获得，个体工商户数据来源于POI数据。
3.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤2中计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤3中计算商业服务业建筑的建筑面积的核密度值的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤5中获得商业区矢量范围图斑的夜光遥感图像，并统计出商业区的夜光平均值的过程如下：
6.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤6中所述个体工商户密度值计算过程为：
7.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤
8.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，所述商业区商业活跃度测算模型的表达式为：
9.一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算系统，其特征在于，所述商业区商业活跃度测算模型的表达式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤1中所述建筑物数据来源于建筑物信息数据库，夜光遥感数据来源于npp/viirs夜间灯光数据，人口数据通过手机信令数据反演获得，个体工商户数据来源于poi数据。
3.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤2中计算每栋商业服务业建筑物的建筑面积的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方法，其特征在于，步骤3中计算商业服务业建筑的建筑面积的核密度值的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于夜光遥感的商业区活跃度测算方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘建，叶胜，吴胜军，裴得胜，李思悦，刘小琴，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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