[發明專利]一種基于可達空間的地理空間模式識別方法

有效

• 申請號: 201811628342.2
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109784225B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 祁毅;徐建剛;張翔;石飛;索南曲珍卓瑪;倪天華;孫平;謝顯傳
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 黃凱

本發明公開了一種基于可達空間的地理空間模式識別方法，包括如下步驟：S1、獲取目標區域的空間信息RA及其道路交通信息TA；S2、將所述空間信息RA所在區域劃分為N個子區域Pi；S3、根據所述道路交通信息TA進行空間可達性計算，獲得每個子區域Pi在特定可達性閾值下的可達空間范圍ASi；S4、根據ASi所覆蓋的空間區域范圍提取對應RA中局部信息ARi；S5、根據ARi對應信息，識別得到位置Pi對應空間的模式Ti；S6、匯總所有子區域的空間模式Ti，得到目標區域的空間模式ST。本申請利用交通信息，實現了空間模式的識別與人的活動范圍相關聯，同時提高了空間模式識別的精度與準確性。

技術領域

本發明涉及空間識別技術領域，尤其是涉及一種基于可達空間的地理空間模式識別方法。

背景技術

隨著神經網絡、深度學習等機器學習技術的不斷發展，應用類似圖像識別技術開展遙感影像識別等地理空間模式識別的研究和技術應用不斷涌現，顯著提升了通過影像信息自動識別空間模式的可行性和可靠性。目前，大多數方法是通過一定范圍RA內的影像像素信息，或其附近規則范圍內的影像圖斑PA，采用傳統CNN卷積神經網絡的均勻格網化進行空間范圍的劃分，識別RA的空間模式T，某些新方法中引入一些輔助信息以提高識別準確率，如相關范圍內的POI信息等，此類工作的基本前提和假設是空間范圍RA的模式T是其本身及其周邊一定范圍內的空間信息間存在某種關系。但在實際地理環境中，均一化、各向同性地考慮某一地理空間與周圍空間的關系的假設與現實情況存在明顯偏差，空間關系的聯系強弱與人是否可以方便地到達具有自然的相關性，即位于不同可達性水平上的鄰近空間與目標空間模式上的相關性存在顯著差異。因此，如何更好地劃定空間范圍，提高空間識別精度，是目前亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于可達空間的地理空間模式識別方法，利用道路交通信息，進行可達性計算，得到目標區域的空間模式，更好地劃定空間范圍，提高空間識別精度。

本發明的上述發明目的是通過以下技術方案得以實現的：

一種基于可達空間的地理空間模式識別方法，包括如下步驟：

S1、獲取目標區域的空間信息RA及其道路交通信息TA；

S2、將所述空間信息RA所在區域劃分為N個子區域P1,P2…Pn；

S3、根據所述道路交通信息TA進行空間可達性計算，獲得每個子區域Pi在特定可達性閾值下的可達空間范圍ASi；

S4、根據ASi所覆蓋的空間區域范圍提取對應RA中局部信息ARi；

S5、根據ARi對應信息，識別得到位置Pi對應空間的模式Ti；

S6、匯總所有子區域的空間模式Ti，得到目標區域的空間模式ST。

本發明進一步設置為：步驟S1中，所述空間信息RA是柵格數據或通過轉換得到的柵格數據。

本發明進一步設置為：步驟S2中，采用固定格網法或不固定格網法，對所述空間信息RA進行劃分。

本發明進一步設置為：步驟S5中，包括如下步驟：

S51、將所述局部信息ARi分割為m個基本特征元素圖斑SRi1,SRi2…SRim；并使用具有特定長度K的特征向量SFVij描述每個所述基本特征元素圖斑SRij；

S52、對所有m個所述基本特征元素圖斑SRij的特征向量SFVij進行求和運算，獲得特定長度為K的總特定向量FVi；

S53、應用多層神經網絡，將所述總特征向量FVi作為輸入，識別子區域Pi的空間模式Ti。