[發明專利]顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法及系統有效
| 申請號: | 201710113124.4 | 申請日: | 2017-02-28 |
| 公開(公告)號: | CN106845559B | 公開(公告)日: | 2019-09-24 |
| 發明(設計)人: | 邢漢發;孟媛;陳小祥;侯東陽;陳志謀;呂磊 | 申請(專利權)人: | 山東師范大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/00 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 黃海麗 |
| 地址: | 250014 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 顧及 poi 數據 空間 異質性 地表 覆蓋 驗證 方法 系統 | ||
1.顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法,其特征是,包括如下步驟:
步驟A:從新浪微博開放平臺獲取POI數據集,將OSM(OpenStreetMap)提供的城區建筑物數據與POI數據集進行疊加,劃分出城市區域與非城市區域的POI,對劃分結果進行修正;
步驟B:根據地表覆蓋分類標準,對步驟A中確定的城市區域POI進行分類,得到城市區域的POI分類結果;
步驟C:針對步驟A中確定的非城市區域POI,依據步驟B中城市區域POI的分類方法,對非城市區域不同類型的POI進行分類,得到非城市區域的POI分類結果;
在POI分類的基礎上,引入兩個分類結果修正變量:POI與最近村莊的距離、POI與最近道路的距離,利用C5.0決策樹算法構建顧及POI空間異質性的POI分類修正模型,得到非城市區域的POI分類結果;
步驟D:根據步驟B確定的城市區域POI分類結果和步驟C確定的非城市區域POI分類結果,生成以30m*30m像元為單位的柵格數據,依據落入柵格中各類型POI的數量,采用多數投票算法,確定每個柵格的地表覆蓋類型,生成基于POI的地表覆蓋分類結果;
步驟E:根據步驟D基于POI的地表覆蓋分類結果,以GlobeLand30地表覆蓋數據產品為驗證數據,利用混淆矩陣,得到基于POI的GlobeLand30地表覆蓋數據產品的驗證精度,實現顧及POI空間異質性的地表覆蓋精度驗證。
2.如權利要求1所述的顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法,其特征是,所述步驟A包括:
步驟A1:從新浪微博開放平臺獲取POI數據集:利用其開放平臺提供的API接口,以網絡爬蟲的方式,獲取所需POI數據集,所述POI數據集包括描述POI類型的文本信息與表示空間位置的坐標信息;
步驟A2:利用ArcGIS軟件將OSM城區建筑物數據與POI點數據進行空間疊加,使得同一地理坐標下的POI與城區建筑物位于同一空間位置;
步驟A3:通過判斷POI點數據是否落入城區建筑物數據,來劃分城市區域POI與非城市區域POI;若落入則為城市區域POI,若沒有落入,則為非城市區域POI;
步驟A4:對劃分結果進行人工修正:通過參考Google Earth中高分辨率遙感影像里的真實地物,對步驟A3中劃分錯誤的POI進行修改。
3.如權利要求1所述的顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法,其特征是,所述根據地表覆蓋分類標準:參照GlobeLand30中的地表覆蓋類型的分類方式,將地表覆蓋分為耕地、林地、草地、灌木叢、沼澤、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川10種地表覆蓋類型。
4.如權利要求1所述的顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法,其特征是,所述利用C5.0決策樹算法構建顧及POI空間異質性的POI分類修正模型,得到非城市區域的POI分類結果的步驟為:
(C1)引入兩個分類結果修正變量:POI與最近村莊的最短距離、POI與最近道路的最短距離,利用OSM中待測區域的村莊數據與道路數據,計算各非城市區域POI到距離最近的村莊的最短距離和到最近的道路的最短距離;
(C2)利用C5.0決策樹算法,引入步驟(C1)所述分類結果修正變量,構建顧及空間異質性的POI分類修正模型;
(C3)通過引入adaptive boosting算法和懲罰矩陣cost matrix進行分類修正模型的優化;
(C4)利用顧及空間異質性的POI分類修正模型,將經過步驟C得到的非城市區域的POI分類結果進一步分類。
5.如權利要求4所述的顧及POI數據空間異質性的地表覆蓋驗證方法,其特征是,由于C5.0決策樹算法為監督分類算法,故將遙感影像分類結果作為POI正確分類,并將POI劃分為訓練數據與測試數據,構建顧及空間異質性的POI分類修正模型。
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