1.一種智慧城市規劃系統，其特征在于，包括城市整體信息獲取裝置、建筑信息采集裝置和城市規劃模塊，所述城市整體信息獲取裝置用于獲取城市地物分類信息，所述建筑信息采集裝置用于采集城市建筑信息，所述城市規劃模塊根據城市地分類物信息和建筑信息進行城市規劃。

2.根據權利要求1所述的智慧城市規劃系統，其特征在于，所述建筑信息采集裝置包括住宅建筑信息采集模塊，商業建筑信息采集模塊和工廠建筑信息采集模塊，所述住宅建筑信息采集模塊用于獲取住宅建筑的占地面積和年能耗數據，所述商業建筑信息采集模塊用于獲取商業建筑的占地面積和年能耗數據，所述工廠建筑信息采集模塊用于獲取住宅建筑的占地面積、年能耗數據和排污量。

3.根據權利要求2所述的智慧城市規劃系統，其特征在于，所述城市整體信息獲取裝置包括采集設備和分類設備，所述采集設備用于采集地面的高光譜圖像數據，所述分類設備用于對高光譜圖像數據進行分類，得到相應的地物分類信息。

4.根據權利要求3所述的智慧城市規劃系統，其特征在于，所述分類設備包括模型建立模塊、數據分類模塊和分類評價模塊，所述模型建立模塊采用向量模型表示高光譜圖像數據，所述數據分類模塊用于對高光譜圖像數據進行分類，所述分類評價模塊用于對分類結果進行評價；所述向量模型用于將高光譜數據中的每個像元對應著多個波段的反射值表示為多維空間的一個向量；所述數據分類模塊包括第一數據分類單元、第二數據分類單元和第三數據分類單元，所述第一數據分類單元用于對高光譜圖像數據進行初步分類，所述第二數據分類單元用于對高光譜圖像數據進行二次分類，所述第三數據分類單元用于對高光譜圖像數據進行最終分類。

5.根據權利要求4所述的智慧城市規劃系統，其特征在于，采用以下方式對所述高光譜圖像數據進行初步分類：(1)設高光譜圖像樣本點的向量集為初始類別數目為z，其中，x_i表示第i個樣本點的向量表示，x_i均無標簽，M表示SY中樣本點的個數；從高光譜數據樣本集SY中隨機選取z個樣本點作為初始分類中心，分別記為初始分類結果記為：初始化迭代次數k＝0；

(2)計算樣本集SY中的樣本點到各個分類中心的距離，選擇距離最近分類中心所屬的類別作為樣本點的分類，得到新的分類結果表示第k次迭代中第j類樣本點分類結果，重新計算各個分類的中心：在式子里，表示中所含樣本點數量,表示中所含樣本點數量；

(3)重復(2)，直到達到最大迭代次數或者滿足收斂條件，完成分類，得到初次分類結果。

6.根據權利要求5所述的智慧城市規劃系統，其特征在于，采用下式確定所述收斂條件：在式子里，表示樣本點x_i和分類中心之間的距離，距離越小，表示樣本點間的相似程度越大，i＝1,2,…,M，j∈[1,z],β為預先設定的參數；采用以下方式計算在式子里，x_i和x_l表示樣本點。