[发明专利]一种房屋居住率的估算方法

说明书

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种房屋居住率的估算方法。本发明创造性的利用灯光亮度计算房屋居住率，而且综合考虑了居住建筑二维和三维结构信息，提供了一种房屋居住率的估算方法。本发明基于居住建筑数据确定各格网单元居住建筑比例，并进行居住建筑分区；采用混合像元思想去除非居住灯光亮度，可有效减少采用唯一值去除非居住区灯光带来的误差；采用分区思想，分区计算房屋居住率，可有效改善现有方法的模拟精度。此外，本发明方法的平均相对误差(6.33％)明显低于现有估算方法(33.83％)，使用本发明方法能够快速、便捷、精准获取房屋居住率。另外，本发明方法对时限的要求性不高，可应用于不同时期的数据。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种房屋居住率的估算方法。

背景技术

房屋居住率是反映房屋真实入住状况的重要指标。城市化进行的加快极大促进了房地产产业的发展。精准掌握城市房屋居住率空间分布状况，对于房地产产业和国民经济的协调有序发展有重要意义。随着遥感和GIS技术的发展，应用遥感和GIS技术进行房屋居住率监测已成为当前快速、便捷、精准获取房屋真实入住状况的重要手段。

传统的房屋居住率估算主要通过统计资料、房地产统计信息和问卷调查获取。例如，发达国家通过住房空置指标体系来反映住房的使用情况，并设有权威的调查机构，如美国人口统计局(U.S.Census Bureau)就存在三种住房调查：美国社会调查(ACS)、当前人口调查/住房空置调查(CPS/HVS)和美国住房调查(AHS)主要执行对存量住房的调查与分析，但该方法调研耗时耗力、无法获取房屋居住率的内部空间分布信息，且不同国家的统计口径和统计尺度也有所差异。房地产空置率调查一般是房地产公司对未售住宅套数、未收房住宅套数和收房未入住住宅套数等情况的统计，一般在小范围展开，无法大范围应用。

而且，上述方法除具有统计口径和统计尺度差异、调研耗时耗力等不足外，往往无法大范围应用，且无法获取房屋居住率的内部空间分布信息。虽然，基于遥感和GIS手段获取房屋空置率为模拟房屋居住率空间分布提供了解决方案，但该类方法存在无法精确识别居住建筑比例、并未考虑居住建筑立体结构信息等缺点，对模拟精度造成一定的影响。

因此，亟待研究一种可改善上述技术问题的房屋居住率的估算方法。

发明内容

为改善上述技术问题，本发明提供一种房屋居住率的估算方法，所述估算方法包括以下步骤：

1)夜间灯光数据预处理；

2)居住建筑与非居住区面积比例确定；

3)居住区分区；

4)居住区灯光亮度提取；

5)分区确定满置灯光亮度；

6)房屋居住率计算。

步骤1)中，所述预处理为去除背景噪声，所述背景噪声包括森林火灾、极光、火山等短时光数据和山顶积雪、干涸床等。所述预处理采用八邻域算法对夜间灯光数据进行平滑处理，为方便计算，将夜间灯光数据重采样为450m×450m。

步骤2)中，由于建设用地由居住建筑和非居住区两部分组成，因此可以确定非居住区面积比例。

所述建设用地可以通过土地利用数据、土地覆盖、不透水面等数据的任一种提取。

例如，基于土地利用数据，提取城市建设用地，并以450m×450m渔网为统计单元，计算各渔网内建筑用地面积比例。以450m×450m渔网为统计单元，所述非居住区面积比例为渔网单元内建设用地面积比例减去渔网单元内居住建筑面积比例；

所述非居住区面积比例的确定如下式(1)所示：