[发明专利]一种土地用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种土地用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待识别区域对应的多个兴趣点POI数据；对待识别区域进行网格划分获得对应的多个街区网格；根据每个街区网格包含的POI数据对对应的街区网格进行标注获得各街区网格的第一用地性质；获得第一用地性质为预设用地性质的街区网格对应的第一人流密度曲线，并将第一人流密度曲线输入预训练的识别模型，获得识别模型输出的第二用地性质；根据第一用地性质和所述第二用地性质获得对应街区网格的目标用地性质。本申请实施例通过在POI数据的基础上，加上人流密度曲线和识别模型能够提高对待识别区域的土地用地性质识别的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种土地用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

对城市的土地用地性质进行识别有助于更好理解一个城市的空间结构，为分析现实中城市发展与城市规划的差异，明确合理规划方向奠定基础。

现有技术中，针对一个城市的土地用地性质进行识别通常是通过兴趣点(pointof interest，简称POI)来进行识别，即统计城市中每个区域不同类型POI的数量，将POI数量最多的类型作为该区域的用地性质。由于POI数据存在更新滞后且不全面，导致通过POI进行土地用地性质的识别不准确的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种土地用地性质识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中对土地用地性质识别不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种土地用地性质识别方法，包括：获取待识别区域对应的多个兴趣点POI数据；对所述待识别区域进行网格划分，获得对应的多个街区网格；根据每个街区网格包含的POI数据对对应的街区网格进行标注，获得各街区网格的第一用地性质；获得第一用地性质为预设用地性质的街区网格对应的第一人流密度曲线，并将所述第一人流密度曲线输入预训练的识别模型，获得所述识别模型输出的第二用地性质；根据所述第一用地性质和所述第二用地性质获得对应街区网格的目标用地性质。

本申请实施例通过先利用POI数据对待识别区域进行初步识别，获得各个街区网格的第一用地性质，然后利用识别模型对街区网格的人流密度曲线进行分析，获得第二用地性质，并利用第二用地性质修改对应街区网格的第一用地性质，获得最终的目标用地性质，提高了对待识别区域的土地用地性质识别的准确性。

进一步地，所述对所述待识别区域进行网格划分，获得对应的多个街区网格，包括：获取所述待识别区域对应的遥感影像；基于所述遥感影像获取预设宽度的街道，并利用所述预设宽度的街道对所述待识别区域进行网格划分，获得多个街区网格。

本申请实施例通过利用预设宽度的街道对待识别区域，更加符合待识别区域的区块情况。

进一步地，根据每个街区网格对应的POI数据对对应的街区网格进行标注，获得各街区网格的第一用地性质，包括：将所述待识别区域对应的多个POI数据划分为特殊POI数据和非特殊POI数据；若街区网格包含特殊POI数据，则根据所述特殊POI数据对对应的街区网格进行标注，获得各街区网格的第一用地性质；获取未标注街区网格包含的非特殊POI数据的权重，并根据所述非特殊POI数据的权重确定对应的未标注街区网格的第一用地性质；其中，所述未标注街区网格为所述待识别区域中除被标注为第一用地性质以外的街区网格。

本申请实施例中，由于特殊POI数据的影响较大，因此先对利用特殊POI数据对对应的街区网格进行标注，对没有特殊POI数据的街区网格采用非特殊POI数据的权重进行标注，提高了对街区网格标注的效率。

进一步地，在对所述待识别区域对应的多个POI数据进行分类之前，所述方法还包括：对所述待识别区域对应的多个POI数据进行噪音剔除。本申请实施例通过对待识别区域中影响较小的POI数据进行剔除，减少了后续的计算量，从而提高了识别效率。