[发明专利]一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方法

说明书

本发明属于城市规划和城市管理领域，公开了一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方法。包括：将具有地物类型标签第一训练集分为非典型地物数据集和典型地物数据集，分别对多标签分类网络和YOLO目标检测算法模型进行；将具有功能标签的第二训练集的遥感影像数据分别输入训练后的上述两个模型，输出遥感影像的非典型地物类型置信度、典型地物类型置信度、典型地物尺寸和典型地物空间位置信息，并计算典型地物面积占比率；采用得到的上述属性和功能类型标注训练决策树模型；使用训练好的上述模型对目标城市进行功能分区。该方法通过决策树模型实现了多标签分类网络和YOLO的城市功能的耦合使用，提高城市功能分区的准确率和可解释性。

技术领域

本发明属于城市规划和城市管理领域，特别涉及一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方 法。

背景技术

遥感影像是城市规划和监测重要的数据之一。随着遥感技术的快速发展，多源遥感数据在LULC监测 等方面得到了广泛的应用。如基于Landsat8监测土地利用变化，基于Luojia-1和NPP VIIRS提取城市建城 区。随着人工智能的发展，遥感图像分析的方法得到了扩充，基于卷积神经网络及其变种算法的遥感地物 提取因精度高、鲁棒性强等优点逐步代替了传统的研究。因此如何使用人工智能算法结合高精度遥感影像 识别城市功能类型成为亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方法，更准确、更高效地识别 城市区域功能类型，从而监测城市规划状态和空间分布格局。

为达到上述目的，本发明提供了一种耦合多标签分类网络和YOLO的城市功能分区方法，包括如下步 骤：

S1.样本采集与标注：采集遥感影像样本，标记遥感影像样本中的各遥感影像的地物类型，得到具有地 物类型标签的遥感影像数据库，将所述遥感影像数据库分为第一训练集和第二训练集，并标记所述第二训 练集中的遥感影像的功能类型；

S2.多标签分类网络模型训练：根据所述第一训练集中的遥感影像的地物类型确定非典型地物遥感数据 集和典型地物遥感数据集；采用所述非典型地物遥感数据集对构建好的多标签分类网络模型进行训练，得 到训练后的多标签分类网络模型；

其中，所述非典型地物遥感数据集中的遥感影像含非典型地物，所述非典型地物为所述遥感影像数据 中空间纹理特征不明显的地物，所述典型地物遥感数据集中的遥感影像含典型地物，所述典型地物为所述 遥感影像数据中空间纹理特征明显的地物；

S3.YOLO目标检测算法模型训练：将所述典型地物遥感数据集中的遥感影像添加典型地物的尺寸和空 间位置信息后，得到具有空间信息标签的典型地物遥感数据集，采用所述具有空间信息标签的典型地物遥 感数据集对构建好的YOLO目标检测算法模型进行训练，得到训练后的YOLO目标检测算法模型；

S4.决策树模型训练：将所述第二训练集中的遥感影像数据作为训练后的多标签分类网络模型的输入， 获取所述训练后的多标签分类网络模型输出的遥感影像非典型地物类型置信度；将所述第二训练集中的遥 感影像数据作为训练后的YOLO目标检测算法模型的输入，获取所述训练后的YOLO目标检测算法模型 输出的遥感影像典型地物类型置信度、典型地物尺寸和典型地物空间位置信息，根据所述典型地物尺寸计 算得到典型地物面积占比率；根据所述第二训练集中遥感影像的非典型地物类型置信度、典型地物类型置 信度、典型地物面积占比率和地物类型标签，采用所述第二训练集对构建好的决策树模型进行训练，得到 训练后的决策树模型；

S5.目标城市功能分区：将目标城市划分为若干个目标街区，并获取各个所述目标街区的遥感影像数据；

将各个所述目标街区的遥感影像数据作为训练后的多标签分类网络模型的输入，获取所述训练后的多 标签分类网络模型输出的各个所述目标街区遥感影像非典型地物类型置信度；