[发明专利]一种城市功能性收缩分析方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种城市功能性收缩分析方法，其特征在于，所述方法包括：

确定多个城市待分析的基础数据，所述待分析的基础数据包括多个城市的人口活动强度最高区域以及多个城市建成区的空间范围；

融合所述多个城市的人口活动强度最高区域以及多个城市建成区的空间范围，并对融合后的数据进行识别，得到多个城市功能性收缩地区；

基于所述多个城市功能性收缩地区的空间格局进行特征分析生成分析结果。

2.根据权利1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个城市功能性收缩地区的空间格局进行特征分析生成分析结果之后，还包括：

根据所述分析结果以及预设指标追溯所述城市功能性收缩地区对应的功能性收缩的驱动机制。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个城市功能性收缩地区的空间格局进行特征分析生成分析结果，包括：

获取所述多个城市功能性收缩地区对应的景观形状系数和景观比例系数；

根据所述景观形状系数和景观比例系数从所述多个城市中选择预设数量的城市生成待评价城市集合；

采用聚类算法对所述待评价城市集合中各城市进行分类，生成多种类型的城市集合；

对所述多个城市以及多种类型的城市集合进行特征分析生成分析结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多个城市以及多种类型的城市集合进行特征分析生成分析结果，包括：

将所述多个城市作为总体；

统计所述总体的功能性收缩地区内各类用地类型的占比，确定出总体的城市收缩特征；

分析所述多种类型的城市集合中各类城市的功能性收缩地区内各类用地的统计学特征，确定出不同的城市收缩特征；

将所述总体的城市收缩特征以及不同的城市收缩特征确定为分析结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定多个城市待分析的基础数据，包括：

采集多个城市中人口活动强度数据以及遥感影像数据；

从所述多个城市中人口活动强度数据中提取人口活动强度最高区域；

从所述遥感影像数据中提取多个城市建成区的空间范围；

将所述人口活动强度高区域和多个城市建成区的空间范围确定为多个城市待分析的基础数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述多个城市中人口活动强度数据中提取人口活动强度高区域，包括：

对所述人口活动强度数据进行预处理，生成预处理的数据；

对所述预处理的数据进行平均化计算，获取所述多个城市各地点在预设时间内的日均人口活动强度数据；

采用预设地理统计法从所述日均人口活动强度数据中识别出活动强度最高区域。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述遥感影像数据中提取多个城市建成区的空间范围，包括：

对所述遥感影像数据进行预处理，生成预处理的数据；

采用人机交互法从所述处理的数据中获取多个兴趣区域，作为训练样本；

构建含若干个隐藏层的神经网络模型；

将所述训练样本输入所述神经网络模型中进行训练，训练结束后生成训练后的神经网络；

基于所述训练后的神经网络对所述遥感数据进行分类，生成分类后的数据；

将所述分类后的数据进行聚类，并采用二值化处理后生成遥感影像对应的建成区和非建成区；

对所述遥感影像对应的建成区和非建成区进行精度预测，生成预测结果；

当所述预测结果大于预设值时，将所述遥感影像对应的建成区和非建成区转换为shapefile格式文件并输出。

8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述融合所述人口活动强度最高区域以及多个城市建成区的空间范围，并对融合后的数据进行识别后，得到多个城市功能性收缩地区，包括：

将所述人口活动强度最高区域与所述多个城市建成区进行叠加，以及

对所述人口活动强度最高区域与所述多个城市建成区进行差分处理，生成差异地区；

将所述差异地区作为多个城市功能性收缩地区。