[发明专利]一种城市建筑屋顶绿化适建性评估分级方法

说明书

本发明公开一种城市建筑屋顶绿化适建性评估分级方法，包括：获取高分遥感影像，通过高分遥感获得城市空间要素数据，然后基于城市空间要素数据构建城市建筑屋顶绿化适建性指标体系；再对城市建筑屋顶绿化适建性指标体系进行定量计算，构建建筑屋顶指标信息表；最后基于建筑屋顶指标信息表，构建由根节点、子节点、叶子节点连接而成的规则树，基于规则树完成对每个城市建筑屋顶的绿化适建性评估与分等定级。本发明有效提升了城市建筑屋顶绿化适建性特征挖掘的精准程度和智能水平，为城市立体绿化专项规划的编制与实施奠定了重要基础。

技术领域

本发明涉及城市规划与城市绿化领域，特别是涉及一种城市建筑屋顶绿化适建性评估分级方法。

背景技术

合理评估建筑屋顶绿化适建性是城市尺度开展绿色屋顶规划的重要基础，现有研究中关于建筑屋顶绿化适建性评估方法多从单体建筑或街区尺度进行分析，如Silva系统地分析了19个广泛应用的评价屋顶绿化潜力的指标，发现屋顶类型、绿色屋顶类型、层数、日照方向和建筑功能是建筑尺度最常用的指标；邵天然、王新军等分别选取屋顶方向、建筑高度、屋顶坡度、承载力、建筑功能等作为建筑屋顶绿化适建性评估指标；Wong和Lau通过焦点小组讨论和三维仿真模型，分析日照情况、屋顶结构两个变量，并通过谷歌影像手动识别屋顶设备，对中国香港旺角小型步行街区绿色屋顶改造潜力进行初步研究； Wilkinson与Reed以澳大利亚墨尔本中央商务区为研究对象，选择了建筑位置，屋顶方向，屋顶高度，屋顶坡度，屋顶承载力，植物，建筑可持续性和维护水平八项评价指标。在城市尺度，Grunwald等利用建筑矢量数据和数字高程模型，通过计算屋顶坡度、适建面积进而评价德国布劳恩施韦格市绿色屋顶的适建性。Zhou等利用ZY-3卫星影像，从建筑年代和屋顶结构两个角度评价北京五环内可改造为绿色屋顶的现状建筑屋顶。

建筑和街区尺度的指标体系通常细致全面,但也伴随着指标之间部分重叠、数据收集和加工量大等问题，而城市尺度的评价指标又过于简单粗略。如何在城市尺度利用高分遥感数据构建指标数目相对完备、指标计算可靠易获得的屋顶绿化适建性的指标体系，并遵循“科学性、有层次、易操作、可推广”的原则，客观分层次的量化评估指标，提升评估精细程度，增强其可操作性，是当前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种城市建筑屋顶绿化适建性评估分级方法，通过高分遥感进行屋顶图像的获取，提取影响绿化的各种因素，结合各因素的综合考量进行评估分析，确认各种房屋的屋顶绿化适建度，给出适建或者不适建的评估，从而有效提升建筑屋顶绿化适建性特征挖掘的精准程度和智能水平。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种城市建筑屋顶绿化适建性评估分级方法,包括：

获取高分遥感影像，并通过所述高分遥感影像获得城市空间要素数据；

基于所述城市空间要素数据构建城市建筑屋顶绿化适建性指标体系；

对所述城市建筑屋顶绿化适建性指标体系进行定量计算，构建建筑屋顶指标信息表；

基于所述建筑屋顶指标信息表，完成对所述城市建筑屋顶绿化适建性的评估分级。

优选地，所述城市空间要素数据的具体获取方法为：

基于高分遥感影像，提取城市场景分区的控制网，再基于控制网将所述高分遥感影像分隔成各自独立的若干任务区块；

依据各任务区块在高分遥感影像中反映的视觉特征差异对建筑进行类型归并，并采用深度网络提取模型，从各任务区块中分类提取斑块对象，再通过斑块对象对深度网络提取模型进行增量式地学习，并迭代至下一次分类提取中；所述斑块对象用于表示所述城市空间要素数据。

优选地，所述城市场景分区的控制网包括城市的道路网和水面的水系网。

优选地，对所述深度网络提取模型进行增量式地学习的方法包括：