本發(fā)明涉及城市規(guī)劃，尤其涉及一種城市非正式綠地識別方法以及裝置。

背景技術(shù)：

1、在過去的幾十年里，隨著全球化和城市化的迅速發(fā)展，城市生態(tài)系統(tǒng)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。城市綠地作為提升城市居住質(zhì)量、維護生物多樣性和緩解城市熱島效應(yīng)的重要組成部分，其有效規(guī)劃和管理顯得日益重要。然而，傳統(tǒng)的城市綠地規(guī)劃往往忽視了城市自生植物(urban?spontaneous?vegetation，usv)的價值，這些在城市間隙和邊緣地區(qū)自發(fā)生長的植被，不僅豐富了城市的生物多樣性，而且在調(diào)節(jié)城市氣候、提升空氣質(zhì)量、增加城市綠色空間連通性方面扮演著重要角色?？芍壳暗某鞘蟹钦骄G地識別往往通過人工實地識別，效率較低，有鑒于此，如何提高城市非正式綠地識別效率就成了當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種城市非正式綠地識別模型訓(xùn)練方法，該方法包括：

2、根據(jù)目標(biāo)城市的綠地及生態(tài)空間分布圖，確定目標(biāo)城市內(nèi)的綠地樣方，并獲取各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)；

3、根據(jù)各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)，對各個綠地樣方進行第一次分類，確定各個綠地樣方的第一類別，其中，第一類別包括：栽培植物地、非正式綠地；

4、根據(jù)目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)，計算歸一化植被指數(shù)ndvi，并根據(jù)各個綠地樣方的位置信息，確定各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi；

5、根據(jù)各個非正式綠地樣方對應(yīng)的ndvi，計算ndvi的四分位數(shù)，并以此為閾值，根據(jù)各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，對各個綠地樣方進行第二次分類，確定各個綠地樣方的第二類別，其中，第二類別包括：栽培植物地、低度自生植物地、中度自生植物地、高度自生植物地；低度自生植物地、中度自生植物地、高度自生植物地屬于非正式綠地；

6、以各綠地樣方對應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)為樣本，以各綠地樣方對應(yīng)的第二類別為標(biāo)簽，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，根據(jù)數(shù)據(jù)集對初始的城市非正式綠地識別模型進行訓(xùn)練，得到城市非正式綠地識別模型。

7、在第一方面的一些可實現(xiàn)方式中，根據(jù)目標(biāo)城市的綠地及生態(tài)空間分布圖，確定目標(biāo)城市內(nèi)的綠地樣方，包括：

8、根據(jù)目標(biāo)城市的綠地及生態(tài)空間分布圖，確定目標(biāo)城市內(nèi)每個綠地斑塊邊界范圍，并利用arcgis隨機布設(shè)綠地樣方，刪除落在建筑、道路和水面的綠地樣方，最終確定目標(biāo)城市內(nèi)的綠地樣方。

9、在第一方面的一些可實現(xiàn)方式中，根據(jù)各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)，對各個綠地樣方進行第一次分類，確定各個綠地樣方的第一類別，包括：

10、針對任一綠地樣方，根據(jù)其實測數(shù)據(jù)計算栽培植物面積占比、自生植物面積占比，若栽培植物面積占比大于預(yù)設(shè)閾值，則確定其為栽培植物地；若自生植物面積占比大于預(yù)設(shè)閾值，則確定其為非正式綠地。

11、在第一方面的一些可實現(xiàn)方式中，根據(jù)目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)，計算歸一化植被指數(shù)ndvi，并根據(jù)各個綠地樣方的位置信息，確定各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，包括：

12、根據(jù)在植被生長季節(jié)拍攝的多張目標(biāo)城市遙感影像數(shù)據(jù)，計算平均ndvi，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)各個綠地樣方的位置信息，確定各個綠地樣方對應(yīng)的像素的ndvi，針對任一綠地樣方，計算其對應(yīng)的像素的ndvi的平均值，并以此作為綠地樣方對應(yīng)的ndvi。

13、在第一方面的一些可實現(xiàn)方式中，根據(jù)各個非正式綠地樣方對應(yīng)的ndvi，計算ndvi的四分位數(shù)，并以此為閾值，根據(jù)各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，對各個綠地樣方進行第二次分類，確定各個綠地樣方的第二類別，包括：

14、按照從小到大的順序?qū)Ω鱾€非正式綠地樣方對應(yīng)的ndvi進行排序，計算ndvi的四分位數(shù)，并以此為閾值，若綠地樣方對應(yīng)的ndvi低于第一四分位數(shù)，則確定其為栽培植物地；若綠地樣方對應(yīng)的ndvi位于第一四分位數(shù)、第二四分位數(shù)之間，則確定其為低度自生植物地；若綠地樣方對應(yīng)的ndvi位于第二四分位數(shù)、第三四分位數(shù)之間，則確定其為中度自生植物地；若綠地樣方對應(yīng)的ndvi高于第三四分位數(shù)，則確定其為高度自生植物地。

15、在第一方面的一些可實現(xiàn)方式中，根據(jù)數(shù)據(jù)集對初始的城市非正式綠地識別模型進行訓(xùn)練，得到城市非正式綠地識別模型，包括：

16、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集；

17、使用訓(xùn)練集對初始的城市非正式綠地識別模型進行訓(xùn)練，并根據(jù)驗證集對訓(xùn)練后的城市非正式綠地識別模型進行性能驗證，得到最終的城市非正式綠地識別模型。

18、第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種城市非正式綠地識別方法，該方法包括：

19、獲取目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)；

20、將遙感影像數(shù)據(jù)輸入城市非正式綠地識別模型，由城市非正式綠地識別模型對遙感影像數(shù)據(jù)進行識別，得到城市非正式綠地識別結(jié)果；

21、其中，城市非正式綠地識別模型基于如上所述的城市非正式綠地識別模型訓(xùn)練方法得到。

22、在第二方面的一些可實現(xiàn)方式中，該方法還包括：

23、根據(jù)城市非正式綠地識別結(jié)果，生成城市非正式綠地分布圖。

24、第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種城市非正式綠地識別模型訓(xùn)練裝置，該裝置包括：

25、確定模塊，用于根據(jù)目標(biāo)城市的綠地及生態(tài)空間分布圖，確定目標(biāo)城市內(nèi)的綠地樣方，并獲取各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)；

26、分類模塊，用于根據(jù)各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)，對各個綠地樣方進行第一次分類，確定各個綠地樣方的第一類別，其中，第一類別包括：栽培植物地、非正式綠地；

27、計算模塊，用于根據(jù)目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)，計算歸一化植被指數(shù)ndvi，并根據(jù)各個綠地樣方的位置信息，確定各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi；

28、分類模塊，還用于根據(jù)各個非正式綠地樣方對應(yīng)的ndvi，計算ndvi的四分位數(shù)，并以此為閾值，根據(jù)各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，對各個綠地樣方進行第二次分類，確定各個綠地樣方的第二類別，其中，第二類別包括：栽培植物地、低度自生植物地、中度自生植物地、高度自生植物地；低度自生植物地、中度自生植物地、高度自生植物地屬于非正式綠地；

29、訓(xùn)練模塊，用于以各綠地樣方對應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)為樣本，以各綠地樣方對應(yīng)的第二類別為標(biāo)簽，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，根據(jù)數(shù)據(jù)集對初始的城市非正式綠地識別模型進行訓(xùn)練，得到城市非正式綠地識別模型。

30、第四方面，本發(fā)明實施例提供了一種城市非正式綠地識別裝置，該裝置包括：

31、獲取模塊，用于獲取目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)；

32、識別模塊，用于將遙感影像數(shù)據(jù)輸入城市非正式綠地識別模型，由城市非正式綠地識別模型對遙感影像數(shù)據(jù)進行識別，得到城市非正式綠地識別結(jié)果；

33、其中，城市非正式綠地識別模型基于如上所述的城市非正式綠地識別模型訓(xùn)練方法得到。

34、在本發(fā)明實施例中，可以根據(jù)目標(biāo)城市的綠地及生態(tài)空間分布圖，確定目標(biāo)城市內(nèi)的綠地樣方，并獲取各個綠地樣方的實測數(shù)據(jù)，以此對各個綠地樣方進行第一次分類，確定各個綠地樣方的第一類別，其中包括：栽培植物地、非正式綠地，根據(jù)目標(biāo)城市的遙感影像數(shù)據(jù)，計算ndvi，并根據(jù)各個綠地樣方的位置信息，確定各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，根據(jù)各個非正式綠地樣方對應(yīng)的ndvi，計算ndvi的四分位數(shù)，并以此為閾值，根據(jù)各個綠地樣方對應(yīng)的ndvi，對各個綠地樣方進行第二次分類，確定各個綠地樣方的第二類別，其中包括：栽培植物地、低度自生植物地、中度自生植物地、高度自生植物地，后三類屬于非正式綠地，以各綠地樣方對應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)為樣本，以各綠地樣方對應(yīng)的第二類別為標(biāo)簽，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，以此對初始的城市非正式綠地識別模型進行訓(xùn)練，得到城市非正式綠地識別模型，進而基于該模型來高效識別城市非正式綠地。

35、應(yīng)當(dāng)理解，
技術(shù)實現(xiàn)要素：
部分中所描述的內(nèi)容并非旨在限定本發(fā)明實施例的關(guān)鍵或重要特征，亦非用于限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明的其它特征將通過以下的描述變得容易理解。