(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211112931.1 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 中国矿业大 学 地址 221116 江苏省徐州市泉山区大 学路1 号 (72)发明人 王潜心　邱芸　曹芳洁　罗彩玉　 黄芳　赵芬奇　 (74)专利代理 机构 青岛润集专利代理事务所 (普通合伙) 37327 专利代理师 王爱丽 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/26(2012.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/25(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 20/70(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于开源地理数据的城市形态与碳排 放相关分析方法与系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于开源地理数据的城 市形态与碳排放相关分析方法及系统， 该方法包 括： 根据第三种分形理论， 使用融合语义联想和 Long Short‑Term Memory(LSTM)的多层级短文 本分类模型对POI数据进行处理， 将分好类的POI 数据进行城市景观格局指数计算； 利用单窗算法 反演Landsat ‑8遥感影像地表温度， 进而利用回 归分析推算CO2浓度， 然后定量分析不同城市景 观格局指数对CO2浓度的贡献度。 本发明基于开 源地理数据， 引入第三种分形 理论提出了一种评 价单元的划分方法， 用于城市形态指标的计算， 保证了城市景观单元的完整性， 反映了城市景观 的真实形态。 通过探讨城市空间形态与碳排放量 的关系， 为低碳背景下的城市空间结构、 形态的 建设提供决策依据。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 115544729 A 2022.12.30 CN 115544729 A 1.一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 其包括以 下步骤： S1： 根据第三种分形理论， 采用头/尾分割方法对OSM路网数据进行分割， 划分评价单 元； S2： 使用融合语义联想和Long  Short‑Term Memory(LSTM)的多层级短文本分类模型对 POI数据进行处 理， 让其按照城市功能分类； S3： 基于景观生态学理论， 利用POI数据计算城市景观格局指数， 进行多维度城市形态 描绘； S4： 利用单窗算法 反演Landsat ‑8遥感影像地表温度， 进 而采用回归分析推算CO2浓度； S5： 利用贡献指数定量分析城市形态指标对CO2浓度的贡献度。 2.根据权利要求1所述的一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 对于步骤S1 中所述获取OSM路网数据进行数据分割处理工作， 包括： 以OSM街道 为基础， 构建一个自然街道网络模型， 将所有线段闭合， 一个完整的线 段视为一个独立的线 段； 利用道路等级最高的街道进 行第一次分割； 利用第二等级的道路进 行第二次分割， 以此 类推， 利用不同等级的道路进行分割， 当道路重要程度相同无法进行诱导时， 终止循环， 绘 制最小研究单 元。 3.根据权利要求1所述的一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 对于步骤S2中所述的POI数据分类处理工作， 包括： 通过语义扩展并学习POI的 name字段中的信息， 并将其与城市功能分类建立联系， 识别POI代表的城市功能分类； 利用 LSTM模型进行有监 督分类， 对POI进行功能分类。 4.根据权利要求1所述的一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 对于步骤S3中所述利用POI数据计算城市景观格局指数， 包括： 将每个景观单 元内同类别的POI数据进行空间聚类并勾 勒其范围线， 形成兴趣域(AOI)； 计算其兴趣域范 围线的形态指数， 从形态和功能两个角度对 城市形态进行描述。 5.根据权利要求1所述的一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 对于步骤S4的具体步骤如下： S41： 利用单窗算法推算实际地表温度， 并且选取31个实验点测量气温与反演结果进行 比较， 验证反演结果的精度； S42： 实测20个实验点的CO2浓度， 与地表温度形成数据对， 通过回归分析建立地表温度 与实测CO2浓度的关系方程。 6.根据权利要求1所述的城市形态与碳排放相关分析方法， 其特征在于， 对于步骤S5的 具体步骤如下： 为定量分析不同景观指数对CO2浓度的贡献程度， 计算了贡献度指数， 其表达式CIij如 下： 其中， CIij表示区域i 内j类景观指数对CO2浓度的贡献度， 绝对值越大贡献率越大， 其正 负值分别表示对CO2浓度的增加和降低作用； Ti表示区域i的平均CO2浓度与研究区的平均权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544729 A 2CO2浓度差； Iij区域i内j类景观指数的值； 表示研究区内j类景观指数的平均值， j表示景 观指数类别， 其的取值范围为： 商业,居住,政府与体育休闲服务,教育与文化设施,医疗卫 生,公园广场,交通 运输,工业,其 他。 7.一种基于开源地理数据定量评估城市形态与碳排放相关分析系统， 其特征在于， 该 系统支持如权利要求1至6中任意一项所述的一种基于开源地理数据定量评估城市形态与 碳排放相关分析方法， 该系统包括： 评价单元划分模块： 利用头 /尾分割法对OSM路网数据进行分割， 划分评价单 元； 功能分类模块： 采用融合语义联想和Long  Short‑Term Memory(LSTM)的多层级短文本 分类模型对POI数据按照城市功能进行分类； 形态指标计算模块： 将分好类的POI数据勾勒范围线， 形成兴趣区， 计算城市景观格局 指数； CO2浓度推算模 块： 利用单窗算 法反演Landsat ‑8遥感影像地表温度， 进而 通过回归分析 推算出CO2浓度； 贡献度计算模块： 定量分析城市景观格局指数对CO2浓度的贡献度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544729 A 3