公开(公告)号：CN116486031B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202310597493.0

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  赵鑫 ,  李满春 ,  梁加乐 ,  王梓宇 ,  庄苏丹 ,  高醒

IPC: G06T17/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/764 ,  G06V20/17

Abstract: 本发明公开时序遥感数据与地理大数据融合的城市更新区域识别方法，本方法包括以下步骤：S1、研究基于分位数的方法，综合POI与NPPNL数据，提取X年研究区内城市建成区范围；S2、通过对X‑8年到X年的多源遥感数据进行处理，识别城市空地、城市绿地以及城市建设用地，进而得到城市建成区范围内的年度土地覆盖地图。本发明基于POI和夜间灯光数据，使用分位数法提取了研究区终止年份的城市建成区范围，基于语义分割算法、遥感指数计算等方法对Google Earth HRRS时序数据与Landsat时间序列数据进行处理，能够准确地对城市土地覆盖类型进行分类，从而进一步开展城市更新监测，制定了土地覆盖类型转换规则，监测城市更新动态，对城市更新的学术发展和未来城市发展具有重要意义。

公开(公告)号：CN116486031A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310597493.0

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  赵鑫 ,  李满春 ,  梁加乐 ,  王梓宇 ,  庄苏丹 ,  高醒

IPC: G06T17/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06T3/40 ,  G06V10/764 ,  G06V20/17

Abstract: 本发明公开时序遥感数据与地理大数据融合的城市更新区域识别方法，本方法包括以下步骤：S1、研究基于分位数的方法，综合POI与NPPNL数据，提取X年研究区内城市建成区范围；S2、通过对X‑8年到X年的多源遥感数据进行处理，识别城市空地、城市绿地以及城市建设用地，进而得到城市建成区范围内的年度土地覆盖地图。本发明基于POI和夜间灯光数据，使用分位数法提取了研究区终止年份的城市建成区范围，基于语义分割算法、遥感指数计算等方法对Google Earth HRRS时序数据与Landsat时间序列数据进行处理，能够准确地对城市土地覆盖类型进行分类，从而进一步开展城市更新监测，制定了土地覆盖类型转换规则，监测城市更新动态，对城市更新的学术发展和未来城市发展具有重要意义。

公开(公告)号：CN119443378A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411490496.5

申请日：2024-10-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  高醒 ,  王振康 ,  梁加乐 ,  王梓宇 ,  陈振杰 ,  李满春

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06Q50/26 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  H04W4/02 ,  H04W4/20 ,  H04L67/1396

Abstract: 本发明公开了一种城镇空间三维结构与人口流动的相关性分析方法，涉及城镇空间与人口流动相关性分析领域，该方法包括以下步骤：基于城镇建设数据集构建城镇建设指标体系，通过对城镇建设指标体系进行结构特征分析，得到城镇建设三维空间结构特征；利用基站获取手机信令数据并识别城镇人口的通勤行为，构建城镇人口流动的网络结构特征；利用LightGBM算法构建并训练回归模型，通过SHAP算法对回归模型进行解释性分析。本发明通过对城镇空间特征与人口流动时空相关性分析，探究城镇空间结构的各特征对人口流动重要程度，进而有效地利用人口流动趋势来进行对城市发展规划方向提供有价值的参考。

公开(公告)号：CN116644809B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310597567.0

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  高醒 ,  赵鑫 ,  庄苏丹 ,  王梓宇 ,  梁加乐 ,  李满春

IPC: G06N5/01 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种集成地理大数据和机器学习的城镇开发边界划定方法，本方法包括以下步骤：S1、收集的大量多源地理大数据进行数据清洗等预处理；S2、从自然要素、生态要素、人文要素三个维度构建指标因子，从单因子角度分析城镇开发边界适宜性，并得到各评价指标的评分标准；S3、构建随机森林模型来确定各指标权重。本发明基于空间调查数据等基础地理数据，融合夜间灯光、微博签到、房屋地价数据等地理大数据集成多源地理大数据，从自然、人文、生态三个维度选取全面合理的因子构建城镇开发边界适宜性指标体系，以人工绘制的边界为参考，使用机器学习方法确定权重，划定城镇开发边界。

公开(公告)号：CN116644809A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310597567.0

申请日：2023-05-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  高醒 ,  赵鑫 ,  庄苏丹 ,  王梓宇 ,  梁加乐 ,  李满春

IPC: G06N5/01 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种集成地理大数据和机器学习的城镇开发边界划定方法，本方法包括以下步骤：S1、收集的大量多源地理大数据进行数据清洗等预处理；S2、从自然要素、生态要素、人文要素三个维度构建指标因子，从单因子角度分析城镇开发边界适宜性，并得到各评价指标的评分标准；S3、构建随机森林模型来确定各指标权重。本发明基于空间调查数据等基础地理数据，融合夜间灯光、微博签到、房屋地价数据等地理大数据集成多源地理大数据，从自然、人文、生态三个维度选取全面合理的因子构建城镇开发边界适宜性指标体系，以人工绘制的边界为参考，使用机器学习方法确定权重，划定城镇开发边界。