(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 202210416740.8 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 岭南师范学院 地址 524000 广东省湛江市赤坎区寸金路 29号 (72)发明人 梁立锋　宋悦祥　曾文霞　刘秀娟　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 黎扬鹏 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种确定城市植被对城市综合活力影响强 度的方法和系统 (57)摘要 本发明提供的一种确定城市植被对城市综 合活力影 响强度的方法和系统， 该方法主要包括 以下步骤： 获取目标地区的矢量边界数据， 根据 矢量边界数据创建目标地区的蜂窝图， 蜂窝图包 括若干蜂窝单元； 获取目标地区的热力图数据， 根据热力图数据确定蜂窝单元中的人群集聚强 度； 获取目标地区内的社交网络文本数据， 根据 社交网络文本数据确定蜂窝单元中的情绪强度； 根据人群集聚强度以及情绪强度计算得到城市 综合活力； 获取目标地区的多源 大数据提取得到 影响因子， 根据所有影 响因子探测结果确定城市 植被对城市综合活力的影 响强度变化值， 影响因 子包括植被覆盖度以及非植被影 响因素， 方案可 广泛应用于城市规划领域。 权利要求书2页 说明书14页 附图8页 CN 114863272 A 2022.08.05 CN 114863272 A 1.一种确定城市植被对 城市综合活力影响强度的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标地区的矢量边界数据， 根据所述矢量边界数据创建所述目标地区的蜂窝图， 所述蜂窝图包括若干蜂窝单 元； 获取所述目标地 区的热力图数据， 根据所述热力图数据确定所述蜂窝单元中的人群集 聚强度； 获取所述目标地 区内的社交网络文本数据， 根据 所述社交网络文本数据确定所述蜂窝 单元中的情绪强度； 根据所述人群集聚强度以及所述情绪强度计算得到城市综合活力； 获取所述目标地 区的多源大数据提取得到的影响因子， 确定所述影响因子对所述城市 综合活力的影响强度变化 值； 所述影响因子包括 植被覆盖度以及非植被 影响因素。 2.根据权利要求1所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述获取所述 目标地区的多源大数据提取得到的影响因子， 确定所述影响因子对所 述城市综合活力的影响强度变化 值， 包括以下步骤至少之一： 根据所述植被覆盖度或所述非植被影响因素的单因子状态计算得到各因子的第一影 响强度； 根据所述植被覆盖度与所述非植被影响因素的交互作用状态得到第 二影响强度， 根据 所述植被覆盖度的第一影响强度与所述植被覆盖度与所述非植被影响因素交互作用的第 二影响强度， 计算得到所述影响强度变化 值。 3.根据权利要求1所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述根据所述人群集聚强度以及所述情绪强度计算得到城市综合活力这一步骤， 包 括： 对所述人群集聚强度以及所述情绪强度进行 数据标准 化处理； 根据标准化处理后的结果构建得到初始矩阵， 对所述初始矩阵进行规范化处理得到规 范化矩阵； 根据所述规范化矩阵与正理想解计算得到第 一距离， 根据 所述规范化矩阵与负理想解 计算得到第二距离； 根据所述第一距离与所述第二距离计算得到所述城市综合活力。 4.根据权利要求2所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述获取所述 目标地区的多源大数据提取得到影响因子， 确定所述影响因子对所述 城市综合活力的影响强度变化 值这一步骤， 还包括以下步骤： 确定所述第二影响强度的作用状态； 所述作用状态包括以下至少之一： 非线性减弱状态、 单因子非线性减弱状态、 双因子增 强状态、 独立作用状态以及非线性增强状态。 5.根据权利要求1所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述 非植被影响因素包括以下至少之一： 道路可达性、 土地利用混合度、 兴趣点密度、 建筑密度、 夜间灯光强度、 薪资水平以及房价水平。 6.根据权利要求1所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述影响因子为植被覆盖度， 所述获取所述 目标地区的多源大数据提取得到影响因权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863272 A 2子， 确定所述影响因子对所述城市综合活力的影响强度变化 值这一步骤， 包括： 获取遥感影 像； 对所述遥感影 像进行正 射校正； 将正射校正后的所述遥感影 像的多光谱和全色数据进行图像融合得到 遥感影像数据； 对所述遥感影像数据的多光谱数据进行大气校正， 对大气矫正后的遥感影像数据的多 光谱波段进行波段运 算得到所述 植被覆盖度。 7.根据权利要求3所述的一种确定城市植被对城市综合活力影响强度的方法， 其特征 在于， 所述根据标准化处理后的数据构建得到初始矩阵， 对所述初始矩阵进行规范化处理 得到规范化矩阵这 一步骤， 包括： 将所述人群集聚强度划分为工作日人群集聚强度以及 休息日人群集聚强度； 将所述情绪强度划分为工作日情绪强度和休息日情绪强度； 根据二级指标构建得到所述初始矩阵， 所述初始矩阵的行向量表征所述蜂窝单元的数 量， 所述初始矩阵的列向量表征二级指标， 所述二级指标包括所述工作日人群集聚强度、 所 述休息日人群集聚强度、 所述工作日情绪强度和所述休息日情绪强度。 8.一种确定城市植被对 城市综合活力影响强度的系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 多源大数据获取单元， 用于获取目标地区的矢量边界数据， 根据所述矢量边界数据创 建所述目标地区的蜂窝图， 所述蜂窝图包括若干蜂窝单 元； 人群集聚强度计算单元， 用于获取目标地区的热力图数据， 根据所述热力图数据确定 所述蜂窝单 元中的人群集聚强度； 情绪强度计算单元， 用于获取所述目标地区内的社交网络文本数据， 根据所述社交网 络文本数据确定所述蜂窝单 元中的情绪强度； 综合活力计算单元， 用于根据 所述人群集 聚强度以及所述情绪强度计算得到城市综合 活力； 影响强度测度单元， 用于获取所述目标地区的多源大数据提取得到影响因子， 根据所 述影响因子对城市综合活力的探测结果， 确定所述影响因子对城市综合活力的影响强度变 化值， 所述影响因子包括 植被覆盖度以及非植被 影响因素。 9.一种确定城市植被对 城市综合活力影响强度的设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 至少一个存 储器， 用于存 储至少一个程序； 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行， 使得所述至少一个处理器运行如权 利要求1‑7任一项所述的一种确定城市植被对 城市综合活力影响强度的方法。 10.一种存储介质， 其中存储有处理器可执行的程序， 其特征在于， 所述处理器可执行 的程序在由处理器执行时用于运行如权利要求 1‑7中任一项 所述的一种确定城市植被对城 市综合活力影响强度的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863272 A 3