申请/专利权人：广东国地规划科技股份有限公司;广东国地资源与环境研究院

申请日：2023-08-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117077037B

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06F18/214;G06F18/2113;G06N20/20;G06N5/01;G06F16/29;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明提供了一种建筑物尺度动态人口估算方法及系统，所述方法包括：获取目标区域中包含预设第一特征的实时数据；将所述实时数据输入至预设的随机森林模型，以使所述随机森林模型根据所述实时数据，对目标区域进行建筑物尺度动态人口的估算；其中，所述随机森林模型是根据目标区域中包含预设第二特征的数据训练获得，所述第一特征是在所述随机森林模型训练过程中通过对所述第二特征进行特征筛选确定，所述第二特征包括目标区域的建筑、交通、人口数据。相比于现有技术，本发明基于随机森林模型，根据目标区域的实时数据动态地估算目标区域的建筑物尺度人口空间分布，提高了建筑物尺度人口估算的动态性和准确性。

主权项：1.一种建筑物尺度动态人口估算方法，其特征在于，包括：获取目标区域中包含预设第一特征的实时数据；将所述实时数据输入至预设的随机森林模型，以使所述随机森林模型根据所述实时数据，对目标区域进行建筑物尺度动态人口的估算；其中，所述随机森林模型是根据目标区域中包含预设第二特征的数据训练获得，所述第一特征是在所述随机森林模型训练过程中通过对所述第二特征进行特征筛选确定，所述第二特征包括目标区域的建筑、交通、人口数据，所述第二特征是根据所述目标区域中影响建筑尺度人口分布的静态数据和动态数据进行特征提取获得，具体为：获取目标区域中影响建筑尺度人口分布的静态数据和动态数据；通过地理信息系统从所述静态数据中提取所述目标区域的建筑物基底面积、建筑物高度、建筑物体积、所述建筑物到最邻近道路的距离、所述建筑物周围的路网密度、所述建筑物到最邻近水系的距离、所述建筑物到最邻近建筑物的距离、所述建筑物周围的POI核密度值，作为静态特征；所述静态数据包括：所述目标区域中的建筑物以及建筑物周围的路网、水系数据；将所述静态特征和从所述动态数据中提取的动态特征，作为所述第二特征；其中，所述动态数据包括：所述目标区域中的月度NPPVIIRS夜间灯光数据、交通数据和LBS数据；其中，所述从所述动态数据中提取的动态特征，具体为：将所述目标区域的建筑物目标月所在位置的夜间灯光强度值减去所述目标区域的目标月最小夜间灯光强度值后，除以所述目标区域的目标月最大与最小夜间灯光强度值之差获得所述目标区域的标准化月度夜间灯光强度；根据所述交通数据提取所述目标区域出租车每次行程的起讫点，构建出行特征向量并结合所述目标区域的建筑物分布状况，在所述地理信息系统中提取所述建筑物周围的出租车出行特征向量起讫点核密度值；根据所述建筑物的面积占所在LBS网格中总建筑面积的比例分配该网格中的LBS人口值，提取所述建筑物的LBS人口值；根据地图软件中的交通拥堵指数数据，提取路网的交通拥堵指数值；将所述标准化月度夜间灯光强度、建筑物周围的出租车出行特征向量起讫点核密度值、建筑物的LBS人口值和路网的交通拥堵指数值，作为所述动态特征。

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