基于时空关联模型的城市更新监测方法及装置

本发明属于遥感数据处理，尤其涉及一种基于时空关联模型的城市更新监测方法及装置。

背景技术：

1、城市更新是城市发展中至关重要且复杂的阶段，其核心在于通过重建、改造和功能升级实现既有建成区的转型与振兴。我国城市发展正从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的阶段。开展城市更新过程的多尺度遥感监测研究，有助于支撑国土空间规划实施监督，推进城市的可持续发展。追踪城市更新进程对于评估可持续城市政策的成效、优化资源配置以及理解城市的社会空间演变具有重要意义。尽管已有大量面向土地覆盖/土地利用的遥感变化检测方法，但专门面向“城市更新”这一具有明确政策语义和复杂过程特征的研究仍处于起步阶段。城市更新的时空复杂性阻碍了对更新过程的监测。

技术实现思路

1、为克服上述现有变化检测方法无法满足监测城市更新过程的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种基于时空关联模型的城市更新监测方法及装置。

2、根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于时空关联模型的城市更新监测方法，包括：

3、s1、以路网斑块为更新单元，提取目标区域的时间序列特征；将目标区域的遥感时间序列影像输入一个具有多分支和共享权重的孪生神经网络中，提取影像中各像素的特征。路网斑块内部所有像素点特征的均值作为该更新单元的深度特征；对象特征包含纹理特征和光谱特征。以路网斑块为单元，统计灰度共生矩阵（glcm）以提取纹理特征（熵、角度二阶矩、对比度、相关性、同质性和差异性），并计算多波段光谱特征（均值、方差、偏度和对比度）；最后叠加深度特征和对象特征以获取各更新单元的时间序列特征。

4、s2、构建时空关联模型（st-cm），其在时间-空间维度建模更新单元的时空关联，同时通过端到端方式整合了三大核心任务：更新区域定位、起止时间识别以及更新类型分类，从而完成对整个更新过程的追踪。时空关联模型以时序特征初始化各更新单元，输出更新检测的初始结果。

5、s3、最后，为消除噪声干扰，对初始检测结果进行时间一致性校正以优化城市更新检测结果。

6、进一步的，s1中从遥感时间序列影像提取深度特征和对象特征，并叠加深度特征和对象特征以获取更新单元的时序特征，具体方法为：

7、将遥感时间序列影像输入到具有多分支和共享权重的孪生神经网络中，获取该孪生神经网络输出的像素特征；以街区路网斑块为更新单元，路网斑块内部所有像素点特征的均值作为该更新单元的深度特征；

8、对象特征包含纹理特征和光谱特征。以街区路网斑块为更新单元，统计各单元的灰度共生矩阵（glcm）以提取纹理特征（熵、角度二阶矩、对比度、相关性、同质性和差异性），并计算多波段光谱特征（均值、方差、偏度和对比度）；

9、将两个所述特征向量即深度特征与对象特征，进行叠加拼接，获得各更新单元的时序特征。

10、进一步的，s2的具体方法为：

11、st-cm是一种基于transformer神经网络的时空序列模型，采用自注意力机制在时间维度上连接每个单元各时期的状态，并借助图卷积在空间维度上构建单元间空间关系，从而实现时空关联建模；模型以端到端方式整合了更新区域提取、起止时间识别及更新类型分类功能。

12、进一步的，s3具体方法为：

13、对st-cm输出的初始检测结果，沿时间维度执行滑动窗口滤波，具体分为两步。（1）一致性校正：采用长度为3的滑动窗口，对每个窗口内“是否发生更新”的三次观测结果进行投票。若某类别（发生或不发生）出现不少于2次，则将窗口中心单元更新为该主导类别；否则保持不变。（2）后处理清理：基于校正后的结果，移除所有被判定为“未发生更新”的单元所对应的预测起止时间及类型信息。通过一致性校正处理步骤，有效消除了时间序列中的噪声，使更新过程的检测结果更具时序连续性和语义一致性。

14、进一步的，所述城市更新检测结果包括更新区域在遥感影像中的位置、更新的开始与结束时间和更新的类型。

15、进一步的，s1步骤之前还包括：根据预先获取的遥感时序影像数据和各所述遥感数据样本对应的预设类别标签，对所述孪生神经网络和st-cm网络进行训练。

16、根据本发明实施例第二方面提供一种基于时空关联模型的城市更新监测装置，包括：

17、特征提取模块，用于从目标区域的遥感时间序列影像中提取更新单元的时序特征；

18、时空建模与更新检测模块，用于从时间和空间维度建模更新过程，将时间序列特征输入到时空关联模型st-cm，所述模型通过建模时空关联并实现端到端任务集成，追踪整个更新过程，识别城市更新的发生地点、时间及类型；

19、优化校正模块，用于校正检测结果的时空不一致性，输出所述目标区域优化后的更新位置、更新的开始与结束时间、更新的类型（拆除与重建）。

20、根据本发明实施例的第三个方面，还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于时空关联模型的城市更新监测方法。

21、根据本发明实施例的第四个方面，还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于时空关联模型的城市更新监测方法。

22、本发明实施例提供一种基于时空关联模型的城市更新监测方法及装置。首先，以路网斑块为更新单元，提取各单元的时间序列特征；其次，构建时空关联模型（st-cm），其在时间-空间维度建模更新单元的时空关联，同时通过端到端方式整合了三大核心任务：更新区域定位、起止时间识别以及更新类型分类，从而完成对整个更新过程的追踪。时空关联模型以时序特征初始化各更新单元，输出更新检测的初始结果；最后，对初始检测结果进行时间一致性校正以优化城市更新检测结果。

1.基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，s1中纹理特征包括：熵、角度二阶矩、对比度、相关性、同质性和差异性；多波段光谱特征vaok：均值、方差、偏度和对比度。

3.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，s2的具体方法为：

4.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，s3具体方法为：

5.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，所述城市更新检测结果包括更新区域在遥感影像中的位置、更新的开始与结束时间和更新的类型。

6.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法，其特征在于，s1步骤之前还包括：

7.基于时空关联模型的城市更新监测装置，其特征在于，用于实现权利要求1到6任一项所述的于时空关联模型的城市更新监测方法；装置包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到6任一项所述的于时空关联模型的城市更新监测方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1到6任一项所述的基于时空关联模型的城市更新监测方法。