一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法

本发明公开一种基于极端梯度提升算法的城市街道空间解析方法，属于城市空间分析技术领域。方法首先将目标解析区域的路网矢量数据转换为含等距道路网络节点的图结构，并基于最短路径算法将POI分配至最近的道路网络节点，然后使用启发式算法计算道路网络节点的接近中心度与中间中心度、业态结构复杂性指标，以及用于衡量业态空间分布特征的目标POI路径可达数量，将这些量化信息的参考集图结构输入使用极端梯度提升算法预先训练的城市街道空间识别模型；得出目标解析区域的城市街道空间点集；最后进行边界后处理，得到城市街道空间范围和边界。本发明识别效率较高且具有鲁棒性，对于大规模自动识别城市街道空间的位置与范围具有重要意义。