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user: 3. 基于LightGBM的道路格网模式识别方法 应用LightGBM方法识别道路格网模式主要有以下三个方面的工作。一是合理选择描述网眼自身及相邻关系的特征参数，这些参数既要便于计算，又要全面准确地反映道路网眼空间特征；二是模型参数的确定及模型训练，设置合理的模型参数，选择合适的训练和测试样本，均可以提高模型识别精度；三是网眼判定阈值的确定，合理的阈值可以降低道路网眼的漏识率，从而比较准确地识别出道路格网模式。该方法的基本流程如图2所示。 图2. 基于LightGBM的道路格网模式识别流程 3.1. 道路网眼特征参数计算 道路网眼是道路网纵横交错形成的最小闭合区块 [ 12 ]，在格网模式的道路网中，网眼具有如下特征：在几何形态上，网眼形状通常接近于矩形，且相邻之间往往具有类似的尺寸；在空间分布上，网眼具有一致的排列。本文通过矩形度 [ 13 ] 、平行度 [ 14 ] 描述网眼自身形态特征，通过主方向一致度、质心方向一致度、形状相似度 [ 6 ] 描述相邻网眼在空间排列和形态尺寸上的相互关系。 1) 矩形度(Rectangularity)，描述道路网眼形状与矩形的相似程度 [ 13 ]。计算公式如式(1)所示。 Rectangularity = A r e a m b r A r e a (1) 式中，Area为网眼多边形面积，mbrArea为网眼多边形最小外接矩形面积。 2) 平行度(Parallelism)，描述格网模式下组成网眼的两组道路的平行程度。计算公式如式(2)所示。 Parallelism = P e r i m e t e r ( m b r ) P e r i m e t e r (2) 式中，Perimeter(mbr)为网眼按面积量算的最小外接矩形周长，Perimeter为网眼多边形周长。 3) 主方向一致度(Main Direction Similarity， MDS)，描述相邻网眼主方向接近于平行或垂直的程度(网眼主方向定义为网眼最小外接矩形长边按顺时针方向偏离正北方向的角度，以十进制度为单位，取值范围为[0，180))。计算公式如式(3)所示。 MDS = | | | O r i e n t ( A ) − O r i e n t ( B ) | − 90 | − 45 | 45 (3) 式中，Orient(X)为网眼多边形X的主方向，式中已做归一化处理，取值范围为[0，1]。 4) 质心方向一致度(Centroid Direction Similarity， CDS)，描述相邻网眼质心连线方向与主方向接近于平行或垂直的程度(质心连线方向定义为网眼质心连线以逆时针方向偏离正东方向的角度，当偏离角度大于180度时则减去180度，取值范围为[0，180))。计算如公式(4)、(5)所示。 CDR = | α − O r i e n t ( A ) | + | α − O r i e n t ( B ) | 2 (4) CDS = | | | C D R − 90 | − 45 | − 22.5 | 22.5 (5) 式中，α代表质心连线方向，Orient(X)为网眼多边形X的主方向。公式(4)为计算式，公式(5)为归一化处理公式，取值范围为[0，1]。 5) 形状相似度(Shape Similarity， SS)，描述相邻网眼质心重合时交集面积与并集面积的比值，示意图如图3所示。计算公式如式(6)所示。 图3. 形状相似性示意图 S S = A r e a ( A ∩ B ) A r e a ( A ∪ B ) (6) 式中，A、B分别代表经移动后质心重叠的相邻网眼多边形。 以上5个指标描述了网眼自身形态及相邻网眼的相互关系特征，以这些指标为基础，计算道路网眼及一阶邻居网眼 [ 15 ] (即与该网眼相邻的所有网眼)的特征指标的最大值、平均值等统计量，构建道路格网模式识别的网眼参数组合作为模型的输入量，能够比较全面地反映网眼自身形态、相互关系及空间上下文环境，进而提高网眼识别率。详细参数解释如表1所示。 Table 1 The mesh parameter combination of road grid pattern recognitio 参数 参数说明 参数意义 矩形度(Rectangularity) 同3.1节(1)中矩形度说明 描述道路网眼自身形态特征 平行度(Parallelism) 同3.1节(2)中平行度说明 最大主方向一致度(MaxofMDS) 该网眼与所有邻接网眼主方向一致度的最大值 描述道路网眼与邻接网眼在空间分布和形态尺寸上的关系 最大质心方向一致度(MaxofCDS) 该网眼与所有邻接网眼质心方向一致度的最大值 最大形状相似度(MaxofSS) 该网眼与所有邻接网眼形状相似度的最大值 平均主方向一致度(MeanofMDS) 该网眼与所有邻接网眼主方向一致度的平均值 平均质心方向一致度(MeanofCDS) 该网眼与所有邻接网眼质心方向一致度的平均值 平均形状相似度(MeanofSS) 该网眼与所有邻接网眼形状相似度的平均值 一阶邻居最大主方向一致度平均值(MaxofMDS_mean) 所有与该网眼邻接的网眼的最大主方向一致度的平均值 描述一阶邻居网眼在空间分布和形态尺寸上的特征，反映网眼是否处于格网的上下文环境中 一阶邻居最大质心方向一致度平均值(MaxofCDS_mean) 所有与该网眼邻接的网眼的最大质心方向一致度的平均值 一阶邻居最大形状相似度平均值 (MaxofSS_mean) 所有与该网眼邻接的网眼的最大形状相似度的平均值 最大形状相似度邻居矩形度(Rectangularity_MaxofSS) 具有该网眼最大形状相似度的网眼的矩形度 表1. 道路格网模式识别网眼参数组合 注：表中邻接特指多边形以边相接的情况，不包括以点相接。 3.2. 模型参数确定方法 合理设置模型参数有利于提高LightGBM对网眼的识别精度。本文中，判断道路网眼是否为具有格网模式特征属于二分类问题，故将训练目标“objective”参数设定为“binary”；由于GOSS方法可以在训练时更关注从未被训练过的数据，减少了模型训练所需的数据量并兼顾了模型的准确度，将其设为提升方法“Boosting”的参数值；考虑到道路格网模式有时作为道路局部区域的模式特征出现，而AUC (Area Under the Curve) [ 16 ] 是样本数据分布不平衡时评价模型性能比较好的指标，将其设为模型性能评价指标“Metric”的参数值。 其他参数如控制模型调整幅度的learning_rate (学习率)，控制分类回归树形态的num_leaves (一棵树上的叶节点数)、max_depth (树的最大深度)、min_data_in_leaf (叶节点上的最少数据量)等，其取值组合对模型精度和效率有一定的影响，难以人工确定。本文采用贝叶斯优化 [ 17 ] 的方法对这些参数自动调整，从而找到合适的模型参数取值组合。本文确定的最终模型参数如下： params = { 'objective': 'binary'， ' boosting_type' : 'goss '， 'learning_rate': 0.12， 'num_leaves': 21， 'max_depth': 8， 'metric': {'l2'， 'auc'}， 'min_data_in_leaf': 10， 'subsample': 0.82， 'feature_fraction': 0.79， } 3.3. 样本选取与模型训练 用于模型训练所选取的样本区域应该具有代表性，既要有一定数量的格网模式网眼，又要保证区域内网眼特征在形态和空间分布上的多样性。样本数据需进行如下处理：首先进行拓扑处理生成道路网眼多边形；然后根据3.1中确定的网眼参数组合计算参数值；最后对每一个网眼进行人工判定并添加标签，属于格网模式的设为1，否则为0。经过以上处理的样本数据才能输入模型进行训练。 本文采用五折验证策略 [ 18 ] 用于模型训练以防止过拟合(即模型在训练数据上表现好但在测试数据上表现差)，即将所有训练数据等分为五份，每次取其中四份用于训练模型，另一份用于测试模型，最后取五次评测中平均误差最小的作为最终训练好的预测模型。 3.4. 模型结果分类 将研究区非样本区域的道路网眼数据输入训练好的模型，得到的预测值为(0，1)范围内的小数，代表的是该道路网眼为格网模式网眼的概率。比较不同概率阈值设定下的识别结果，选择合适的概率作为阈值，即可对模型结果进行分类，从而识别出道路格网模式。本文经实验发现，对于属于典型道路格网模式的城市，阈值取0.2左右即可满足要求，对于道路格网模式作为局部特征出现的模式，需要取稍高的阈值以保证准确率。