基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统的制作方法

本发明涉及城镇化水平评价领域，具体涉及一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统。
背景技术：
：城镇化是人类活动改造自然环境的主要方式之一，其基本表现为农业人口向非农业人口的转变以及城镇面积的扩大，具体包括经济结构、社会结构、生产方式、生活方式的根本性转变，涉及产业的转变、社会结构的调整和转型、基础设施建设与资源环境的改善等多个方面。城镇化水平(urbanizationlevel)，指一个地区城镇化所达到的程度，是表征地区社会经济进步状况的重要标志，一般采用城镇化率作为衡量指标，由于城镇土地面积、产业结构等指标统计困难且准确度较差，因此使用不广泛，目前普遍采用城镇人口数量占地区总人口数量的比例即人口城镇化率作为城镇化率的主流指标。鉴于人口城镇化率仅仅只是城镇化水平的一个侧面，并不能全面的评价一个地区的城镇化水平，而且往往是由审计人员人工进行计算，容易出错且效率较低。因此，急需一种能够综合、全面地计算区域综合城镇化率以评价区域城镇化水平的自动化系统。技术实现要素：针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统，以综合、全面地计算区域综合城镇化率以评价区域城镇化水平。第一方面，本发明提供的一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统，包括：多个指标值计算模块和综合城镇化率计算模块；其中，多个所述指标值计算模块分别用于计算衡量目标区域城镇化水平的多个指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块；所述综合城镇化率计算模块用于根据多个所述指标值按照预设的算法综合计算反映所述目标区域综合城镇化水平的综合城镇化率，以通过所述综合城镇化率评价所述目标区域的综合城镇化水平。可选的，所述多个指标值计算模块中包括：土地城镇化水平指标计算模块；所述土地城镇化水平指标计算模块用于计算目标区域的土地城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块。可选的，所述土地城镇化水平指标包括居民地面积比重；所述土地城镇化水平指标计算模块，包括：遥感数据获取单元、居民地提取单元和居民地比重计算单元；所述遥感数据获取单元用于获取目标区域的遥感数据，所述遥感数据包括雷达遥感数据或多光谱遥感数据；所述居民地提取单元用于根据所述遥感数据提取出所述目标区域中包含的居民地区域；所述居民地比重计算单元用于根据提取出的所述居民地区域的面积和所述目标区域的面积计算居民地面积比重。可选的，所述遥感数据获取单元包括：天气判断子单元、雷达数据获取子单元和多光谱数据获取子单元；所述天气判断子单元用于根据目标区域的天气状况选择触发雷达数据获取子单元获取雷达遥感数据或触发多光谱数据获取子单元获取多光谱遥感数据；所述雷达数据获取子单元用于在所述天气判断子单元的触发下获取所述目标区域的雷达遥感数据；所述多光谱数据获取子单元用于在所述天气判断子单元的触发下获取所述目标区域的多光谱遥感数据。可选的，所述遥感数据包括多光谱遥感数据，所述居民地提取单元包括：居民地提取子单元，用于根据各地物类型对应的不同波段光谱之间的光学特性差异，从所述遥感数据中提取出地物类型属于居民地的区域。可选的，所述居民地提取子单元，包括：地物分类子单元，用于将地物类型划分为蓝顶建筑物、红顶建筑物、水泥顶建筑物、裸地、湖泊、河流、农田和林地；其中，蓝顶建筑物、红顶建筑物、水泥顶建筑属于居民地；提取指数构建子单元，用于根据各地物类型对不同波段光谱反射率的差异构建能够将居民地与其他地物进行区分的居民地提取指数；指数值计算子单元，用于计算所述遥感数据中各像元对应的所述居民地提取指数的指数值；二值化处理子单元，用于将各像元的所述居民地提取指数的指数值进行二值化处理，并根据二值化结果对所述遥感数据进行分割，提取出居民地区域。可选的，所述提取指数构建子单元，包括：第一指数构建子单元，用于根据蓝顶建筑物对应的第一反射率差与其他地物类型对应的第一反射率差的差异，构建以下针对蓝顶建筑物的居民地提取指数，其中，所述第一反射率差是指对蓝光波段光谱的反射率与对绿光波段光谱的反射率的差：式中，ndbib2-b3表示针对蓝顶建筑物的居民地提取指数，oli2表示对蓝光波段光谱的反射率，oli3表示对绿光波段光谱的反射率；第二指数构建子单元，用于根据红顶建筑物和水泥顶建筑物对应的第二反射率差与其他地物类型对应的第二反射率差的差异，构建以下针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数，其中，所述第二反射率差是指对红光波段光谱的反射率与对绿光波段光谱的反射率的差：式中，ndbib4-b3表示针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数，oli4表示对红光波段光谱的反射率，oli3表示对绿光波段光谱的反射率。可选的，所述多个指标值计算模块还包括：人口城镇化水平指标计算模块和经济城镇化水平指标计算模块；所述人口城镇化水平指标计算模块用于计算目标区域的人口城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块。所述经济城镇化水平指标计算模块用于计算目标区域的经济城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块。所述综合城镇化水平指标计算模块用于根据所述人口城镇化水平指标的指标值、所述经济城镇化水平指标的指标值和所述土地城镇化水平指标的指标值按照预设的算法综合计算反映所述目标区域综合城镇化水平的综合城镇化率。可选的，所述人口城镇化水平指标包括城镇人口比重、所述经济城镇化水平指标包括二三产业产值比重、所述土地城镇化水平指标包括居民地面积比重。可选的，所述基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统，还包括：评价指标确定模块；所述评价指标确定模块采用主成分分析法和相关性分析法确定用于衡量目标区域城镇化水平的多个指标。由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统，包括：多个指标值计算模块和综合城镇化率计算模块；其中，多个所述指标值计算模块分别用于计算衡量目标区域城镇化水平的多个指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块；所述综合城镇化率计算模块用于根据多个所述指标值按照预设的算法综合计算反映所述目标区域综合城镇化水平的综合城镇化率，以通过所述综合城镇化率评价所述目标区域的综合城镇化水平。相较于现有技术，本申请提供的所述基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统并不限于使用人口城镇化率这一单一指标进行评价，而是由多个指标值计算模块分别从不同方面计算不同指标的指标值，然后统一交由综合城镇化率计算模块采用预设的算法进行综合计算，从而能够全面、综合的评价目标区域的综合城镇化水平，同时由于采用自动化计算机模块进行计算，可有效提高计算效率、降低出错率。在上述基础上，考虑到目前城镇面积指标统计困难、准确度低的问题，本申请的基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统中还设有遥感数据获取单元、居民地提取单元和居民地比重计算单元，从而利用卫星遥感数据准确的统计出城镇居民地的面积比重，进而保证对城镇化水平评价的准确性和全面性。附图说明为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1示出了本发明第一实施例所提供的一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统的示意图；图2示出了一种土地城镇化水平指标计算模块的示意图；图3示出了一种遥感数据获取单元的示意图；图4示出了各地物类型对不同波段光谱的反射率的示意图；图5示出了本发明实施例提供的二值化处理后提取出居民地的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。本发明提供一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统。下面结合附图对本发明的实施例进行说明。图1示出了本发明第一实施例所提供的一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统的示意图。如图1所示，本发明第一实施例提供的一种基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统包括：多个指标值计算模块和综合城镇化率计算模块21；其中，多个所述指标值计算模块分别用于计算衡量目标区域城镇化水平的多个指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块21；所述综合城镇化率计算模块21用于根据多个所述指标值按照预设的算法综合计算反映所述目标区域综合城镇化水平的综合城镇化率，以通过所述综合城镇化率评价所述目标区域的综合城镇化水平。其中，所述多个指标值计算模块可以根据需求灵活设置，以分别计算不同的城镇化率指标，如用于计算区域人均教育费的指标值计算模块、用于计算区域万人拥有科技人员数量的指标值计算模块、用于计算区域工业增长率的指标值计算模块、用于计算区域万人拥有公交车数量的指标值计算模块等等。所述综合城镇化率计算模块21采用的算法可以是加权平均法，例如可以根据先验数据为每个指标设置相应的权重，然后利用各个指标的指标值和权重加权计算综合城镇化率；此外，也可以先将各个指标值首先进行归一化处理，然后再求和、求积等计算，从而计算较为合理的综合城镇化率；或者先将各个指标进行分级，分级计算各指标并最终汇总计算综合城镇化率；以上均属于基础的综合计算方法，本实施例仅作示例性说明，在具体实施时可以互相结合使用、单独使用或进行变更后使用，其均在本申请的保护范围之内。相较于现有技术，本发明第一实施例提供的所述基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统并不限于使用人口城镇化率这一单一指标进行评价，而是由多个指标值计算模块分别从不同方面计算不同指标的指标值，然后统一交由综合城镇化率计算模块21采用预设的算法进行综合计算，从而能够全面、综合的评价目标区域的综合城镇化水平，同时由于采用自动化计算机模块进行计算，可有效提高计算效率、降低出错率。考虑到土地的城镇化是区域城镇化的重要部分，将土地城镇化率作为其中的一项指标，可以有助于得到更为合理的综合城镇化率，因此，在本申请提供的一个实施例中，所述多个指标值计算模块中包括：土地城镇化水平指标计算模块11；所述土地城镇化水平指标计算模块11用于计算目标区域的土地城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块21。具体的，考虑到目前城镇面积指标统计困难、准确度低的问题，以及现有遥感技术快速发展的背景，本申请采用通过遥感数据提取城镇居民地面积的方法，由于遥感数据数据源为客观数据、可靠性高，因此，只要采用合适的居民地提取方法，即可准确、快速的计算出土地城镇化率指标，在本申请提供的一个实施例中，所述土地城镇化水平指标包括居民地面积比重，请参考图2，其示出了一种土地城镇化水平指标计算模块的示意图，所述土地城镇化水平指标计算模块11，包括：遥感数据获取单元111、居民地提取单元112和居民地比重计算单元113；所述遥感数据获取单元111用于获取目标区域的遥感数据，所述遥感数据包括雷达遥感数据或多光谱遥感数据；所述居民地提取单元112用于根据所述遥感数据提取出所述目标区域中包含的居民地区域；所述居民地比重计算单元113用于根据提取出的所述居民地区域的面积和所述目标区域的面积计算居民地面积比重。由于不同的遥感卫星采用的遥感方式不同，采集的遥感数据可能也不同，例如我国发射的高分3号卫星及加拿大发射的radarsat-2卫星是采用合成孔径雷达采集遥感数据，其数据形式为雷达数据，而高分5号卫星和landsat系列卫星采用的是全谱段成像仪等仪器采集遥感数据，其数据形式为多光谱数据，对于不同的遥感数据需要采用不同的提取方法提取居民地。其中，利用高质量的多光谱数据可以更加精确的提取出居民地信息，但由于云雨雾雪等天气会影响多光谱数据准确性，因此，在本申请提供的一个实施例中，采用根据天气情况选择采用不同的遥感数据的方式，晴空地区采用多光谱遥感数据，多云多雨地区则采用雷达遥感数据，从而最大限度的保证提取居民地的准确性，进而保证综合城镇化率计算的精确，具体实施方式为请参考图3，其示出了一种遥感数据获取单元的示意图，所述遥感数据获取单元111包括：天气判断子单元1111、雷达数据获取子单元1112和多光谱数据获取子单元1113；所述天气判断子单元1111用于根据目标区域的天气状况选择触发雷达数据获取子单元1112获取雷达遥感数据或触发多光谱数据获取子单元1113获取多光谱遥感数据；具体的，可以在晴朗的天气条件下触发多光谱数据获取子单元1113获取多光谱遥感数据，在云雨雾雪等天气条件下触发雷达数据获取子单元1112获取雷达遥感数据；所述雷达数据获取子单元1112用于在所述天气判断子单元1111的触发下获取所述目标区域的雷达遥感数据；所述多光谱数据获取子单元1113用于在所述天气判断子单元1111的触发下获取所述目标区域的多光谱遥感数据。根据遥感数据的不同，所述居民地提取子单元也采用不同的方式进行数据的提取，例如，对雷达遥感数据，由于城市建筑区与农村建筑区由于建筑物的布局，材质，结构以及周围环境的差异，在sar图像(即雷达遥感数据)上呈现不同的纹理特征，如城市中建筑物分布整齐，楼房之间间距较大，大多为平顶整齐的高层楼房，使用材料大多具有良好反射率，在图像上表现为强亮度区域，而建筑物之间的道路，粗糙植被如草坪等，由于表面散射，表现为暗区域，因此，城市居民地在图像上表现为明暗相间的纹理，相似性较小；农村居民地分布相对散乱，没有明显规律，且道路等区域在图像上不明显，因此呈现不规则亮斑状，相似性较大。因此，可以基于变差函数理论，在分析中高分辨率sar图像中居民地纹理特征的基础上，采用基于迭代p参数法的阈值确定方法，为满足阈值范围的像元点赋以权值，加大了居民地与非居民地的变差函数差，从而提取出居民地，不仅可以保证较高的检测率，还可以显著降低虚警率，上述从雷达遥感数据中提取居民地的技术为现有技术，本实施例不再赘述。而对于多光谱遥感数据，现有技术虽然公开了部分提取水面、建筑物的方法，但发明人在应用中发现其提取精度、准确性并不理想，因此，本申请提出了更为准确、精确度更高的方式，在本申请提供的一个实施例中，所述遥感数据包括多光谱遥感数据，所述居民地提取单元112包括：居民地提取子单元，用于根据各地物类型对应的不同波段光谱之间的光学特性差异，从所述遥感数据中提取出地物类型属于居民地的区域。具体的，所述居民地提取子单元，包括：地物分类子单元，用于将地物类型划分为蓝顶建筑物、红顶建筑物、水泥顶建筑物、裸地、湖泊、河流、农田和林地；其中，蓝顶建筑物、红顶建筑物、水泥顶建筑属于居民地；提取指数构建子单元，用于根据各地物类型对不同波段光谱反射率的差异构建能够将居民地与其他地物进行区分的居民地提取指数；指数值计算子单元，用于计算所述遥感数据中各像元对应的所述居民地提取指数的指数值；二值化处理子单元，用于将各像元的所述居民地提取指数的指数值进行二值化处理，并根据二值化结果对所述遥感数据进行分割，提取出居民地区域。在上述实施例中，所述地物分类子单元根据不同类型的地物对不同波段光谱的反射率的差异以及居民地包含的地物类型，更为细致、准确的将地物类型划分为蓝顶建筑物(主要为企业的厂棚)、红顶建筑物(主要为红顶房屋，部分为企业厂棚)、水泥顶建筑物(主要为城镇居民区、道路等)、裸地、湖泊(人工湖、水库等)、河流、农田(作物覆盖的)和林地，这样细致的划分有助于提高居民地提取的准确性。所述提取指数构建子单元通过比较各地物类型对不同波段光谱的反射率，进而根据各地物类型对不同波段光谱反射率的差异构建能够将居民地与其他地物进行区分的居民地提取指数，请参考图4，其示出了各地物类型对不同波段光谱的反射率的示意图，图中，波段2表示蓝光波段，波段3表示绿光波段，波段4表示红光波段，由图可知，蓝顶建筑物在蓝光波段的反射率明显高于绿光波段的反射率，而其他地物类型则基本持平或者是绿光波段的反射率高于蓝光波段的反射率，这样，若计算蓝光波段的反射率减去绿光波段的反射率，蓝顶建筑物对应的数值为较大的正数，而其他地物类型对应的数值则为负数或接近于零的正数，据此可以将蓝顶建筑物识别出；采用同样的理论，红顶建筑物和水泥顶建筑物(包括裸土)在红光波段的反射率明显高于绿光波段的反射率，而其他地物类型则均是绿光波段的反射率高于红光波段的反射率，这样，若计算红光波段的反射率减去绿光波段的反射率，红顶建筑物和水泥顶建筑物(包括裸土)对应的数值为较大的正数，而其他地物类型对应的数值则为负数，据此可以将红顶建筑物和水泥顶建筑物(包括裸土)识别出。其中，可以在提取出蓝顶建筑物后，再基于蓝光波段的反射率和绿光波段的反射率提取出裸土，这样扣除裸土即可提取出更为精确的居民地区域。由于裸土实际面积较少可以忽略，为了简化计算，本发明实施例采用包含裸土的居民地提取方法进行示例性说明，本领域技术人员可以在上述说明的基础上变更实施，进一步提取出裸土后扣除，以提取出更为准确的居民地区域，其也在本申请的保护范围之内。以含裸土的居民地提取为例，所述提取指数构建子单元通过上述计算，即可根据各地物类型对不同波段光谱反射率的差异构建能够将居民地与其他地物进行区分的居民地提取指数，在本发明提供的一个实施例中，所述提取指数构建子单元，包括：第一指数构建子单元，用于根据蓝顶建筑物对应的第一反射率差与其他地物类型对应的第一反射率差的差异，构建以下针对蓝顶建筑物的居民地提取指数，其中，所述第一反射率差是指对蓝光波段光谱的反射率与对绿光波段光谱的反射率的差：式中，ndbib2-b3表示针对蓝顶建筑物的居民地提取指数，oli2表示对蓝光波段光谱的反射率，oli3表示对绿光波段光谱的反射率；第二指数构建子单元，用于根据红顶建筑物和水泥顶建筑物对应的第二反射率差与其他地物类型对应的第二反射率差的差异，构建以下针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数，其中，所述第二反射率差是指对红光波段光谱的反射率与对绿光波段光谱的反射率的差：式中，ndbib4-b3表示针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数，oli4表示对红光波段光谱的反射率，oli3表示对绿光波段光谱的反射率。采用上述两个具体的居民地提取指数，可以进一步放大居民地地物与其他地物类型对应的该指数的差异，从而有助于在下一步处理中对居民地进行分割。相应的，所述指数值计算子单元计算的居民地提取指数的指数值包括上述针对蓝顶建筑物的居民地提取指数的指数值和针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数的指数值；在计算时，所述指数值计算子单元可以选择目标区域中城市部分的遥感数据进行计算，计算城市部分的遥感数据中各像元对应的所述居民地提取指数的指数值，以避免农村居民地对计算结果产生影响。相应的，所述二值化处理子单元在将各像元的所述居民地提取指数的指数值进行二值化处理，并根据二值化结果对所述遥感数据进行分割，提取出居民地区域时，可以分别对上述针对蓝顶建筑物的居民地提取指数的指数值和针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数的指数值分别进行二值化处理，然后根据对所述针对蓝顶建筑物的居民地提取指数的指数值的二值化处理结果提取出蓝顶建筑物，根据对所述针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数的指数值的二值化处理结果提取出红顶建筑物和水泥顶建筑物，从而确定居民地区域；也可以在分别对上述针对蓝顶建筑物的居民地提取指数的指数值和针对红顶建筑物和水泥顶建筑物的居民地提取指数的指数值分别进行二值化处理后，将两者的二值化处理结果相加后，根据相加后的二值化处理结果一并提取出居民地区域；以上均为本申请提供的示例性说明，本领域技术人员可根据上述公开进行变更后实施。例如，在本申请提供的一个实施例中，将上述构建的两个指数二值化后求和，构建出针对多光谱遥感数据的居民地指数bbi(build-upareasandbarelandindex，含建筑物和裸土的指数)：式中，下标b表示进行二值化处理。经过计算，获得ndbib2-b3和ndbib4-b3二值化值及其求和值如下表表一：表一：ndbib2-b3和ndbib4-b3二值化值及其求和值蓝顶建筑物红顶建筑物水泥顶建筑裸土湖泊河流农田林地ndbib2-b310or10or100000ndbib4-b301110000nbi11or21or210000其中，只有居民地(包括裸土)才具有正值，这样，即可从所述多光谱遥感数据中将居民地与其他地物进行区分，进而提取出居民地区域，请参考图5，其为本发明实施例提供的二值化处理后提取出居民地的示意图，图中白色区域即为提取出的居民地，经验证，基于上述实施例，提取出的居民地的精度达到90.41％，如果再提取出裸土并扣除，可以获得更高的精度，基于此，可以解决目前城镇面积指标统计困难、准确度低的问题，进一步保证对城镇化水平评价的准确性和全面性。考虑到人口、经济和土地是表征城镇化的主要几个方面，因此，在本申请提供的一个实施例中，从人口、经济、土地这三个方面构建了一套城镇化发展水平的综合评价指标体系，所述多个指标值计算模块包括：土地城镇化水平指标计算模块11、人口城镇化水平指标计算模块12和经济城镇化水平指标计算模块13；所述土地城镇化水平指标计算模块11用于计算目标区域的土地城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块21；所述人口城镇化水平指标计算模块12用于计算目标区域的人口城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块21。所述经济城镇化水平指标计算模块13用于计算目标区域的经济城镇化水平指标的指标值，并将计算获得的指标值输出到所述综合城镇化率计算模块21。所述综合城镇化水平指标计算模块用于根据所述人口城镇化水平指标的指标值、所述经济城镇化水平指标的指标值和所述土地城镇化水平指标的指标值按照预设的算法综合计算反映所述目标区域综合城镇化水平的综合城镇化率。相应的，在本申请提供的一个实施例中，所述综合城镇化率计算模块21可以采用以下算法计算综合城镇化率：其中：u代表综合城镇化率，u1代表人口城镇化水平指标的指标值；u2代表经济城镇化水平指标的指标值；u3代表土地城镇化水平指标的指标值；wi代表三种城镇化水平指标的权重。为了构建更合理、健康的评价指标体系，在更加合理、全面的评价城镇化水平的同时又避免引入过多的评价指标，以降低系统的冗余度，在本申请提供的一个实施例中，所述基于高分卫星遥感数据的城镇化水平评价系统，还包括：评价指标确定模块；所述评价指标确定模块采用主成分分析法和相关性分析法确定用于衡量目标区域城镇化水平的多个指标。具体的，所述评价指标确定模块采用以下方法确定用于衡量目标区域城镇化水平的多个指标：城镇化水平评价指标体系采用多项指标对城镇化进行具体、分层地统计描述和综合评价，指标体系的确定遵循如下原则：(1)相关性：构建指标体系时，各指标应与城镇化水平评价密切相关，这样才能体现出城镇化综合评价的意义；(2)系统性：城镇化水平评价是一个包含人口、社会、经济、土地等多方面内容的综合性问题。选择城镇化水平评价指标体系时，应力求全面的表达，才能反映评价的整体效果。从理论上讲，选取的指标越全面，对城镇化发展水平影响因素把握得就越到位，也就能越贴切地反映城镇化真实水平；(3)可比性：选择的各个指标应在地区间具有可比性，这是保证评价方法普适性的基本要求；(4)可操作性：为了使得后面的工作顺利进行，所选指标应当含义明确、信息集中、数据可得、易于评价，这是城镇化水平综合评价方法可行的前提；(5)简便性：在保证前面4点的情况下，应尽可能采取较为简单的指标体系，以增强评价方法的推广性。基于以上原则，根据城镇化涉及的领域和城镇化的内涵，城镇化水平的估算应该包括一个区域的人口、经济、土地这三个方面的发展和变化。因此，遵循系统性、完整性、有效性、科学性、可操作性等原则，将城镇化测度归纳到人口、经济、土地三个方面，这三个方面相互联系又有区别，力求全面准确地反映城镇化进程的综合水平。具体包括：(1)人口城镇化指标，主要反映人口向城镇集中的过程，具体包括总人口，城镇/非农人口比重，二、三产业就业人口，人口密度，居民地人口密度；(2)经济城镇化指标，主要反映经济结构的非农化转变，具体包括gdp总值，人均gdp，人均工业总产值，二、三产业产值比重，二、三产业gdp密度；(3)土地城镇化指标，主要反映地域景观的变化过程，具体包括居民地面积，居民地面积比重，人均居民地面积，人均公共绿地面积，人均道路铺设面积。基于以上得到城镇化水平评价体系如下表表二：表二：城镇化水平评价体系从系统性、完整性的角度看，上表中的城镇化综合水平评价体系可以较好地刻画城镇化发展水平。然而，如此众多指标的可获取性、统一性在数据源方面存在较大问题。因此，在尽可能不损失信息量的前提下，采用以下方法从众多指标出遴选出具有代表性的若干个指标来进行城镇化水平评价。(1)数据无量纲化对各指标进行数据无量纲化处理是通过指标的最大值和最小值将原始数据转换为介于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响。本实施例首先获取样本数据，然后对样本数据的各项指标按照下式进行数据无量纲化处理，作为指标遴选工作的数据基础。设指标值集合a＝{x1,x2,…xi,…xn}(1≤i≤n)，则处理后的指标值为：(2)主成分分析考虑到城镇化水平是一个“率”的概念，优先选择指标体系中的比重型指标：u12城镇人口比重(％)、u13二、三产业就业人口比重(％)、u24二、三产业产值比重(％)、u32居民地面积比重(％)。用比重型指标构建出的城镇化综合水平指数不仅能直观反映城镇化发展状况，还避开了数据处理中量纲问题带来的负面影响。为验证这些比重型指标的代表性，通过主成分分析法，先提取上述表二中综合指标体系的若干个主成分，将上面提出的四个比重型指标与这些主成分进行相关分析，根据比重型指标与代表指标体系大部分信息量的主成分间的关系是否密切，来判断比重型指标的信息量大小。一般认为提取的主成分特征值应该大于1，累积方差贡献率应该大于85％。主成分分析结果见下表表三，取特征值大于1的前4个成分作为主成分，累积贡献率达到92.26％，因此认为这4个主成分足以代表整个评价体系。表三：指标体系主成分分析结果(3)相关性分析利用peason相关分析方法，研究4个比重指标：u12，u13，u24，u32与4个城镇化综合水平主成分之间的相关关系，结果如下表表四：表四：成分与比重指标相关系数表主成分1主成分2主成分3主成分4u120.9400.1330.2740.160u130.9260.1120.1310.208u240.7910.4550.3610.347u320.9120.2030.5470.635从表四可见，4个比重指标与城镇化水平指标体系主成分，尤其是信息量最大的主成分1具有较强的相关关系。因此，可以认为利用4个比重指标代表整个城镇化水平综合指标体系是可以接受的。计算各比重指标间的相关系数如下表表五：表五：比重指标间相关系数表u12u13u24u32u1210.9240.7390.797u130.92410.8320.762u240.7390.83210.592u320.7970.7620.5921根据表五，由于u12、u13间的强相关性，从这二者中选择一个即可。考虑到目前城镇化水平评价中经常使用到u12(城镇人口比重)，以及该指标在多尺度下的易获性，从中选择u12。最终，以u12(城镇人口比重)、u24(二、三产业产值比重)、u32(居民地面积比重)这三个指标分别代表人口城镇化水平、经济城镇化水平和土地城镇化水平，综合三者对城镇化综合水平进行评价。根据上述评价指标确定模块确定的用于衡量目标区域城镇化水平的指标，在本申请提供的一个实施例中，所述人口城镇化水平指标包括城镇人口比重、所述经济城镇化水平指标包括二三产业产值比重、所述土地城镇化水平指标包括居民地面积比重。其中，所述城镇人口比重即为城镇人口数量与总人口数量的比值，所述二三产业产值比重即为目标区域内第二产业、第三产业的产值之和与总产值的比值，所述居民地面积比重即为目标区域居民地的面积与总面积的比值；所述城镇人口数量、总人口数量、第二产业、第三产业的产值和总产值可以从当地政府统计数据获得，所述居民地面积和总面积可以通过所述居民地提取单元112从遥感数据中提取获得。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本发明实施例所提供的城镇化水平评价装置可以是计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。当前第1页12