城市局地气候分区分类的制图方法及装置

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种城市局地气候分区分类的制图方法及装置。

背景技术

城市化是20世纪以来最为显著的人类活动过程。作为城市化进程中产生的特有的环境问题，城市热岛效应(Urbanheat island,UHI)指城区温度高于周围临近乡村的一种局地气候现象，能够带来空气污染加剧、能耗增加、居民健康风险上升等一系列负面影响。在全球和区域尺度系统的分析和对比城市间热岛效应的空间格局和时间变化，有助于了解城市热岛效应的物理特征、影响因素以及所带来的环境压力等，对制定热岛减缓措施具有重要意义。目前大多数研究是基于“城乡二分类”原则研究城市热岛效应，由于城乡界限的模糊性和划分的不确定性，给世界范围内城市热岛的跨区域比较研究带来困难。

对此，现有技术中存在局地气候分区(Local climate zone,LCZ)分类系统，该系统用更标准、客观和定量化的方案描述城市和农村地区的形态和功能，为城市热岛强度的计算提供了统一的框架标准。LCZ类型是三维空间上数百米到几公里的一个具有均质地表覆盖、结构、材质和人类活动相关的区域，该分类系统将城市和乡村景观划分为17个标准类别，每个类别均由会影响空气温度的结构和土地覆盖属性定义，其中，LCZ 1～10为建筑类型，LCZ A～G为自然类型。建筑类型根据高度、密集程度、材料类型、建筑比例、透水面比例、以及天空可视因子等不同来划分。自然类型根据植被的疏密程度来划分。

但是，现有的LCZ制图技术主要是使用空间分辨率30米的Landsat-8遥感影像作为分类数据，训练样本从Google Earth高分辨率遥感影像人工勾画，然后运用随机森林方法进行分类，该方法的分类精度较低，仅满足大尺度的区域分析，针对中小尺度的局地气候分区构建达不到预想的精度要求。此外，人工勾画的训练样本存在一定的误差，会导致分类结果中较低的精度。为达到较高的精度，该方法大量依赖于人工采集、现场勘探的城市土地利用类型调查，且需要多次循环勾选训练样本、模型计算、精度评定，耗费大量人力物力并且效率低下。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种城市局地气候分区分类的制图方法及装置，实现了提升制图精度和降低噪声的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种城市局地气候分区分类的制图方法，包括：

采集多源数据集，所述多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；

对所述多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，所述预处理包括基于开放街道地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对所述多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；

对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；

基于所述地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；

利用所述局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。

可选地，所述对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，包括：

基于目标城市确定目标投影坐标系；

将所述多源数据集的数据转换至目标投影坐标系，获得与所述目标投影坐标系对应的多源数据集。

可选地，所述对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，包括：

基于目标城市的建筑轮廓矢量的范围，确定目标区域的区域范围；

根据所述目标区域的区域范围，建立面状矢量数据。

可选地，所述对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，包括：

对所述多源数据集进行数据剪裁，获得剪裁后的数据；

将所述多源数据集中的矢量数据进行栅格转换，获得栅格数据。

可选地，所述地表形态参数包括：建筑占地面积比率、透水面比率、不透水面比率、天空视域因子和平均几何高度。

可选地，所述对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数，包括：

基于目标城市的建筑高度和建筑面积，确定建筑占地面积比率和平均几何高度对建筑表面反射率、流动条件以及热扩散的影响信息；

利用单建筑高度栅格和单建筑面积栅格数据，分别计算获得街区单元内当建筑高度栅格数据的平均几何高度和单建筑面积栅格数据的总和；

基于所述单建筑面积栅格数据的总和，计算得到建筑占地面积比率。

可选地，所述对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数，包括：

统计透水表面的面积和街区单元的面积，并计算获得透水表面比率；

基于所述透水表面比率和建筑占地面积比率，确定不透水表面比率。

可选地，所述对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数，包括：

确定计算半径；

基于所述计算半径为计算单元进行计算，获得天空视域因子。

可选地，所述基于所述地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别，包括：

确定地表形态参数阈值；

将所述地表形态参数阈值与地表形态参数进行比较，获得局地气候分区类别。

一种城市局地气候分区分类的制图装置，包括：

采集单元，用于采集多源数据集，所述多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；

预处理单元，用于对所述多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，所述预处理包括基于开放接到地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对所述多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；

计算单元，用于对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；

分析单元，用于基于所述地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；

制图单元，用于利用所述局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。

相较于现有技术，本发明提供了一种城市局地气候分区分类的制图方法及装置，包括：采集多源数据集，多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，预处理包括基于开放街道地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；对目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；基于地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；利用局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。本发明基于多源开放地理信息数据和遥感数据，实现了区域的建筑信息、自然覆盖信息提取的局地气候分类制图，提升了制图精度和降低噪声。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种城市局地气候分区分类的制图方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种LCZ分类方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种目标城市的制图结果的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种城市局地气候分区分类的制图装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有设定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。

在本发明实施例中提供了一种城市局地气候分区分类的制图方法，其中，局地气候分区(Local climate zone,LCZ)是一种用于城市热环境研究的分类体系框架。LCZ将城市下垫面划分为17种基本类型，包括10种建成景观类型和7种自然覆盖类型，各类型内部具有均质的土地覆盖、结构、建筑材料和人类活动特征，空间范围可以跨越数百米到几公里。目前，局地气候分区已广泛应用于全球城市热岛研究，成为不同国家和地区进行城市热岛对比研究的标准框架。本发明基于多源的开放地理信息和遥感数据，从LCZ分类的定义出发，提出一种利用多形态参数指标的局地气候分区的分类方法，实现了区域的建筑信息、自然覆盖信息提取的局地气候分类制图，为基于LCZ的城市热环境研究提供技术支持。

参见图1，本发明实施例提供的一种城市局地气候分区分类的制图方法，可以包括以下步骤：

S101、采集多源数据集。

所述多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据。即该多源数据集包括了四种空间大数据。开放街道地图(OpenStreetMap，OSM)路网矢量数据，来自开放街道地图计划，用于构建街区矢量。作为一个协作网络制图项目，OSM向用户提供免费开源的全球矢量数据。并且，经验证，OSM全球道路网数据的定位精准和完备性方面都有较好的保证。建筑轮廓矢量数据(BVD)，来自于LocaspaceViewer(LSV)软件，该软件使用的是百度地图的建筑矢量轮廓数据，数据的可行度高，该数据采用WGS-84投影坐标系，包含了城市核心区域建筑轮廓边界矢量要素及对应的楼层数属性信息。我们可以根据该数据高度信息计算区域建筑的平均几何高度，根据轮廓边界可以计算建筑的占地面积。

土地覆盖分类(land cover,LC)数据，采用已有的数据产品，该土地覆盖数据使用的是Landsat卫星TM、ETM+、OLI传感器数据生成，空间分辨率为30m，可以很好的反映地表覆盖信息，主要使用该数据计算不透水面比例以及赋值自然类型LCZ类型。

数字高程模型(DEM)数据，主要用于提高天空视域因子(Skyview factor,SVF)的精度。该技术使用的是STRM DEM数据，该数据免费向用户提供，可以通过NASA网站或者地理空间数据云下载。

S102、对所述多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据。

所述预处理包括基于开放街道地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对所述多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格。

在对采集到的多源数据集中的数据进行投影变换、数据裁剪、矢量转栅格等预处理工作。

在本发明实施例中数据预处理过程包括地理坐标系转换，即基于目标城市确定目标投影坐标系；将所述多源数据集的数据转换至目标投影坐标系，获得与所述目标投影坐标系对应的多源数据集。

具体的，可以定义统一的投影坐标系，把数据都转换至WGS_1984_UTM_Zone_50N坐标系下，以便于数据的统一使用。坐标系的选用取决于城市所处的地理位置，一般选用WGS-1984的各区域UTM坐标系较好，大多数的空间大数据都基于此坐标系，在跨区域的研究中也可以起到很好的对比作用。

在本发明实施例的数据预处理还包括研究区域设定，即基于目标城市的建筑轮廓矢量的范围，确定目标区域的区域范围；根据所述目标区域的区域范围，建立面状矢量数据。具体的，按照建筑轮廓矢量的范围定义研究区域的大小。建立一个面状矢量数据，坐标系选用和使用数据保持一致，作为研究区域的空间范围。

在本发明实施例中的数据预处理还包括数据剪裁，即对所述多源数据集进行数据剪裁，获得剪裁后的数据；将所述多源数据集中的矢量数据进行栅格转换，获得栅格数据。具体的，本发明使用到的数据按照数据格式分为栅格和矢量数据，两种数据的裁剪都在研究区矢量下进行。利用栅格提取工具，进行栅格数据的裁剪。对于开放街道地图OSM和建筑矢量数据BVD的矢量文件，利用叠加分析进行提取。

在本发明实施例中的数据预处理还包括矢量数据转栅格，具体的，对建筑矢量数据BVD，在其属性表中已存在对应高度属性，单位为m。属性表中新建面积属性(Area)，通过属性表的几何计算得到每个建筑的面积属性，单位为m

S103、对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数。

基于LCZ的原始定义，对不同的LCZ类型进行精确划分，各类型的参数范围如表1所示。基于LCZ基础地表形态参数，建立LCZ分类过程。该步骤使用的形态参数包括：建筑占地面积比率(Building surface fraction,BSF)、透水面比率(Pervious surface fraction，PSF)、不透水面比率(Impervious surface fraction,ISF)、天空视域因子(Sky viewfactor,SVF)和粗糙物平均几何高度(Heightofroughness elements,HRE)。BSF表示一个街区中建筑面积的百分比，即街区单元内建筑面积总和除以街区总面积；PSF表示一个街区内透水表面的百分比，即街区单元内透水面面积总和除以街区总面积，透水面一般指植被覆盖、裸地等；ISF表示一个街区单元内不透水表面的百分比，即街区单元内不透水面面积总和除以街区总面积，也可以用ISF＝1-BSF-PSF计算；SVF表示地面可见的天空半球数量的平均比率；HRE表示街区单元建筑的平均几何高度。

表1 LCZ地表形态参数表

S104、基于所述地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别。

S105、利用所述局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。

在获得了地表形态参数后，需要确定地表形态参数阈值；将所述地表形态参数阈值与地表形态参数进行比较，获得局地气候分区类别。基于LCZ指标通过规定分类方法得到局地气候分区类别，具体的分类流程图如图2所示。通过该方法分类，LCZ参数会超出给定的定义范围，基于此新增LCZ 4A(极其开阔高层建筑)和LCZ 5A(极其开阔中层建筑)，参数范围为(0.1≤BSF<0.2,HRE≥25m)和(0.1≤BSF<0.2,10m≤HRE<25m)。这两类是介于建筑和植被LCZ之间的中间类别。为了分类的简易性和通用性，本发明移除了代表工业建筑的LCZ10，并合并LCZ A和LCZ B为LCZ A\B(高低密度林区)。

通过上述步骤即可得到研究区域的局地气候分区分类结果。使用该发明提出的方法对目标城市进行LCZ分类制图，制图结果如图3所示。通过分类结果显示该方法克服了原有的WUDAPT方法精度低且噪声严重的缺点，且该方法分类具有一定普适性，运用于中小尺度的局地气候分类制图中优点突出。其缺点是无法适用于没有建筑数据的区域。随着OSM路网数据、建筑轮廓数据等开放数据的进一步完善，该方法也可应用于区域尺度的LCZ制图。

在本发明实施例中，所述对目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数，包括：

基于目标城市的建筑高度和建筑面积，确定建筑占地面积比率和平均几何高度对建筑表面反射率、流动条件以及热扩散的影响信息；

利用单建筑高度栅格和单建筑面积栅格数据，分别计算获得街区单元内当建筑高度栅格数据的平均几何高度和单建筑面积栅格数据的总和；

基于所述单建筑面积栅格数据的总和，计算得到建筑占地面积比率。

还包括：

统计透水表面的面积和街区单元的面积，并计算获得透水表面比率；

基于所述透水表面比率和建筑占地面积比率，确定不透水面表面比率。

还包括：

确定计算半径；

基于所述计算半径为计算单元进行计算，获得天空视域因子。

具体的，使用裁剪的OSM路网数据构建局地气候区街区矢量。街区是理解城市结构、类型和城市管理应用的基本单元。由于网格尺寸固定，街区内的城市形态与实体相对均匀，因此把街区作为计算LCZ的最小单元更为合适。利用OSM路网数据，通过线状矢量转面状矢量构建局地气候街区。因为OSM在城市边缘地带会存在数据缺失的现象，需要对比已有(如Google earth)卫星遥感影像，识别OSM路网数据不完善的区域，通过人工勾画对数据进行补充和完善。

建筑占地面积比率BSF和平均几何高度HRE的计算。根据建筑高度和建筑面积的特点，分别确定BSF和HRE对建筑表面反照率、流动条件和热扩散的影响。利用上述步骤中得到的单建筑高度栅格和单建筑面积栅格数据，使用分区统计分别求取街区单元内单建筑高度栅格数据的平均几何高度以及单建筑面积栅格数据的总和。此处得到的面积总和代表的是像元数目的总和，要得到真实的街区内建筑面积总和，需要乘上栅格的分辨率10m*10m。建筑面积总和除以街区单元面积即可得到BSF参数。

透水表面比率PSF和不透水面表面比率ISF的计算。BSF、PSF和ISF三者之和为单位1，因此知其二即可知另一参数。透水表面包括植物、裸地和水体等。PSF值由分类结果的表面覆盖度所决定。PSF指数可以通过统计透水表面的面积，除以街区单元的面积比来计算。基于土地利用分类数据，利用分区统计计算街区内透水表面的面积总和。街区单元透水表面总面积除以街区面积即可得到PSF参数。最后，利用公式ISF＝1-BSF-PSF得到不透水面表面比率。

天空视域因子SVF的计算：计算天空视域因子的软件有SAGA-GIS、SkyHelios和ReliefVisualization工具等。本方法基于建筑高度栅格和DEM数据，使用ReliefVisualization工具。以50m的半径为计算单元计算，然后把得到的结果通过分区统计街区内的SVF均值，把该结果作为最终的SVF。

在进行局地气候分区分类时，基于确定的地表形态参数阈值实现了局地气候分区类别。具体的：

(1)通过设置BSF≥0.1，把结果分为建筑类型(LCZ 1～9)和自然类型(LCZ A\B～G)两大类。对于建筑类型的细分再使用建筑几何平均高度参数HRE，HRE≥25m表示高层建筑，10m≤HRE<25m表示中层建筑，2m≤HRE<10m表示低层建筑。

(2)高层建筑分类。设置条件：LCZ 1(0.4≤BSF<0.6,HRE≥25)，LCZ4(0.1≤BSF<0.2,HRE≥25)，LCZ 4A(0.1≤BSF<0.2,HRE≥25)。

(3)中层建筑分类。设置条件：LCZ 2(0.4≤BSF<0.7,10≤HRE<25)，LCZ 5(0.2≤BSF<0.4,10≤HRE<25)，LCZ 5A(0.2≤BSF<0.4,10≤HRE<25)。

(4)低层建筑分类。对于低层建筑需要把参数PSF、ISF和SVF代入分类规则。LCZ 3的分类规则有三条，分别是:(0.6≤BSF<0.7)∩(4≤HRE<10)，(0.6≤BSF<0.7)∩(3≤HRE<4)∩(0.2≤ISF<0.5)或(0.4≤BSF<0.6)∩(3≤HRE<10)∩(0.2≤SVF<0.6)，三个规则取并集。增加分类规则用于区分相似的轻质低层建筑LCZ 7和大型低层建筑LCZ 8。LCZ 6分类规则表示为(0.3≤BSF<0.4)∩(3≤HRE<10)∩(0.2≤SVF<0.6)，LCZ 7的规则表示为(0.7≤BSF)∩(2≤HRE<4)或者(0.6≤BSF<0.7)∩(2≤HRE<4)∩(ISF<0.2)，LCZ 8的分类规则表示为(0.3≤BSF<0.5)∩(HRE<10)∩(PSF<0.2)，LCZ 9的分类规则表示为(0.1≤BSF<0.2)∩(HRE<10)。

(5)自然类型LCZ分类。采用土地利用类型数据和OSM数据，把土地覆盖数据中的林区和灌木区类别分别赋值给LCZ A\B和LCZ C，把其中的农作物、草地类别赋值给低矮植被LCZ D，把OSM数据中的街道、机场和公园硬化地面赋值给LCZ E，把土地覆盖数据中的裸地类型赋值给LCZ F，把OSM数据中的江河湖泊等水体以及土地覆盖数据中的水体类型赋值给LCZ G。

本发明提供了一种城市局地气候分区分类的制图方法，包括：采集多源数据集，多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，预处理包括基于开放街道地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；对目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；基于地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；利用局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。本发明基于多源开放地理信息数据和遥感数据，实现了区域的建筑信息、自然覆盖信息提取的局地气候分类制图，提升了制图精度和降低噪声。

参见图4，在本发明实施例中还提供了一种城市局地气候分区分类的制图装置，包括：

采集单元10，用于采集多源数据集，所述多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；

预处理单元20，用于对所述多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，所述预处理包括基于开放接到地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对所述多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；

计算单元30，用于对所述目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；

分析单元40，用于基于所述地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；

制图单元50，用于利用所述局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。

可选地，所述预处理单元具体用于：

基于目标城市确定目标投影坐标系；

将所述多源数据集的数据转换至目标投影坐标系，获得与所述目标投影坐标系对应的多源数据集。

可选地，所述预处理单元还具体用于：

基于目标城市的建筑轮廓矢量的范围，确定目标区域的区域范围；

根据所述目标区域的区域范围，建立面状矢量数据。

可选地，所述预处理单元还具体用于：

对所述多源数据集进行数据剪裁，获得剪裁后的数据；

将所述多源数据集中的矢量数据进行栅格转换，获得栅格数据。

可选地，所述地表形态参数包括：建筑占地面积比率、透水面比率、不透水面比率、天空视域因子和平均几何高度。

可选地，所述计算单元具体用于：

基于目标城市的建筑高度和建筑面积，确定建筑占地面积比率和平均几何高度对建筑表面反射率、流动条件以及热扩散的影响信息；

利用单建筑高度栅格和单建筑面积栅格数据，分别计算获得街区单元内当建筑高度栅格数据的平均几何高度和单建筑面积栅格数据的总和；

基于所述单建筑面积栅格数据的总和，计算得到建筑占地面积比率。

可选地，所述计算单元还具体用于：

统计透水表面的面积和街区单元的面积，并计算获得透水表面比率；

基于所述透水表面比率和建筑占地面积比率，确定不透水面表面比率。

可选地，所述计算单元还具体用于：

确定计算半径；

基于所述计算半径为计算单元进行计算，获得天空视域因子。

可选地，所述分析单元具体用于：

确定地表形态参数阈值；

将所述地表形态参数阈值与地表形态参数进行比较，获得局地气候分区类别。

本发明提供了一种城市局地气候分区分类的制图装置，包括：采集单元采集多源数据集，多源数据集包括开放街道地图路网矢量数据、建筑轮廓矢量数据、土地覆盖分类数据和数字高程模型数据；预处理单元对多源数据集进行预处理，得到预处理后的目标数据，预处理包括基于开放街道地图路网矢量数据构建街区单元、基于建筑轮廓矢量数据获取建筑占地面积和建筑栅格数据，以及对多源数据集进行投影变换、数据裁剪和矢量转换栅格；计算单元对目标数据进行地表形态参数计算，获得地表形态参数；分析单元基于地表形态参数进行分析，获得局地气候分区类别；制图单元利用局地气候分区类别对目标城市进行城市局地气候分区分类制图，获得目标图像。本发明基于多源开放地理信息数据和遥感数据，实现了区域的建筑信息、自然覆盖信息提取的局地气候分类制图，提升了制图精度和降低噪声。

在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。