融合级联CRFs和U-Net深度学习模型的遥感影像建筑物自动提取

针对深度学习模型进行建筑物提取时存在的建筑物边缘模糊问题,将级联CRFs(全连接条件随机场)引入到U-Net深度模型中,提出了一种改进的U-Net模型(U-Net+级联CRFs),以用于遥感影像建筑物自动提取:构建级联CRFs并将其引入到U-Net模型的解码层中,从多层结构中学习边界信息,增强模型对建筑物边界的分割能力...     

参数化的空间实体变化分类方法

提出一种基于目标标识动态性、拓扑关系、维数、形状、位置、方位等多参数的空间实体变化分类模型,为单一空间实体变化的分类描述提供了形式化方法。在此基础上,提出一种变化分类的层次推断框架,分别对单一实体9种基本变化进行细分与形式化描述,给出有意义的变化类型。最后,以变化信息标报为例,阐述其应用方式。本文所提出的层次分类方法解决了变化信息标报中"标报什么"的问题。     

顾及自身吸引力的公园时空可达性与变化强度分析

针对城市公园可达性受多种环境因素影响,以及在时间上存在动态变化特征的问题,通过建立公园吸引力评价模型和引入时间序列实时导航数据,提出了一种顾及公园自身吸引力的城市公园时空可达性研究方法(Spatial-Temporal Accessibility of Attraction-Oriented Urban Parks,STAAOP):首先,基于众源地理信息数据,采用熵权法从多种角度构建公园吸引力评价模型;然后,基于吸引力评价结果与时间序列实时导航数据,运用两步移动搜索法构建可达性度量模型;最后,计算可达性变化结果的标准差,并运用局部空间自相关分析法识别可达性变化的聚类区域和异常区域,从整体和典型区域的角度分析可达性变化强度. 以济南市为例,采用STAAOP方法进行实验,结果表明:STAAOP方法及其所包含的模型可以更好地捕捉城市公园可达性的时间动态变化特征,在整体和区域上都能取得较好的实验结果,该方法为更准确、真实评价城市公园可达性提供了一种新的思路和参考.     

基于街景数据的街道景观与餐饮业活力关系研究

街道是城市重要的公共空间，街道空间承载着交通、生活和商业等多种城市功能。文章选择以城市街道所承载的商业功能中的餐饮业为例，基于街景视角探究了街道空间的景观与餐饮业活力之间的关系：首先，基于HDBSCAN聚类算法构建了街道空间；其次，应用图像语义分割模型提取了街景图片中的建筑物、天空和树木等12种景观目标，构建了天空占比、绿视率、围合度、围墙占比、道路占比和混乱度6个街道景观指标；然后，利用大众点评数据中的餐饮业点评信息，采用核密度算法测算了餐饮业活力；继而，应用偏相关分析对街道空间的街道景观与餐饮业活力的关系进行了分析研究。最后，以广州市天河区为研究区进行了实验验证，结果表明：街景视角下的街道景观与餐饮业活力有着显著的相关关系，混乱度、绿视率、围墙占比、天空占比均与餐饮业活力负相关，而围合度与餐饮业活力正相关。