基于超影像对象的城市功能区精细划分方法研究

发布时间：2021-06-15 09:25

　　功能区可以反映城市的空间结构布局,作为社会经济活动的载体,对城市的资源配置及规划管理具有重要的意义。功能区划分涉及到两个关键问题,分别是功能区基本判别单元的确定和基本单元的功能属性判别。针对功能区基本单元划分这一问题,为了得到空间尺度更为精细的功能区划分结果,本文提出了超影像对象（SIO）的概念并将其作为功能区基本单元,同时在文章中也对与其相似的概念做了区分与梳理。对于超影像对象的分割,本文采用分形网络演化算法（FNEA）,为了验证该方法的可行性与有效性,文章中不仅对其结果进行了定性的目视评价,同时也将利用FNEA划分得到的SIO与其他类型的功能区结果进行了定量的统计对比。针对功能区基本单元的功能属性判别,本文采用基于对象的卷积神经网络算法（CNN）对每个超影像对象进行功能属性判别。首先在研究区域运用随机点生成算法生成分类投票点,同时对每一个超影像对象均生成一个中心点作为补充,以并保证每个SIO中均至少有一个投票点。在此基础上利用训练好的CNN模型以投票点为中心对卷积窗口内的场景进行类别属性判断,并将窗口内地物的整体属性赋予中心点。最后通过统计SIO中不同功能类别的投票点的频率来判断整... 

【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

POI数据及其核密度

不同半径下的核密度分布

功能区划分方法

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3230795