【摘 要】
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居住用地作为城市结构的关键组成部分,在城市规划和建设中具有重要的指导作用。由于遥感影像分辨率逐渐提升,影像中包含的地物信息变得越来越丰富,这使得传统基于人工设计特征的监督分类算法在应对复杂地物信息时面临挑战。深度学习作为一种具有强大学习能力的方法,逐渐成为解决这一问题的途径。如何利用深度学习方法对城市居住用地进行准确提取成为当前研究的热点问题。本研究为高分辨率遥感影像城市居住用地提取提供了新的解决
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居住用地作为城市结构的关键组成部分,在城市规划和建设中具有重要的指导作用。由于遥感影像分辨率逐渐提升,影像中包含的地物信息变得越来越丰富,这使得传统基于人工设计特征的监督分类算法在应对复杂地物信息时面临挑战。深度学习作为一种具有强大学习能力的方法,逐渐成为解决这一问题的途径。如何利用深度学习方法对城市居住用地进行准确提取成为当前研究的热点问题。本研究为高分辨率遥感影像城市居住用地提取提供了新的解决方案,具有显著的研究意义和应用价值。主要研究内容包括以下几个方面:（1）针对城市居住用地地物复杂度高以及城市居住用地和非居住用地样本数量不均衡的特点,基于深度学习模型,构建了一种顾及不均衡样本的城市居住用地提取方法。该方法利用自注意力机制和Focal Loss损失函数搭建网络模型,结合边缘规则化、消除提取结果与街区缝隙两个后处理模块实现城市居住用地提取。以北京市为例测试该方法的性能,F1值为89.66%,交并比为81.26%,精确率为89.05%,召回率为90.29%。（2）针对深度学习方法提取城市居住用地存在遗漏的现象,提出了结合多源数据的优化方法。该方法引入城市建筑物数据和城市居住用地POI数据,结合KNN算法实现对深度学习方法提取结果的补充。以北京市为例测试该方法精度,F1值为90.87%,交并比为82.56%,精确率为91.01%,召回率为89.83%,与上面结果相比,各项指标均有提高。（3）选取全国36个重点城市,使用本研究提出方法进行城市居住用地提取,并对提取结果进行精度评定以及景观格局指数分析和相关性分析。结果表明,该方法的提取精度高、适应性好,结合经济模式对各城市的居住用地布局进行分析,得到如下结论:（1）经济发达城市的居住用地面积占比相对较低,这说明这些城市在土地使用方面具有更高的效率,也反映了大城市用地资源的紧张程度;（2）居住用地面积与当地人口数量和GDP之间存在较强的相关性,表明居住用地面积与人口数量基本保持匹配;（3）部分城市的居住用地面积与人口、房地产开发投资额之间存在不协调现象,这暗示了这些城市可能存在房地产过度发展的问题。
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