基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定

摘要：

城市边缘区的定量分析及判定,对城市发展评价和规划,或是城市空间结构研究都具有重要意义.然而现有研究的边缘区判定指标选择过于单一,判定结果过于破碎,城市预设边界、水体及城市绿地对边缘区判定结果干扰大.针对上述问题,从自然、人口、社会经济的视角出发,以遥感影像、人口数据、POI大数据为数据基础,结合深度学习技术,构建基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定方法,进行广州市城市边缘区判定及城市结构空间分布特征分析.结果 表明:①此方法能将城市划分为核心区-边缘区-外缘区,判定结果不会受到预设边界范围的影响,且消除了城市内部水体和城市绿地所造成的破碎化;②城市边缘区与路网耦合良好;③广州市的城市核心区空间分布合理.综上所述,此方法能有效检测城市边缘地带,且结果符合实际情况,能为城市规划、政府决策提供参考.

关键词：城市边缘区判定、POI大数据、深度学习、广州

所属期刊栏目：39

资助基金：国家自然科学基金项目;广东省科技创新战略专项资金项目

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：243-256