基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定
基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定
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DOI：
10.11821/dlyj020181085
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
吴艳艳
中科院分区：
文献类型：
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作者：
刘星南;吴志峰;骆仁波;吴艳艳
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。