城市功能區(qū)是指用地空間,位置和功能需求相同的建筑物在城市空間上聚集的區(qū)域,它在反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人類空間活動(dòng)和城市管理方面發(fā)揮著重要作用。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,高空間分辨率遙感影像能夠全面探索城市的時(shí)空狀態(tài),然而傳統(tǒng)的識(shí)別方法僅依賴于淺層的特征無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜異構(gòu)的城市功能區(qū)。近年來深度學(xué)習(xí)被廣泛的應(yīng)用到城市識(shí)別,并展現(xiàn)了它在深度特征的識(shí)別和挖掘的能力。但是圖-譜結(jié)構(gòu)復(fù)雜的高分辨率遙感影像僅可描述地理對(duì)象特征以及周圍環(huán)境特征,無法表征城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)功能和人類空間活動(dòng)的能力。因此將遙感數(shù)據(jù)和社會(huì)感知數(shù)據(jù)結(jié)合來實(shí)現(xiàn)功能區(qū)解析是快速、準(zhǔn)確地理解復(fù)雜城市功能格局的有效途徑。針對(duì)以上問題,本文將高空間分辨率遙感影像和社會(huì)感知數(shù)據(jù)有機(jī)融合,開展了建筑物自然語義和社會(huì)功能語義的高空間分辨率遙感影像深度學(xué)習(xí)方法,自下而上,完成了從對(duì)象到功能區(qū)的轉(zhuǎn)換和從淺層特征到深層語義的轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜城市功能區(qū)的識(shí)別,為國(guó)家政府對(duì)城市管理,規(guī)劃和監(jiān)督提供服務(wù)。本文的工作和成果點(diǎn)如下:(1)基于對(duì)象層次自下而上的影像分析思想,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)建筑物語義的城市功能區(qū)識(shí)別模型。該模型充分挖掘了建筑物自然語義和社會(huì)功能語義,...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1.城市功能區(qū)單元?jiǎng)澐?br>
中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文3圖1-1.城市功能區(qū)單元?jiǎng)澐智衅絾卧部梢苑Q之為格網(wǎng)式單元，顧名思義就是將影像按一定大小切割為多個(gè)相同大小的單元圖片，并逐個(gè)判斷單元圖片所表達(dá)的主要社會(huì)功能屬性(Jiaoetal.,2016)。切片式方法所得的功能區(qū)邊界雖然是規(guī)整的但是并不精準(zhǔn)....

圖2-1.城市功能區(qū)識(shí)別流程圖

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文12第2章基于DFCNN建筑物語義的城市功能區(qū)識(shí)別的理論和方法針對(duì)復(fù)雜城市功能區(qū)識(shí)別問題，本文將高空間分辨率遙感影像和社會(huì)感知數(shù)據(jù)有機(jī)融合，提出了基于DFCNN（Deeper-FeatureConvolutionalNeuralNetwork）建筑....

圖2-2.分層尺度估計(jì)路線圖

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文13出一定的尺度依賴性(Zhangetal.,2019a,Zhangetal.,2018a,Maggiorietal.,2017)。同種類型地物常常在地理空間上聚集，它們不僅表現(xiàn)出相近的特征尺度而且會(huì)一定區(qū)域中占據(jù)主導(dǎo)地位。針對(duì)以上地理規(guī)律，遙感影....

圖2-3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本框架圖

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文明結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，多個(gè)卷積層+池化層組合的特征提取結(jié)構(gòu)的疊加可以實(shí)現(xiàn)深層信息的提取。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類過程中經(jīng)過多個(gè)卷積和池化過程之后所輸出的結(jié)果是二維特征圖，然而這種復(fù)雜且高度抽象的深層次信息并無法直接輸入到SoftMax分類器中，因此在多個(gè)特征....

本文編號(hào)：3904683