基于人工智能和遥感技术的城市更新单元识别方法研究及应用

被引：16

作者：

白婷 ^{[1
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邓实权 ^{[3
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熊花 ^{[2
]}

孙开敏 ^{[4
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李王斌 ^{[4
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刘俊怡 ^{[4
]}

机构：

[1] 湖北工业大学计算机学院

[2] 武汉市土地储备中心

[3] 武汉市水务科学研究院

[4] 不详

来源：

自然资源学报 | 2023年 / 38卷 / 06期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

AI; 遥感技术; 深度学习; 城市更新;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU984.114 []; TP79 [遥感技术的应用]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

当前武汉市城市更新行动，从大拆大建，进入“留改拆”并举的2.0时代，改造方式也从局部改造向成片连片更新转变。在当前2.0时代中，如何利用人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术智能识别出城市“留改拆”单元显得尤为重要。当前AI和遥感技术已在自然资源典型地物类型识别、耕地保护和执法监察中得到广泛应用，本文第一次将AI和遥感技术用于“留改拆”单元的智能识别中，以辅助智能化城市更新行动。建立“留改拆”单元的样本，利用深度学习网络建立AI+遥感技术的智能化识别模型，选择遥感数据，进行武汉市更新片区“留改拆”单元智能化识别。通过遥感技术与深度学习算法的融合，提升了城市更新行动中“留改拆”单元识别的工作效率，为城市更新行动中的难点问题提供了科学依据。

引用

页码：1517 / 1531

页数：15

共 26 条

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