典型文献
高密度城区建筑图斑智能识别与屋顶绿化适建性评估——以成都市为例
文献摘要：
随着城市扩张,城市绿地被占用,城市热岛效应严重,对城市建筑屋顶面进行绿化,是增加城市绿地面积、改善城区生态环境的有效途径.针对高密度城区建设用地趋于饱和及生态环境难以拓展的现状,本文利用高分二号卫星影像,通过深度学习辅助人工修正获取研究区精确建筑图斑,建立含屋顶自身属性特征、自然环境特征、人文社会环境特征的屋顶绿化评价指标体系,运用层次分析法计算非屋顶自身属性特征的权重值,通过空间连接、加权叠加等空间分析方法综合评估适宜绿化的屋顶面.文章以成都市三环线以内区域为示范区展开研究,研究结果表明,通过深度学习获取的精确的建筑图斑,可以提高实验效率;而通过特征提取的方法,可对不适宜绿化的屋顶面有效地进行分类,精度达86.58％,其中适宜绿化的图斑数量占总数比48.08％,高适类、中适类、低适类的建筑图斑占比分别为45.32％、38.95％、15.73％,高适宜绿化建筑主要分布在成都市一环区及一环区以外西部地区.研究结果可为后续空间规划研究提供有效数据支撑.
文献关键词：
深度学习;屋顶绿化;适宜性评估;空间连接;加权叠加
中图分类号：
作者姓名：
罗露花;陈铭杰;董路路;苏薇;李昕;胡晓东;张新;李晨;程维明;石含宁;骆剑承
作者机构：
兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083;河北工程大学地球科学与工程学院,河北邯郸 056000;天津大学城市规划设计研究院有限公司,天津 300072;中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101;中科天启有限公司,江苏苏州 215000;中国科学院空天信息研究院,北京 100101;天津大学建筑学院,天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]罗露花;陈铭杰;董路路;苏薇;李昕;胡晓东;张新;李晨;程维明;石含宁;骆剑承-.高密度城区建筑图斑智能识别与屋顶绿化适建性评估——以成都市为例)[J].资源与生态学报（英文版）,2022(02):247-256
A类：
B类：
高密度城区,建筑图,图斑,智能识别,屋顶绿化,成都市,城市扩张,城市绿地,地被,城市热岛效应,城市建筑,建筑屋顶,顶面,绿地面积,建设用地,高分二号卫星影像,助人,属性特征,环境特征,文社,权重值,空间连接,加权叠加,加等,空间分析方法,三环,环线,内区,高实,实验效率,高适,绿化建筑,环区,空间规划,规划研究,有效数据,适宜性评估
AB值：
0.333898
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
