基于遥感影像和神经网络的城市用地功能分类
【摘要】 城市用地功能分类的准确识别对精准把握城市现状、优化城市空间结构有重要意义。基于此，利用高分辨力遥感影像，提出一种针对中国城市用地功能分类的模型。设计一种多分辨力特征融合的卷积神经网络识别遥感影像中的特定功能区;针对中国城市功能区分布的特点，建立一个用于城市用地功能分类的新数据集。实验显示，本文算法在6种用地功能类型上的分类精确度达88%，表明算法对城市用地功能分类识别具有较高的准确性。最后，通过对北京部分主要城区的案例研究，验证了所提出的模型在城市规划相关领域提供数据支持的价值和有效性。
