利用注意力机制的城市居住用地遥感监测及分析

针对我国大城市居住用地的地块级精细结构和宏观空间分布格局，该文提出了一种区域尺度的城市居住用地遥感提取方法。基于Swin Transformer构建UPerNet神经网络，并结合后处理方法构建城市居住用地提取模型。利用资源三号遥感影像，对全国36个重点城市开展居住用地提取，同时进行景观格局分析以及与人口数量、房价等社会经济因子的相关性分析。结果表明，提出的方法能够准确地提取城市居住用地，F1值为84.43%,交并比为73.05%;居住用地面积在选取城市中的平均占比为22.76%,经济发达城市居住用地面积占比较低；部分城市存在过度发展房地产的现象。该方法能够应用于城市居住用地的微观结构监测与宏观差异比较，对优化城市居住用地空间布局、调整住房供给结构具有支撑作用。