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面向Sentinel-2多光谱数据,依据影像地物空间结构和地表实际功能类型将建筑区分为高层建筑区和低层建筑区,构建了一种基于全卷积网络模型的高、低层建筑区快速提取技术。在此基础上,以雄安新区及其周边为试验区,选取2017年3月获取的4景Sentinel-2多光谱数据进行试验验证和分析。结果表明:本文技术能够实现大范围区域内高层和低层建筑区的快速提取,总体平均提取精度达到95.30%,其中高层建筑区平均提取精度为99.22%,低层建筑区平均提取精度为91.38%,该技术明显优于现有基于纹理结构的高低层建筑区提取方法。通过对提取结果进行统计分析发现:约4.4×104 km2的研究区内高层和低层建筑区分别约为94和7351 km2;雄安新区中心三县内高层和低层建筑区分别约为1.25和312.24 km2。本文技术具有很好的推广性,结合Sentinel-2数据大幅宽高频次观测特点和更多类型建筑区样本,可以实现大范围地表多类型建筑区动态监测。 相似文献
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基于社交媒体的签到数据,运用社会网络分析方法,选取长三角26个地级市作为研究对象,以从百度地图获得的时间距离作为各城市间距离,结合游客微博签到数据计算了长三角城市联系网络的网络密度、中心度等指标,分析了城市联系的网络特征。同时利用2015年各城市统计年鉴数据与从百度地图获得的城市间的距离,利用经济引力模型计算了城市间的理论联系强度。以社交媒体签到数据为地区实际联系强度,以计算出的经济联系指数为理论联系强度,探讨实际联系强度与理论联系强度之间的耦合协调度,得到各城市理论与实际的协调状况,为相关决策提供支持。 相似文献
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