Presentation Details
基于GCN-VCA的城市更新土地利用变化模拟
ID：2852
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 20:20:24 Hits：2282
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 09:10（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
我国城市发展已经从快速增长转向了存量发展的新阶段，城市模拟可以为城市更新方案的制订、评估及政策的实施提供服务支撑。然而，现有的城市模拟模型主要面向城市扩张过程，难以挖掘城市功能与居民活动之间细致的时空交互机制，不能对城市内部精细的土地利用变化过程精细模拟。本文利用长时间的土地利用和居民出行数据，建立基于图卷积神经网络的矢量元胞自动机模型（GCN-VCA），对城市更新下的地块功能演化进行模拟。模型应用在深圳市，研究表明，提出的GCN-VCA模型精度FoM为0.424，比基于随机森林的矢量元胞自动机模型模拟提高了50.1%，比未引入全局邻域的GCN-VCA模型模拟精度提高了42.2%，表明居民出行数据的引入能够对地块交互进行有效建模，提高城市更新模拟精度。
Keywords
城市更新,土地利用变化模拟,GCN-VCA
Speaker
陈宣廷
硕士研究生 华南师范大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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