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基于卷积神经网络的城市局地尺度下垫面信息数据库集成与应用
ID：825
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-05-08 13:29:26
Hits：1844
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:57（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
城市局地尺度下垫面信息数据的底层创新是气候韧性的城市规划实践的重要基础。本研究以广州市为例，基于多层次道路网络实现矢量局地尺度区块分割，基于高分二号遥感影像和地表、表面高程数据，在GIS中对多源数据统一分辨率整合，采用卷积神经网络机器学习算法对遥感影像进行语义分割和图像识别，在每个区块内计算地表材料配置指标，选取合适半径在特定圆周内搜索建筑物轮廓并基于建筑物边界之间的映射关系和近邻分析计算形态学指标，绘制局地尺度特征指标空间分布图，集成城市复杂下垫面基础信息数据库，并耦合于局地气候模型计算城市局地尺度气象参数。本研究旨在突破城市局地尺度下垫面特征信息的“数据源”壁垒，贡献于城市公共服务平台建设。
Keywords
局地气候分区；WUDAPT;LCZ；,海绵城市；卫星遥感；下垫面；分类提取；智慧城市
Speaker
刘琳
副教授 广东工业大学Submission Author
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Important Date
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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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