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自然资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (3): 272-278    DOI: 10.6046/zrzyyg.2020368
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基于多元数据的省会城市城中村精细提取
冯东东1,2,3(), 张志华1,2,3(), 石浩月1,2,3
1.兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
2.地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070
3.甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070
Fine extraction of urban villages in provincial capitals based on multivariate data
FENG Dongdong1,2,3(), ZHANG Zhihua1,2,3(), SHI Haoyue1,2,3
1. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
2. National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
3. Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
全文: PDF(5316 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

城中村是指农村耕地被收走后,剩余宅基地被城市包围的农村聚落。针对当前城中村的研究缺少数据支撑和定量分析等问题,基于高分辨率遥感影像、建筑物轮廓及兴趣点(point of interest,POI)等多元空间数据,以广东省省会广州市的主城区为研究区域,利用ENVI中深度学习工具提取城中村边界,其城中村正确识别率为64.31%。对于提取结果中存在与部分老旧居民区、工业区混淆的现象,进一步使用路网分割高分辨率遥感影像,制作城中村标签数据。结合机器学习分类方法,使用支持向量机分类器提取城中村轮廓。该方法提取的精度可达到90.19%,对于研究区内城中村改造、城市规划设计等具有一定的参考意义。

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冯东东
张志华
石浩月
关键词 城中村路网分割标签图像深度学习支持向量机    
Abstract

Urban villages refer to the rural settlements where the homesteads are surrounded by cities after the farmland in the settlements is expropriated. Given the lack of data support and quantitative analyses in the current researches on urban villages, this study aims to extract the boundaries of urban villages using the deep learning tools in ENVI based on multiple spatial data such as high-resolution remote sensing images, building outlines, and points of interest (POI). The study area is the main urban area of Guangzhou City-the capital of Guangdong Province, for which the initial correct recognition rate of urban villages was 64.31%. To overcome the confusion between the urban villages and some old residential areas and industrial areas in the extraction results, high-resolution remote sensing images were further segmented using the road network to produce label data of urban villages. Then the outlines of the urban villages in the city were extracted using a support vector machine classifier based on machine learning classification algorithms, obtaining precision of up to 90.19%. Therefore, this study can serve as a reference for the reconstruction of urban villages and urban planning and design in the study area to some extent.

Key wordsurban villages    road network-based segmentation    label raster    deep learning    support vector machine
收稿日期: 2020-11-23      出版日期: 2021-09-24
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“隧道及其隐伏不良地质体三维多尺度集成建模研究”(41861059);兰州交通大学优秀平台项目(201806)
通讯作者: 张志华
作者简介: 冯东东(1995-),男,硕士研究生,研究方向为影像提取与分析。Email: 916678730@qq.com
引用本文:   
冯东东, 张志华, 石浩月. 基于多元数据的省会城市城中村精细提取[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 272-278.
FENG Dongdong, ZHANG Zhihua, SHI Haoyue. Fine extraction of urban villages in provincial capitals based on multivariate data. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(3): 272-278.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2020368      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I3/272
Fig.1  研究区概况
Fig.2  实验流程图
特征类型 对象属性名称 属性描述
光谱特征 Mean 共3类属性值,为地块内1,2,3波段的亮度平均值
Brightness 地块内3个波段的亮度加权平均值
建筑物特征 Area
Floor
SUM_Area
AVG_Area
AVG_Floor
SD_Floor
地块内建筑物面积
地块内建筑物高度
地块内建筑物面积总和
地块内建筑物面积的平均值
地块内建筑物高度的平均值
地块内建筑物高度的标准差
POI特征 POI_Mean 共3类属性值,为地块内各类POI的核密度栅格均值
Tab.1  构建的地块单元特征
Fig.3  CAM类激活图
Fig.4  城中村提取结果
Fig.5  分类后处理的城中村矢量
Fig.6  深度学习模型精度参数
Fig.7  研究区地块单元矢量图斑
Fig.8  影像基于矢量分割结果
序号 特征类型 特征子集 分类精度/%
1 光谱、建筑物、POI Mean,Brightness,Area,Floor,SUM_Area,AVG_Area,AVG_Floor,SD_Floor,POI_Mean 90.193 6
2 光谱、建筑物 Mean,Brightness,Area,Floor,SUM_Area,AVG_Area,AVG_Floor,SD_Floor 84.652 5
3 光谱、POI Mean,Brightness,POI_Mean 77.620 8
4 建筑物、POI Area,Floor,SUM_Area,AVG_Area,AVG_Floor,SD_Floor,POI_Mean 69.899 0
5 光谱 Mean,Brightness 65.659 7
Tab.2  选择不同特征属性的分类精度
Fig.9  城中村识别结果
Fig.10  在Google Earth上显示识别结果
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