<h2 toutiao-origin""h2" >本文摘自2021年《测绘学报》第8期</h2>
城市路网变化信息提取及其对土地利用的影响
王帅
武汉测绘学院， 湖北武汉 430022
收货日期： 2020-08-27
基金项目：湖北省博士后资助项目
引用格式：王帅。城市路网变化信息提取及其对土地利用的影响研究.测绘学报， 2021， 50（8）： 1136-1136.DOI： 10.11947/j.AGCS.2021.20200412
王帅.城市路网变化信息提取及其对土地利用的影响研究[J].大地测量学报， 2021， 50（8）： 1136 -1136 .DOI： 10.11947/j.AGCS.2021.20200412
阅读更多：http://xb.sinomaps.com/article/2021/1001-1595/2021-8-1136.htm
博士论文摘要
作为一种特殊类型的土地覆盖，城市道路网与土地利用相互作用。现代城市体系中的道路变化越来越频繁，如何快速准确地提取城市路网的变化信息，不仅可以支持更新道路网络基础测绘数据的需要，还可以为城市土地利用提供辅助支持。本文基于遥感和矢量数据，分析了城市道路网结构与变化和土地利用的关系。主要研究内容如下：
（1）利用深度学习技术对遥感影像路网进行提取和解读变化信息。在深度全卷积神经网络中，真实感觉比理论感觉场小得多。这使得网络无法完全整合重要的全局上下文信息，降低了模型对场景的感知，削弱了场景中物体分类的一致性。此外，深度学习网络模型是使用池化层进行缩减采样，允许网络看到更大的上下文信息，但这导致大量高频细节丢失。针对这一问题，提出了一种称为CDG密集全球网络模型的网络模型。该模型分为三部分：坐标卷积信息融合模块、改进型 DenseNet 网络和全局注意力信息增强模块。实验结果表明，坐标卷积信息融合模块在道路提取中可以获得更准确的空间特征信息，增强道路边界信息和细节信息。全局注意力信息增强模块可以通过扩展传感领域获得更多的上下文信息，加强高度判断特征的全球上下文信息，提高像素分类的一致性，保持道路的连续性。改进后的Deninet网络采用密集连接结构，提取和积累原始图像的多级特征，通过跳转连接将上采样过程中记录的特征信息引入下采样过程，增强特征生成，增强网络对道路细节的敏感性，提高路网提取的准确性。
（2）利用目标匹配技术识别和提取矢量路网的变化信息。传统的"节点-弧段"路网数据组织方法，难以对线状要素的几何特征进行分析和操作，分裂了对整条道路对象的理解，缺乏对整条道路几何特征的测量。这种组织数据的方式与人类对道路实体对象的理解不一致。针对这一问题，所提出的目标匹配算法以笔画为匹配单元，利用笔画整体匹配中的长度、角度和空间距离指数，通过分配不同的权重和阈值来计算几何相似性，将几何特征与邻域空间的空间拓扑关系相结合，改进评价方法后，对空间场景的结构相似性进行评价。在执行strke整体匹配步骤后，针对现有的不匹配设计了笔画部分匹配算法。基于弧段分解（SPMA-S）的strke偏匹配算法旨在最大限度地保留原来的两组道路网数据。设计一种基于顶点分解（SPMA-V）的行程偏匹配算法，以解决独立段之间的局部匹配问题（如生长、缩短、拓扑变化等）。实验结果表明，该算法的匹配精度、召回率和运行效率均良好。
（3）分析城市道路网结构与变化与土地利用的关系。城市道路网与土地利用相互作用，土地利用可根据其物理性质或社会功能加以区分。路网中心指数能很好地反映路网的结构特征，而以往关于路网中心性与土地利用强度关系的研究依赖于土地覆被数据，忽视了城市土地利用的社会功能。利用兴趣点（POI）分类数据，我们不仅可以确定城市土地利用的类型，还可以确定城市土地利用的强度。分析道路网中心性与土地利用的相关性，有助于城市土地利用规划和交通规划的实施。分析了路网变化与土地利用的关系，路网变化对城市土地扩张的影响明显。
作者介绍
简介：王帅（1987-），男，2020年6月毕业于武汉大学，获工学博士学位（指导老师：郭庆生教授），研究方向为地理信息智能处理与可视化。
电子邮件： [email protected]
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