التعرف الآلي على الاستخدام النقي والمختلط للأحياء بناءً على البيانات المفتوحة

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

    Engineering Research Center of Natural Resource Information Management and Digital Twin Engineering Software, Ministry of Education, Wuhan 430074, China

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China

  • Email:thu_michelle@163.com
  • Introduction:E-mail thu_michelle@163.com
HU Ting123,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

  • Email:gzx0101@nuist.edu.cn
  • Introduction: E-mail gzx0101@nuist.edu.cn
GUO Zixuan1*,  
  • Affiliation:

    School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

PAN Ziyong1,  
  • Affiliation:

    LIESMARS, Wuhan University, Wuhan 430079, China

HE Wei4,  
  • Affiliation:

    School of Remote Sensing & Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

XU Yongming1,  
  • Affiliation:

    Engineering Research Center of Natural Resource Information Management and Digital Twin Engineering Software, Ministry of Education, Wuhan 430074, China

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China

HUANG Shaoguang23

ملخص

يُعَدّ تحديد وظائف الأحياء الحضرية أساسًا مهمًا للتخطيط والإدارة الحضرية. مع تسارع التمدن، لم تعد تقسيمات الاستخدام الأحادي كافية لتلبية احتياجات الفضاء الحضري المعقد. كمظهر لاندماج الوظائف المتعددة في المدينة، فإن التعرف على الأحياء ذات الوظائف المختلطة، لا سيما التعرف الآلي، ذو أهمية كبيرة لفهم تنوع الوظائف الحضرية وتحسين كفاءة استخدام الأراضي. في هذا السياق، يعتمد هذا البحث على تسميات الوظائف الضمنية في نُقاط الاهتمام المفتوحة (AOI) ونقاط الاهتمام (POI)، ويجمع بين خرائط OSM المفتوحة وصور القمر الصناعي Sentinel-2 لاقتراح طريقة لاستخراج عينات نقية ومختلطة الوظائف تلقائيًا، ثم يستخدم نموذج ResNet34 لتحقيق التعرف المحدد لوظائف الأحياء. أولًا، يتم التمييز بين الأحياء ذات الاستخدام الأحادي والمختلط باستخدام قياس إنتروبيا توزيع نقاط الاهتمام، ثم يتم تصميم وحدة تعلم الاختلافات متعددة المناظير بناءً على صور Sentinel-2 وعينات استخدام الأراضي الأحادية الوظيفة لاستخراج عينات الاستخدام الأحادي والمختلط بشكل أعمق. بالإضافة إلى ذلك، ولأخذ الفروق في مقياس AOI والأحياء الحقيقية في الاعتبار، يتم تطبيق خطة الاستخراج التلقائي على وحدتين هما AOI والأحياء لزيادة كمية العينات وتنوع القياسات. أظهرت الطريقة المقترحة دقة كلية في مدن بكين، هيفي، وي فاغ، وتشينغدو بنسبة 72.9٪، 78.3٪، 73.4٪ و 75.1٪ على التوالي، وبالمقارنة مع طريقة تعتمد فقط على إنتروبيا توزيع نقاط الاهتمام، فقد حسنت الطريقة المشتركة AOI وPOI دقة التعرف على الفئة المختلطة بنسبة 7٪، 18٪، 20٪، و13٪ على التوالي. تؤكد هذه النتائج على جدوى وفعالية الطريقة عبر بيئات حضرية مختلفة، وكذلك على إمكانات دمج بيانات الجغرافيا الجماعية وصور الاستشعار عن بُعد في دراسات استخدامات الأحياء الحضرية، خاصة التعرف على الاستخدام المختلط.

مفهوم

الأحياء ذات الاستخدام المختلط؛ صور Sentinel-2؛ التعلم العميق؛ نقاط الاهتمام؛ مناطق الاهتمام؛ المناطق الوظيفية الحضرية؛ التعلم متعدد المناظير

References

  1. 1.
    Du S H, Zhang X Y, Lei Y C, Huang X, Tu W, Liu B, Meng Q Y and Du S H. 2024. Mapping urban functional zones with remote sensing and geospatial big data: a systematic review. GIScience and Remote Sensing, 61(1): 2404900
  2. 2.
    Fan H C, Kong G F and Yang A R. 2022. Current status and prospects of research for volunteered geographic information. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 51(7): 1653-1668
  3. 3.
    Gao S, Janowicz K and Couclelis H. 2017. Extracting urban functional regions from points of interest and human activities on location-based social networks. Transactions in GIS, 21(3): 446-467
  4. 4.
    Gu Y Y, Jiao L M, Dong T, Wang Y D and Xu G. 2018. Spatial distribution and interaction analysis of urban functional areas based on multi-source data. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 43(7): 1113-1121
  5. 5.
    He J, Li X, Liu P H, Wu X X, Zhang J B, Zhang D C, Liu X J and Yao Y. 2021. Accurate estimation of the proportion of mixed land use at the street-block level by integrating high spatial resolution images and geospatial big data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(8): 6357-6370
  6. 6.
    Jiang J Y, Dai F and Zhang J H. 2020. Comparative study of urban functional structure based on POI data: a case study of Beijing and Shanghai. Modern Urban Research, (7): 42-50
  7. 7.
    Jiang S, Alves A, Rodrigues F, Ferreira J Jr and Pereira F C. 2015. Mining point-of-interest data from social networks for urban land use classification and disaggregation. Computers, Environment and Urban Systems, 53: 36-46
  8. 8.
    Li Y, Liu C X, Li Y C. 2022. Identification of urban functional areas and their mixing degree using point of interest analysis. Land, 11(7): 996.
  9. 9.
    Luo G W, Ye J Y, Wang J F and Wei Y. 2023. Urban functional zone classification based on POI data and machine learning. Sustainability, 15(5): 4631
  10. 10.
    Pan C, Wu S Z, Li E L, Li H B and Liu X D. 2023. Identification of urban functional zones in Macau Peninsula based on POI data and remote information sensors technology for sustainable development. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 131: 103447
  11. 11.
    Psyllidis A, Gao S, Hu Y J, Kim E K, McKenzie G, Purves R, Yuan M and Andris C. 2022. Points of Interest (POI): a commentary on the state of the art, challenges, and prospects for the future. Computational Urban Science, 2(1): 20
  12. 12.
    Shi C J, Zhang Y Y, Wang J T, Guo X and Zhu Q Q. 2025. Multimodal urban areas of interest generation via remote sensing imagery and geographical prior. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 136: 104326
  13. 13.
    Wang Z Y, Ma D B, Sun D Q and Zhang J X. 2021. Identification and analysis of urban functional area in Hangzhou based on OSM and POI data. PLoS One, 16(5): e0251988
  14. 14.
    Xu S Y, Qing L B, Han L M, Liu M, Peng Y H and Shen L F. 2020. A new remote sensing images and point-of-interest fused (RPF) model for sensing urban functional regions. Remote Sensing, 12(6): 1032
  15. 15.
    Yang W T, Wan X F, Liu M, Zheng D Y and Liu H M. 2023. A two-level random forest model for predicting the population distributions of urban functional zones: a case study in Changsha, China. Sustainable Cities and Society, 88: 104297
  16. 16.
    Yuan J, Zheng Y and Xie X. 2012. Discovering regions of different functions in a city using human mobility and POIs//Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Beijing: ACM: 186-194
  17. 17.
    Zhai W, Bai X Y, Shi Y, Han Y, Peng Z R and Gu C L. 2019. Beyond Word2vec: an approach for urban functional region extraction and identification by combining Place2vec and POIs. Computers, Environment and Urban Systems, 74: 1-12
  18. 18.
    Zhang X Y, Du S H and Wang Q. 2017. Hierarchical semantic cognition for urban functional zones with VHR satellite images and POI data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 132: 170-184
  19. 19.
    Zhao W D, Li S S, Li A, Zhang B and Chen J. 2021. Deep fusion of hyperspectral images and multi-source remote sensing data for classification with convolutional neural network. National Remote Sensing Bulletin, 25(7): 1489-1502
  20. 20.
    Zhong Y F, Yan B W, Yi J J, Yang R Y, Xu M Z, Su Y, Zheng Z D and Zhang L P. 2023. Global urban high-resolution land-use mapping: from benchmarks to multi-megacity applications. Remote Sensing of Environment, 298: 113758

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website