典型文献
基于GIS和历史卫星影像的城市建筑大数据识别
文献摘要：
在城市建筑群能耗模拟中,建筑类型和建筑年代是典型建筑参考的主要依据,目前较难直接获取相关数据.为识别建筑类型,以长沙市区21538个建筑轮廓(不含城市地图信息点和区域边界轮廓信息)为例,基于建筑轮廓的轮廓面积、近似矩形短边宽度、近似矩形系数等几何特征,运用随机森林方法成功识别出低层住宅、公寓式住宅和其他类型,整体准确率为81.7％.为识别建筑年代,以长沙市中心区域7900个建筑轮廓为例,基于历史卫星影像数据,运用卷积神经网络方法自动提取不同年代的建筑轮廓,平均精确度为80％.然后分别相交分析推断出5077栋建筑建造于2005年之前,1606栋建筑建造于2005—2014年,1217栋建筑建造于2015—2017年.该方法同样适用于其他城市,为后续的建筑群能耗模拟提供了数据支持.
文献关键词：
城市建筑群能耗模拟;建筑类型;建造年代;随机森林;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
邓章;陈毅兴
作者机构：
湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082;建筑安全与节能教育部重点实验室(湖南大学),湖南长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]邓章;陈毅兴-.基于GIS和历史卫星影像的城市建筑大数据识别)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(05):215-222
A类：
城市建筑群能耗模拟
B类：
数据识别,建筑类型,接获,长沙市,沙市区,城市地图,地图信息,信息点,区域边界,几何特征,随机森林方法,低层,住宅,公寓式,市中心区,卫星影像数据,神经网络方法,自动提取,相交,推断出,拟提,建造年代
AB值：
0.280076
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