典型文献
基于深度学习的建筑识别技术在城市体检中的应用
文献摘要：
建筑变化是城市体检的重要维度之一,但实际工作常受制于建筑数据可获取性.探索基于深度学习和高精度卫星影像数据的建筑识别技术在城市体检中的应用.首先提出由城乡建设基本情况、政策落实与风险预警、规划实施评估等目标构成的建筑变化视角下城市体检评估框架;然后介绍基于深度学习和高精度卫星影像的建筑识别与分析方法,并提取2014年、2019年的建筑轮廓和高度信息;最后以上海为例,从建筑存量变化基本情况、当前城市体检关注的重点指标、上海"十三五"规划实施情况3个方面开展评估.结果发现:"十三五"期间上海建筑存量有所增长,关于工业用地减量化和空间布局优化的政策实施效果显著,推进新城、分类推进镇的建设等政策实施较好,中心城区建筑总量控制、城市开发边界外工业用地减量复垦两项政策有待进一步落实.
文献关键词：
城市体检;建筑变化;深度学习;高精度卫星影像;上海
中图分类号：
作者姓名：
晏龙旭;涂鸿昌;王德;张尚武;刘骝;张雨迪;张扬帆;王勇
作者机构：
同济大学建筑与城市规划学院自然资源部国土空间智能规划技术重点实验室;同济大学建筑与城市规划学院;同济大学建筑与城市规划学院高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室;上海同济城市规划设计研究院有限公司;上海市上规院城市规划设计有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]晏龙旭;涂鸿昌;王德;张尚武;刘骝;张雨迪;张扬帆;王勇-.基于深度学习的建筑识别技术在城市体检中的应用)[J].上海城市规划,2022(01):39-46
A类：
B类：
建筑变化,受制于,高精度卫星影像,卫星影像数据,城乡建设,政策落实,风险预警,规划实施评估,下城,城市体检评估,评估框架,识别与分析,高度信息,实施情况,展评,工业用地,减量化,空间布局优化,政策实施效果,新城,分类推进,中心城区,总量控制,城市开发边界,界外,复垦
AB值：
0.301535
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