关键词:
城市绿地
多级分类
深度学习
地理空间大数据
BERT
开放街道地图
摘要:
城市绿地具有天然的社会功能属性,仅基于物理属性的绿地分类难以适用于城市生态建设的需求。本文提出一种基于多源地理空间大数据的城市绿地多级分类方法,通过综合考虑绿地的物理属性与功能属性,构建了面向国家绿地分类标准的城市绿地多级分类框架。该框架首先基于开放街道地图(Open Street Map, OSM)划分城市基础功能单元;然后基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对兴趣点(Point of Interest, POI)数据进行重分类,结合基础功能单元,实现面向国家标准的功能区精细分类;接着,利用加权融合方法生成高鲁棒性的城市绿地底图;最后,基于多维空间叠加分析法,制定城市绿地与功能区的映射规则,建立城市绿地多级分类框架。实验选取山东省济南市和青岛市作为研究区,充分整合城市绿地分类标准(CJJ/T85-2017)、OSM、POI和多源绿地产品数据,实现了两个城市3个层级、24个子类的城市绿地多级分类制图。实验结果表明:该算法功能区精细分类的OA达到92.9%(Kappa=0.861),城市分类的总体精度达到93.2%。本文所提方法可以根据分类标准的变化进行自适应调整,迁移性强、鲁棒性好,对城市绿地规划设计与生态治理具有重要的意义。