【摘 要】
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遥感影像数据用于城市土地利用分类由来已久,但这种方法难以识别建筑物的社会经济属性。而包含社交媒体数据在内的多源数据为城市研究与应用提供了丰富的数据资源,能有效弥补遥感影像数据无法体现建筑物内在特征的不足。以宁波市某广场为例,利用高分辨率遥感数据和兴趣点(POI)数据,结合主题模型,研究使用多源数据融合是否会对城市土地利用分类起到正向作用。结果表明,仅使用遥感影像数据的土地利用分类精度为70.21%
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41861052,41861062),江西省自然科学基金项目(20202BABL202045)。
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遥感影像数据用于城市土地利用分类由来已久,但这种方法难以识别建筑物的社会经济属性。而包含社交媒体数据在内的多源数据为城市研究与应用提供了丰富的数据资源,能有效弥补遥感影像数据无法体现建筑物内在特征的不足。以宁波市某广场为例,利用高分辨率遥感数据和兴趣点(POI)数据,结合主题模型,研究使用多源数据融合是否会对城市土地利用分类起到正向作用。结果表明,仅使用遥感影像数据的土地利用分类精度为70.21%,加入POI数据后分类精度提高到84.19%,融合遥感影像数据和POI数据等多源数据可以有效提高城市土地
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