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基于GCN-VCA的城市更新土地利用变化模拟
编号：2852
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-12 20:20:24 浏览：1032次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 09:10（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-4] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.8、专题7.21（19日上午，301）
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摘要
我国城市发展已经从快速增长转向了存量发展的新阶段，城市模拟可以为城市更新方案的制订、评估及政策的实施提供服务支撑。然而，现有的城市模拟模型主要面向城市扩张过程，难以挖掘城市功能与居民活动之间细致的时空交互机制，不能对城市内部精细的土地利用变化过程精细模拟。本文利用长时间的土地利用和居民出行数据，建立基于图卷积神经网络的矢量元胞自动机模型（GCN-VCA），对城市更新下的地块功能演化进行模拟。模型应用在深圳市，研究表明，提出的GCN-VCA模型精度FoM为0.424，比基于随机森林的矢量元胞自动机模型模拟提高了50.1%，比未引入全局邻域的GCN-VCA模型模拟精度提高了42.2%，表明居民出行数据的引入能够对地块交互进行有效建模，提高城市更新模拟精度。
关键词
城市更新,土地利用变化模拟,GCN-VCA
报告人
陈宣廷
硕士研究生 华南师范大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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