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基于卷积神经网络的城市局地尺度下垫面信息数据库集成与应用
编号：825
访问权限：仅限参会人
更新：2024-05-08 13:29:26
浏览：870次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 09:57（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp12] 主题12、大气物理与气象气候
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摘要
城市局地尺度下垫面信息数据的底层创新是气候韧性的城市规划实践的重要基础。本研究以广州市为例，基于多层次道路网络实现矢量局地尺度区块分割，基于高分二号遥感影像和地表、表面高程数据，在GIS中对多源数据统一分辨率整合，采用卷积神经网络机器学习算法对遥感影像进行语义分割和图像识别，在每个区块内计算地表材料配置指标，选取合适半径在特定圆周内搜索建筑物轮廓并基于建筑物边界之间的映射关系和近邻分析计算形态学指标，绘制局地尺度特征指标空间分布图，集成城市复杂下垫面基础信息数据库，并耦合于局地气候模型计算城市局地尺度气象参数。本研究旨在突破城市局地尺度下垫面特征信息的“数据源”壁垒，贡献于城市公共服务平台建设。
关键词
局地气候分区；WUDAPT;LCZ；,海绵城市；卫星遥感；下垫面；分类提取；智慧城市
报告人
刘琳
副教授 广东工业大学稿件作者
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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