面对城市空间的高度集聚以及用地类型的日趋复杂,如何高效科学地识别大规模空间用地类型,成为规划编制过程中的一大难点.基于此,本文从业态功能和城市形态学视角出发,交叉利用建筑形态及业态POI大数据,突破目前已有的业态赋权模型识别方法,在进行空间校准、TF-IDF变换和数据库建构的基础上,采用人工智能方法,对不同类型、规模、区位的城市进行系统性的有监督深度学习与智能识别,将城市用地精细识别至国标最小类.同时,从形态指标、布局形态、特殊形态等维度嵌入智能规则,并通过置信度标注、调研反馈和系统自优化等方法,来进一步提高识别的精细度与准确率.
建筑形态 业态大数据 城市用地精细识别 人工智能