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百度街景和GSENet模型相结合的兰州市绿视率时空变化分析 被引量：2
1
作者 许新元 牛磊 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第4期994-1010,共17页
【目的】探索基于街景数据的城市绿视率时空变化特征及其影响因素,为城市街道绿化水平评估提供新方法。【方法】提出GSENet语义分割模型,在编码器中整合GSE-Block特征校准模块,解码器采用高效自注意力模块(Mix-transforemr)。基于该模... 【目的】探索基于街景数据的城市绿视率时空变化特征及其影响因素,为城市街道绿化水平评估提供新方法。【方法】提出GSENet语义分割模型,在编码器中整合GSE-Block特征校准模块,解码器采用高效自注意力模块(Mix-transforemr)。基于该模型分析2014—2023年兰州市主城区百度街景数据,运用热冷点分析、统计分析、相关性分析方法探索绿视率时空变化规律。【结果】①GSENet模型以ResNet50为主干网络,MIOU达74.7%,优于PSPNet、DeepLabV3等主流模型,大面积类别F1分数可达0.95;②2019—2023年相比2014—2018年,GVI平均上升2.3%,70.9%的采样点显示出上升趋势。安宁区提升最显著,城关区提升最小。研究区中部偏西及东北部地区GVI显著上升,特别是在高校周边区域;商业中心和交通枢纽附近,GVI出现明显下降;③建筑密集度与GVI变化呈负相关,道路宽阔度与GVI变化的相关性较弱;人口密度与GVI变化在街道尺度下呈现出较强的正相关。【结论】基于GSENet模型的街景绿视率测算方法具有较高准确性,可有效评估城市绿化水平的时空变化特征,为提升街道绿化感知程度和城市空间规划提供重要参考。 展开更多
关键词 百度街景 语义分割 gsenet模型 绿视率 时空变化 兰州市 街道 注意力
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