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题名基于过采样和卫星图像多特征融合的街区品质评估
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作者
郭茂祖
王偲佳
王鹏跃
李阳
赵玲玲
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机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
建筑大数据智能处理方法研究北京重点实验室(北京建筑大学)
北京建筑大学建筑与城市规划学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《广西科学》
CAS
北大核心
2022年第4期652-659,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61871020,62101022)
北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项(X20161)
北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506)资助。
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文摘
城市街区的品质评估是城市规划中的重要步骤之一。针对已有街区品质评估模型中使用的街景图像采集位置和角度不统一造成的图像内容偏差问题,本文提出使用视角统一且易获取的卫星图像代替街景图像。同时考虑多种街区品质测度指标,将非图像型数据与图像型数据进行特征融合,从多角度进行城市街区品质表达,然后针对小样本和数据不平衡场景,结合机器学习中的随机过采样和随机森林(Random Forest, RF),基于融合数据进行城市街区的品质评估。实验结果表明,本研究方法可以有效进行全面的城市街区品质表达,并有效降低过拟合,对比未使用过采样和多特征融合的方法,正确率提高约8个百分点。
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关键词
城市街区品质评估
特征融合
朴素随机过采样
随机森林
卫星图像
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Keywords
quality evaluation of urban blocks
feature fusion
simple random oversampling
random forest
satellite image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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