剧情简介

本技术报告中描述的数据来源和方法论基础的计算机系统自动生成土地利用/土地覆盖(LULC)市区的地图基于中分辨率卫星图像(10-30m /像素)。系统和地图部署LULC分类法城市扩张的阿特拉斯- 2016版:开放、非住宅、道路和四种类型的住宅空间。我们使用监督机器学习技术大规模应用这种分类法。区分识别,明确土地利用类型在建筑物密集的地区,而不是仅仅描述人工土地覆盖,可以使一个巨大的各种潜在的应用策略,规划和研究。我们将演示的培训和应用machine-learning-based算法描述LULC在很大的空间和时间范围内,避免了许多繁重的限制和费用的传统LULC映射过程:手动识别和分类的功能。

本文档取代先前的技术报告,城市土地利用空间特征通过机器学习,这里描述的方法取代我们之前报道的技术。

执行概要

可用的完整执行概要。

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