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基于CNN的城市低效居住用地智能识别与协同更新路径研究——以南京花园路片区为例
1
作者
孙佳炜
秦萧
+1 位作者
张姗琪
孟石
《现代城市研究》
北大核心
2025年第8期19-26,共8页
随着低效用地再开发与老旧小区改造的深入推进,低效居住用地的精准识别成为实践中亟待解决的问题。文章以南京市花园路片区为研究对象,通过构建区域-地块双尺度指标体系,融合空间聚类与深度学习技术,突破传统静态评价方法的局限性,提出...
随着低效用地再开发与老旧小区改造的深入推进,低效居住用地的精准识别成为实践中亟待解决的问题。文章以南京市花园路片区为研究对象,通过构建区域-地块双尺度指标体系,融合空间聚类与深度学习技术,突破传统静态评价方法的局限性,提出“本体修复-邻域联动”的协同治理路径。结果表明,相较于传统方法,AI技术对邻域功能组合特征的自动化提取与动态化识别显著提升了低效居住用地识别的科学性与系统性,该方法可为老旧小区更新提供技术与实践路径层面的支撑。
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关键词
低效居住用地
智能识别
深度学习
协同更新
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题名
基于CNN的城市低效居住用地智能识别与协同更新路径研究——以南京花园路片区为例
1
作者
孙佳炜
秦萧
张姗琪
孟石
机构
南京大学建筑与城市规划学院
南京大学城市AI与绿色人居环境营造省高校重点实验室
出处
《现代城市研究》
北大核心
2025年第8期19-26,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于要素流模拟的城镇低效用地智能识别与优化”(52478060)
自然资源部2023年度部省合作试点项目“国土空间规划实施监测网络(CSPON)系统关键技术研发及示范”(2023ZRBSHZ061)。
文摘
随着低效用地再开发与老旧小区改造的深入推进,低效居住用地的精准识别成为实践中亟待解决的问题。文章以南京市花园路片区为研究对象,通过构建区域-地块双尺度指标体系,融合空间聚类与深度学习技术,突破传统静态评价方法的局限性,提出“本体修复-邻域联动”的协同治理路径。结果表明,相较于传统方法,AI技术对邻域功能组合特征的自动化提取与动态化识别显著提升了低效居住用地识别的科学性与系统性,该方法可为老旧小区更新提供技术与实践路径层面的支撑。
关键词
低效居住用地
智能识别
深度学习
协同更新
Keywords
inefficient residential land
precision identification
deep learning
collaborative renewal
分类号
TU984 [建筑科学—城市规划与设计]
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作者
出处
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1
基于CNN的城市低效居住用地智能识别与协同更新路径研究——以南京花园路片区为例
孙佳炜
秦萧
张姗琪
孟石
《现代城市研究》
北大核心
2025
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