基于深度学习和多源GIS数据的工业用地调查更新机制研究与应用
薛雨
姚金明
姜怀龙
祝令聚
张正龙
摘要：工业用地调查更新是推进土地集约节约利用的重要基础,也是推动高质量发展和新质生产力发展的有效保障.文章基于多源地理信息系统(GIS)数据的工业用地调查更新机制,综合利用省级地理信息公共服务平台的兴趣点(POI)数据、导航地图数据、互联网POI数据以及全省企业登记信息等多源GIS数据,对全省工业用地的属性信息进行完善和更新.同时,基于深度学习算法,利用多时相影像自动提取工业企业变化图斑,建立了变化发现机制.将这些成果应用于山东省工业用地调查工作中,为全省工业用地调查研究提供了数据基础,并提高了工业用地调查更新的效率.
关键词：工业用地调查更新深度学习多源GIS
分类号：TU98(区域规划、城乡规划)
论文发表日期：2024-12-28
页数：4( 85-88 )
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