【摘 要】
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城市地标是在结构、认知或视觉上比周围其他对象显著的空间对象,作为反映城市空间布局特征的重要元素,城市地标在空间认知和寻路导航等方面具有重要作用。目前地标通常由人工提取方式获得,这种方式耗时且繁琐,因此越来越多的学者开始研究城市地标的自动提取模型,但是现有的地标提取模型各有不足,尚不能满足生产应用的需求。本文引入了随机森林模型,实现从基础地理信息数据库中自动提取城市地标。本文重点解决数据集中地标和非
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城市地标是在结构、认知或视觉上比周围其他对象显著的空间对象,作为反映城市空间布局特征的重要元素,城市地标在空间认知和寻路导航等方面具有重要作用。目前地标通常由人工提取方式获得,这种方式耗时且繁琐,因此越来越多的学者开始研究城市地标的自动提取模型,但是现有的地标提取模型各有不足,尚不能满足生产应用的需求。本文引入了随机森林模型,实现从基础地理信息数据库中自动提取城市地标。本文重点解决数据集中地标和非地标类不平衡对模型分类精度的影响,分别从数据层面和算法层面进行改进,提高地标类样本的识别率。本文以涵盖城市所有POI对象的基础地理信息库作为数据源,结合社会感知数据,利用GIS空间分析技术,从结构、认知和感知三方面提取了15个影响POI显著性的指标,构建初始特征工程。在数据层面上,针对POI数据集类不平衡的特点,采用随机上采样、SMOTE和ADASYN三个过采样方法进行数据均衡化处理,针对高维特征的冗余问题,根据特征重要性进行特征空间的优化。实验结果表明基于数据平衡的随机森林模型在POI数据集上表现良好,召回率超过95%,AUC指标超过90%,其中随机上采样方法获得的类平衡数据集在地标提取模型中效果最好。此外,通过对比实验获得了用于地标提取的最优特征子集,证明认知和感知特征的重要性,在实际应用中有助于降低数据的收集难度。在算法层面上,本文提出基于代价敏感的随机森林算法,通过类分布确定各类别样本的误分类代价,根据地标层级为每个地标类样本设置代价权重,并在投票阶段利用AUC值为每棵树赋予投票权重。实验结果表明代价敏感的随机森林模型具有良好的分类精度,召回率超过95%,AUC指标超过90%,并且该模型同样适用于小型训练样本集,可以减少人工标记的成本。
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