城市交通是城市道路系统间人员、货物的流动，土地利用是土地在社会经济活动的影响下形成的使用性质，实践表明二者之间存在着相互作用的关系。土地利用是交通需求的根源——从微观上讲，城市土地的使用性质、规模、区位、容积率等决定着出行人员数量和货物的到发量，因此土地利用决定了交通源、交通量以及交通模式；从宏观上讲，城市的土地利用形态决定了交通结构、交通设施建设水平以及社会经济活动强度。城市交通系统的发展使得土地的可达性发生变化，致使城市空间形态、土地利用结构及土地开发强度发生变化，最终引起土地利用的改变。因此将两者分割开来单独规划是片面的。土地交通整体规划模型可以全面考虑两者之间的互动关系，为解决土地利用和城市交通问题提供了科学的依据。土地利用信息作为模型的输入，对整体规划模型有着深刻的影响。如果能够将土地利用信息的空间粒度细化，那么整体规划模型的精度也将大幅提高。
　　本论文针对面向土地交通整体规划的城市用地及建筑物分类进行了深入研究，内容可以概括为以下几个方面：
　　（1）构建城市用地及建筑物精细分类的分类体系，并以此为依据，利用多源数据提取特征，构建分类模型。论文中主要提取出地块的可达性特征、形态特征、地块内建筑物总体特征、建筑物单体的形态特征等，分别在地块层面及建筑物层面上构建精细的分类模型。在构建模型时利用了三种机器学习算法——决策树、支持向量机及随机森林算法等来训练分类模型，并以多种指标来评价分类结果，最终选择出整体精度最高的模型作为最优模型。
　　（2）以武汉市江岸区为例进行研究，验证了模型的可行性。实验结果表明三种模型都可以有效提取地块的土地利用类型，其中决策树、支持向量机及随机森林算法对地块的分类准确度分别为0.89、0.92、0.93，对建筑物的分类准确度为0.61、0.65、0.71。通过对随机森林算法的建筑物分类结果进行空间位置关系分析，其准确度从0.71提升到0.74。
　　（3）以武汉PECAS模型中社会活动空间分配模块的输出结果为基础，介绍了本论文提出的城市用地精细分类方法在土地交通整体规划模型中的一个应用——依据地块的土地利用类型及其建筑面积对输出的工业经济活动及教育经济活动进行重新分配，以提高社会经济活动在空间分布上的建模精度。