【摘 要】
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作为评估城市发展的重要指标,城市地区被认为能够通过广泛可用的数据集来进行明确且便捷的识别并有助于规划决策和相关的城市研究。截至目前,识别城市地区的既有方法通常基于
【机 构】
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清华大学建筑学院,同济大学建筑与城市规划学院,南京大学地理与海洋科学学院,宾夕法尼亚大学设计学院
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作为评估城市发展的重要指标,城市地区被认为能够通过广泛可用的数据集来进行明确且便捷的识别并有助于规划决策和相关的城市研究。截至目前,识别城市地区的既有方法通常基于中分辨率的遥感数据集或空间中(如具有数平方千米的区块乃至更大的乡镇或行政区)低分辨率的社会经济信息(如人口密度)。然而,这些方法鲜少关注通过结合形态和功能特征来定义的具有高分辨率微观数据的大面积城市地区。故本文研究了一个自动化框架,用于在街区层面划定城市地区,使用逐渐可及的地形测量来生成各个区块(或地理单位)及广泛的兴趣点(POIs),从而推断出
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