【摘 要】
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作为反映城市生态环境的重要指标，城市生态宜居性受到学术界越来越多的关注。结合遥感与兴趣点（POI）数据生成分类特征，利用文档主题生成模型进行特征重表达，采用随机森林模型提取住区，为后续的生态宜居性评价提供基本单元；随后，依据多源数据生成多个生态宜居性评价指标，使用基于熵权的TOPSIS方法构建生态宜居评价模型，得出每个住区综合得分；以深圳市为实验区对研究提出的方法进行了验证，并对深圳市的住区生态宜
【机 构】
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自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB2100704）； 深圳市高等学校稳定支持项目（20200812112628001）； 广东省基础与应用基础研究基金（2020A1515111142）；
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作为反映城市生态环境的重要指标，城市生态宜居性受到学术界越来越多的关注。结合遥感与兴趣点（POI）数据生成分类特征，利用文档主题生成模型进行特征重表达，采用随机森林模型提取住区，为后续的生态宜居性评价提供基本单元；随后，依据多源数据生成多个生态宜居性评价指标，使用基于熵权的TOPSIS方法构建生态宜居评价模型，得出每个住区综合得分；以深圳市为实验区对研究提出的方法进行了验证，并对深圳市的住区生态宜居性进行了空间分析。结果表明：（1）机器学习方法与多源数据结合可得到精细的城市功能分区图，总体精度可达82.1%;（2）基于TOPSIS方法构建的生态宜居评价框架能够对住区生态宜居性进行有效量化，综合得分高的住区多为片区绿化率高、空气质量好、建筑密度较小的住宅区，而得分较低的住区主要集中在城中村等生态环境较差的区域，结果符合客观事实；（3）深圳市内的住区及其评价得分呈现出明显的空间分异，南山、福田、罗湖区域的住宅小区较多；宝安、龙华、龙岗区内部同时包含较多的住宅小区与城中村，导致三个区内部各评价单元的得分差异较为明显；因住区数量少、绿地面积大、空气质量高等客观条件，坪山、盐田和大鹏区生态宜居得分情况较好。以上结果展示了研究方法的有效性，可为城市生态宜居建设及城市规划等提供案例参考和数据支撑。
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