【摘 要】
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传统城市特征识别，采用空间和统计方法提取分析指标，但特征评价指标主观性较大。街景影像包含城市视觉信息，可以进行城市特征识别。论文以青岛市为例，基于街景影像数据，提出多尺度语义分割模型MS-DeepLabV3+，在编码区增加全特征提取通道聚合多尺度特征，解码区增加多尺度特征提取通道有效捕捉低层次特征，引入CBAM和ECA注意力模块聚焦关键特征，提高街景语义分割的准确性，模型平均交并比、精确率和召回率
【基金项目】
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山东省自然基金（NO.ZR 2019MD034）；
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传统城市特征识别，采用空间和统计方法提取分析指标，但特征评价指标主观性较大。街景影像包含城市视觉信息，可以进行城市特征识别。论文以青岛市为例，基于街景影像数据，提出多尺度语义分割模型MS-DeepLabV3+，在编码区增加全特征提取通道聚合多尺度特征，解码区增加多尺度特征提取通道有效捕捉低层次特征，引入CBAM和ECA注意力模块聚焦关键特征，提高街景语义分割的准确性，模型平均交并比、精确率和召回率分别提高了3.47%、2.37%和3.96%。从六个维度建立了城市多维特征向量，根据街景影像语义分割结果，结合兴趣点数据和居住用地数据，在地块尺度上，提取并计算了环境维度、设施便利维度、经济富裕度、交通维度、城市安全维度和城市综合度六个维度的特征向量值，以表征青岛市各城区的城市特征。使用Grad-CAM方法对语义分割模型进行可解释分析，采用特征归因SHAP方法挖掘了城市多维特征的内在驱动因素。结果发现：不同城区具有不同的特征向量，不同城区的特征向量具有在特定维度上的优势，例如崂山区具有环境维度优势，城阳区具有交通维度优势，市北和市南区具有综合维度优势。上述分析有助于优化城市空间中多维度特征，为城市的规划建设提供参考。
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