一种基于卷积神经网络的城市建筑物质存量估算方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于卷积神经网络的城市建筑物质存量估算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取研究区域的历史夜间灯光遥感影像和与之时间匹配的研究区域的城市建筑总面积，建立以夜间灯光遥感影像为特征图像，以城市建筑总面积为标签的基础数据集；步骤2：按照不同类型城市地域结构，将基础数据集进行划分，得到各类型城市地域结构对应的子数据集，对于任意一类型城市地域结构对应的子数据集，将其划分为训练集和测试集；所述城市地域结构包括：核心区结构、过渡区结构和边缘区结构；步骤3：构建总建筑面积估算模型，对于任意一类型城市地域结构，采用该类型城市地域结构对应的训练集对总建筑面积估算模型进行训练，并采用该类型城市地域结构对应的测试集对训练好的总建筑面积估算模型进行评估，得到该类型城市地域结构的可用总建筑面积估算模型；步骤4：利用当前研究区域的夜间灯光遥感影像，将其输入至对应的可用总建筑面积估算模型中，得到当前研究区域的总建筑面积估算值；步骤5：基于当前研究区域内各类建筑材料使用强度系数和当前研究区域的总建筑面积估算值，得到研究区建筑物质存量核算结果；其中，所述总建筑面积估算模型基于卷积神经网络构建得到。