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图/表 详细信息
百度街景和GSENet模型相结合的兰州市绿视率时空变化分析
许新元, 牛磊
地球信息科学学报, 2025, 27(
4
): 994-1010. DOI:
10.12082/dqxxkx.2025.240544
图7
2019—2023年采样点GVI热冷点分布
本文的其它图/表
表1
GVI计算方法对比分析
图1
基于GSENet模型的兰州市街景绿视率时空变化研究框架
图2
GSENet模型整体架构
注:
s
为卷积步长;
k
为卷积核尺寸;
c
为缩放因子。
图3
研究区位置及路网图
表2
研究数据来源及用途
图4
街景图片筛选流程
图5
不同等级道路的街景覆盖率
图6
GSENet模型分割结果
表3
模型在 Cityscapes 验证集上的性能对比
表4
Cityscapes 验证集上各类别精度评价
表5
模型在街景标注数据上的性能对比
表6
模型在街景标注数据上的性能对比
表7
GSENet模型不同模块在Cityscapes验证集上的性能对比
表8
两阶段GVI统计特征对比
表9
各行政区GVI平均值对比
表10
研究区GVI变化程度分布
图8
道路
GVI
差值
图9
采样点
GVI
差值冷热点分析
图10
GVI
显著上升点位的街景图示例
图11
GVI
显著下降点位的街景图示例
表11
GVI与街景指标及社会因素的相关性
表12
GVI变化与街景指标及社会因素的相关性