基于深度学习的GF-1WFV影像建成区信息高效提取研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球城市化进程的快速推进，城市规模不断扩张，建成区作为城市发展的核心区域，其范围和形态的变化直接反映了城市化的发展程度和空间布局的演变。准确获取建成区信息对于城市规划、土地资源管理、生态环境评估等领域具有重要意义。在城市规划中，明晰建成区的边界和内部结构，有助于合理布局城市功能分区，优化交通网络，提升城市的宜居性和可持续发展能力。土地资源管理方面，精准掌握建成区的土地利用状况，能够有效监测土地开发强度，防止土地资源的浪费和不合理利用。而在生态环境评估中，建成区信息可用于分析城市热岛效应、绿地覆盖变化