一种基于深度学习的城市街坊用地精细划分方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的城市街坊用地精细划分方法及系统，属于地理信息处理领域。本发明首先采集案例城市片区的遥感图像数据、建筑空间形态数据、业态POI数据和城市用地数据，提取各类信息转化为二维平面的图像格式数据，并进行栅格化和数据增强处理；然后通过栅格平移窗口法和栅格用地功能判定规则对用地划分卷积神经网络深度学习模型进行训练，进而对目标片区城市用地进行栅格化功能判定，再通过分水岭法对栅格边界进行划分，最后对结果进行校核和更正，得到目标片区用地划分最终结果。本发明能够将城市用地街坊内部用地的精细划分，实现城市用地的自动化划分与功能判定，促进城市规划工作的数字化、智能化的应用转化。