基于机器学习的城市空间演变检测方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于机器学习的城市空间演变检测方法及系统。该方法包括：对城市多尺度数据进行时空分层采样，得到街区级、片区级、城市级特征张量；通过多尺度空间注意力机制计算协同权重矩阵；经协同有序度编码器映射得到协同特征向量；利用时空协同轨迹解码器进行时序插值处理，得到动态协同指数；对动态协同指数进行多层级融合，得到协同性测度结果。本申请解决城市空间演变检测中缺乏多尺度协同关系量化分析和动态演化轨迹识别能力的问题。