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基于集成分类模型与街景数据的城市噪音屏障提取研究
编号：2058
访问权限：仅限参会人
更新：2021-06-22 15:10:03
浏览：693次
口头报告
报告开始：2021年07月10日 16:30（Asia/Shanghai）
报告时间：12min
所在会场：[S7C] 7C、地理及地理信息科学 [S7C-1-2] 专题7.16 地理建模与模拟
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摘要
道路噪音屏障是城市噪音污染防治的主要手段，同时也是城市噪音污染评估、居住环境评价及光伏噪音屏障潜力评估等研究的重要基础数据。但目前在大尺度区域内，噪音屏障数据的高效、便捷获取仍存在较大挑战。本研究基于百度街景数据，在集成学习思想指导下，提出构建集成分类模型来自动提取城市尺度噪音屏障的方法，并将该方法应用于苏州市噪音屏障提取研究中进行验证。结果表明：集成分类模型在苏州市噪音屏障识别中，识别精度和F1-score分别达到了0.99 (±0.00)和0.97 (±0.07)，苏州市声屏障总里程为177,834米，证明本研究所提出的城市噪音屏障自动提取方法具有较高精度及可行性。该方法对城市噪音污染防治及评估工作具有重要意义，也为以噪音屏障为基础数据的相关研究提供了便利。
关键词
集成学习,街景,噪音屏障,图像分类
报告人
张锴
南京师范大学稿件作者
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重要日期
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会议日期
07月09日
2021
至07月11日
2021
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05月30日 2021
摘要截稿日期
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05月30日 2021
初稿截稿日期
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05月30日 2021
提前注册日期
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07月10日 2021
注册截止日期
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07月11日 2021
报告提交截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
中国科学院地球化学研究所
贵州大学
贵州大学
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