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DeepLabv3+语义分割模型的济南市防尘绿网提取及时空变化分析

         
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防尘防护绿网（防尘绿网）作为抑尘的主要措施被建筑工地广泛使用。快速获取防尘绿网覆盖及时空变化信息，对防尘抑尘、生态环境保护措施的制定具有重要指导意义。本文基于Sentinel-2时间序列遥感影像，使用DeepLabv3+深度学习语义分割模型生成了济南市中心城区2016年—2020年逐年防尘绿网数据，随后利用景观格局、重心-标准差椭圆等方法分析了其空间分布特征和时空扩张趋势。研究结果表明：（1）本文方法的分割精准度、召回率、F1值、IoU分别为84.05%、80.09%、0.82、69.72%，可快速准确地提取城市防尘绿网进而实现大范围、长时序的防尘绿网动态监测。（2）相较于传统的遥感分类方法和其他语义分割模型，本方法的精度最优，防尘绿网的提取结果更精细；另外对北京和天津市的提取实验也证实了本模型的迁移能力。（3） 2016年—2020年济南市防尘绿网铺设范围明显扩张，斑块面积和数量不断增多，破碎程度和形状复杂度不断增强，平均斑块面积增大，斑块间凝聚度和聚集度呈波动状态，景观格局复杂且不稳定；绿网铺设范围的扩张呈现出明显的方向性。防尘绿网的分布形态与动态扩张变化受到城市规划、项目进程等人为因素影响，城市规划决定了防尘绿网的分布，而防尘绿网的使用现状在一定程度上又反映了城市建设进程。因此，利用遥感手段对城市防尘绿网进行动态监测与管理，可为城市规划、生态环境建设和城市精细管理提供数据和技术支持，对城市扩张模式与城市重建工作管理具有重要意义。

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