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作者：薛金铭;匡文慧;窦银银;郭长庆;汪东川;
单位：天津城建大学地质与测绘学院;中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室;
摘要：为了满足蓝绿空间精准识别与动态监测的迫切需求，提出一种多源特征融合网络(MF-UNet),通过多编码器结构和特征融合模块对多源数据进行特征提取与融合，结合混合引导训练策略及全连接条件随机场的方法，实现了天津城市蓝绿空间高精度遥感制图，并进一步分析了蓝绿空间的降温效应。研究表明：1)模型总体精度达88.60%,较传统UNet提升6.24个百分点，F1-score达0.89;2)2015—2022年，天津市蓝绿空间面积增长了1.87倍，占比增加了7.5个百分点；3)蓝绿空间每增加10个百分点，区域地表温度下降0.9～2.1℃,紧凑型斑块降温强度较不规则斑块高19.64个百分点；4)公园绿地降温效应显著，最大降温距离达267 m,水体占比与降温强度呈正相关。该研究成果可为城市空间规划及生态修复提供技术支撑与科学依据。
关键词：深度学习;;蓝绿空间;;多源数据;;降温强度;;高精度遥感制图
基金资助：中国科学院战略性先导科技专项(XDA23100201)
