近期，广东省科学院广州地理研究所地理空间智能与大数据团队邓应彬等在城市时空大数据领域取得研究进展，首次实现了建筑功能属性的完整识别，并在地理信息领域国际知名期刊《International Journal of Geographical Information Science》上发表研究论文Identify urban building functions with multisource data: a case study in Guangzhou, China。
　　该研究通过融合遥感、建筑三维信息、道路和社会媒体等多源数据，阐明不同功能建筑的轮廓特征、遥感影像特征、社会属性特征等信息的分异规律，结合机器学习方法，构建住宅建筑识别优化模型，以解决住宅建筑标注缺乏的不足；基于数据统计的建筑功能识别模型，分层识别建筑功能；深度挖掘各类建筑的特征差异，对未识别建筑功能类型进一步优化，从而实现全部建筑的功能属性识别。研究成果有效解决了建筑标注缺乏的不足，可为城市规划与管理、建筑能耗估算等工作提供科学数据支撑。
　　相关研究工作得到国家自然科学基金项目、广东省科学院建设国内一流研究机构行动专项的支持，在粤港澳大湾区地理科学数据中心和广东省地理时空大数据工程实验室完成。

越秀区建筑功能分布图（R：住宅；C：商业；W：工厂仓库；S：公共服务；O：办公室）

引文格式：
　　Yingbin Deng, Renrong Chen, Ji Yang, Yong Li, Hao Jiang, Wenyue Liao & Meiwei Sun (2022) Identify urban building functions with multisource data: a case study in Guangzhou, China, International Journal of Geographical Information Science, DOI: 10.1080/13658816.2022.2046756

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　　https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13658816.2022.2046756?journalCode=tgis20

（地理空间智能与大数据团队　供稿）