Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288421
Заглавие документа: Intelligent mining of urban ventilation corridors based on high‐precision oblique photographic images
Авторы: Chen, C.
Ye, Sh.
Bai, Z.
Juan, W.
Zongbiao, Z.
Ablameyko, S.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Жилищно-коммунальное хозяйство. Домоводство. Бытовое обслуживание
Дата публикации: 2021
Издатель: MDPI
Библиографическое описание источника: Sensors 2021;21(22)
Аннотация: With the advancement of urbanization and the impact of industrial pollution, the issue of urban ventilation has attracted increasing attention. Research on urban ventilation corridors is a hotspot in the field of urban planning. Traditional studies on ventilation corridors mostly focus on qualitative or simulated research on urban climate issues such as the intensified urban heat island effect, serious environmental pollution, and insufficient climate adaptability. Based on the highprecision urban remote sensing image data obtained by aeromagnetic oblique photography, this paper calculates the frontal area density of the city with reference to the urban wind statistics. Based on the existing urban patterns, template matching technology was used to automatically excavate urban ventilation corridors, which provides scientific and reasonable algorithmic support for the rapid construction of potential urban ventilation corridor paths. It also provides technical methods and decision basis for low‐carbon urban planning, ecological planning and microclimate optimization design. This method was proved to be effective through experiments in Deqing city, Zhejiang Province, China. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288421
DOI документа: 10.3390/s21227537
Scopus идентификатор документа: 85118891515
Финансовая поддержка: Funding: This research was funded by Zhejiang Province Basic Public Welfare Research Program Project,grant number LGJ19F020002.
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:Кафедра веб-технологий и компьютерного моделирования (статьи)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
sensors-21-07537-v2.pdf8,2 MBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.