研究概要：
在“双碳目标”和“海绵城市”建设的时代背景下，绿色屋顶因其降温减排、雨洪调蓄等生态效应，成为城市可持续发展的重要组成部分。如何精准识别绿色屋顶的空间分布，是评估其在城市尺度生态效益的关键。然而，受限于绿色屋顶形状不规则、分布稀疏、与地面植被同质、标注成本高等因素，实现高精度自动分割仍然面临挑战。为解决上述问题，该研究提出了一个新颖的绿色屋顶语义分割模型（GR-Net），实现了城市尺度绿色屋顶的快速、自动、准确的分割，并在北京、上海和深圳构建了高分辨率绿色屋顶遥感数据集。
研究结果显示：GR-Net在域内测试集上的 IoU达到0.744，较现有最优方法显著提升（提升幅度达86%）。并且，在域外测试集中依然保持稳定性能，展现出卓越的泛化能力。
GR-Net预测的绿色屋顶分布（域内城市包括深圳南山区和福田区，域外城市包括深圳罗湖区、北京西城区和上海静安区）
GR-Net的架构
核心PI
秦华鹏 |
北京大学
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1、国家重点研发计划项目《大型运河工程水生态安全保障技术与示范》之课题“大型运河工程廊道生境的生态响应与水生态安全保障技术体系研究”，2023-2027；
2、深圳市可持续发展科技专项，城市内涝韧性的时空动态评估、模拟与调控研究，2023-2026；
3、广东省普通高校“大湾区水生态与红树林创新团队”建设项目，2023-2026；
4、产学研合作课题，河-湾水质精细化智慧管理建模等，2024-至今；
文章信息：
上述研究成果发表于国际权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》。北京大学深圳研究生院硕士毕业生王志和博士生曹小䶮为该论文的共同第一作者，秦华鹏教授为文章通讯作者。该工作获得深圳市科技规划项目以及广东省普通高校创新团队项目的资助。
论文发表：
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