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将《设计人工智能：基础与应用》拆分为 38 个 Markdown 文件， 按 11 个部分（上篇6部分+下篇5部分）+ 3 个附录组织。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
1.6 KiB
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学习目标
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了解AI在城市空间分析中的应用
掌握遥感影像和城市形态识别的方法
理解人口与活动分析的技术
核心应用
遥感影像分析
分析内容：
内容 方法 应用
土地利用 图像分类 规划现状调查
建筑识别 目标检测 建筑普查
变化检测 时序分析 城市扩张监测
环境质量 指数反演 生态评估
技术流程：
卫星``/``无人机影像`` → ``预处理`` → AI``模型分析`` → ``结果输出
↓
``规划决策支持
城市形态识别
识别要素： - 街区格局 - 建筑高度与密度 - 道路网络 - 开放空间
AI方法： - 图像分割：识别城市要素 - 图神经网络：分析空间关系 - 聚类分析：识别城市类型
人口与活动分析
数据来源： - 手机信令数据 - 交通卡数据 - 社交媒体数据 - POI数据
分析内容： - 人口分布 - 职住关系 - 出行模式 - 活动热点
AI技术： - 时空预测模型 - 聚类与分类 - 异常检测
案例分析
案例：城市中心区活力评估 1. 多源数据整合 2. AI分析活动模式 3. 识别活力影响因素 4. 生成优化建议
思考与练习
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多源数据如何保护隐私？
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AI分析如何考虑城市的独特性？
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选择一个城市问题，分析AI可提供的帮助