科研创新 | 基于深度学习的建筑识别技术在规划实施监测评估中的应用

建筑变化是城市发展的重要体现。然而在当前工作中，规划实施评估、城市体检工作涉及建筑变化指标不多，其主要原因之一是大范围城市建筑信息的可获取问题。传统的测绘调查方法速度慢、成本高、周期长、不开放，一般规划研究难以大范围获取。本研究基于同济规划院科研课题探索的技术方法，利用高精度卫星影像和深度学习技术识别上海两个年份的建筑轮廓和建筑高度信息，围绕建筑变化开展探索性的规划实施监测评估应用。

基于同济规划院科研课题“基于深度学习和高精度卫星影像的建筑识别与变化评估方法研究”成果，采用所训练的建筑轮廓提取、建筑高度预测的两个深度学习模型和高精度卫星影像（约0.3-0.6m/像素）提取了上海2014、2019年的三维建筑，并进行建筑相关指标的测度和规划实施评估。研究空间范围是除崇明区以外的上海市域。考虑到与该时间段对应，本文重点针对上海市“十三五”期间空间政策开展评价分析，相关政策边界采用从“上海2035”规划图集中提取的等价边界（图1），包括城市开发边界、产业基地、产业社区、主城区生态空间、生态走廊等。另外，还采用第二次土地调查的土地使用边界进行统计分析。

图1 “上海2035”的有关政策区

首先围绕有关规划政策，构建简要的评估框架。在空间发展战略维度，上海“十三五”规划分别对中心城、五大新城提出了比较明确的发展方向，强调发展新城，并严格控制中心城、中心城周边镇的建设量。在重要政策区维度，主要对集中建设区（即城市开发边界）内、外的工业用地提出了明确要求，并强调对生态空间的保护和拓展。此外，在土地使用层面还对工业用地和农村集体建设用地的减量化和用途提出了要求（见表1）。

表1.建筑变化视角下上海“十三五”规划实施评估要点

空间分布上，中心城的总建筑面积仍然呈现少量增长的趋势，总计增加了418万m²，相当于全市增长总量的24%。结合上述行政区的分析可见，增加的区域分布广泛，包括原静安、原闸北、徐汇、长宁、杨浦等区，分别增长了1.22%—3.44%不等。“严格控制中心城建筑总量”似乎落实的并不严格。

从五大新城总体来看，建筑面积一共增加了1585万m²。其中松江新城、青浦新城的增量和增幅最为显著，仅两个新城增量就相当于全市增量的约60%。其它3个新城建筑增量虽然落后于中心城，但也都增长了150万m²以上，基本符合“大力推进新城功能建设”的政策导向。

进一步统计分析街镇建筑总量变化（见图2），全市建筑量的变化大体上呈现“中心城+五大新城+廊道”的发展格局。中心城周边街镇除了康桥、周浦两个特例，建筑面积均显著减少。虽然建筑面积减少不等于建设用地减少，但也从侧面印证了“中心城周边镇要严格控制建设用地扩张”的政策落实较好。

图2.按乡镇街道统计的2014—2019年建筑变化

城市开发边界、生态走廊是上海“十三五”规划和“上海2035”规划政策中重要的空间政策。全市来看，城市开发边界内的建筑量增加了4585万m²，平均增幅为3.82%。其中商业、居住等功能区内的量增加最多，达3636万m²；产业基地范围内建筑面积增加了460万m²，产业社区范围内建筑面积增加了489万m²。从增幅来看，产业基地和产业社区均增加了9.00%以上，远高于其他功能区内的建筑增幅。另外，五年间“生态走廊”和“主城区生态空间”内的建筑面积都减少了800万—1000万m²，下降比例高达7%—10%左右。总的来看，城市开发边界和生态走廊、生态空间相应的“集中建设”“限制建筑”政策获得了较好的落实。

表2.主要政策区2014—2019年建筑量变化

在上海“十三五”规划中，对于农村集体建设用地、工业用地和林地3种用地类型做出了特殊的要求，但是整体落实情况差异较大。统计结果表明（见表3），农村居民点用地上的建筑总量在5年间呈现显著减少的趋势，总建筑面积下降了约823万m²，降幅达到了4.5%，体现“稳步推进减量化和布局优化”等政策的有效落实。相比之下，2014年草地等E类用地上仍保有约1700多万m²的建筑物，且在5年间只有少量减少。全市工业和仓储用地上的建筑面积减少最多，约1200万m²，可见“工业用地减量化”等政策的总体落实情况较好。此外可见，上海“十三五”期间的主要新增建筑是在公共建筑用地、商服用地、城镇住宅等用地上。

表3.按二调用地类型统计的2014—2019年建筑量变化

进一步根据建筑变化情况评价各类用地的更新情况：城市开发边界内工业仓储用地以“增量更新”的模式为主（用地面积占比50.65%），总建筑面积约增加3300万m²；“全部拆除”的用地较少，同时也有不少用地发生了“减量更新”。城市开发边界外工业仓储用地以“减量更新”模式为主，“全部拆除”的用地不多，说明对上海“十三五”规划提出的“集中建设区外现状工业用地减量复垦后优先用于造林”政策落实一般。另外，虽然有35.28%的用地仍在“增量更新”，但总建筑面积增加不多，仅约900万m²。总体来看，工业和仓储用地的减量化主要发生在环绕外环约10km的郊区城镇（见图3），对“聚焦工业仓储用地，加快集中建设区外现状工业用地减量化”政策推进效果是较为显著的。

农村居民点用地主要在发生“增量更新”“减量更新”或“基本不变”，仅有12.33%的用地上的建筑“全部拆除”，总拆除建筑面积约700万m²。总体来看，农村居民点用地的减量化相对分散地发生在部分郊区城镇，对“聚焦农村集体建设用地，稳步推进减量化和布局优化”的政策有较好的落实。

图3.按乡镇街道统计“全部拆除”的工业仓储（左）

和农村居民点用地（右）分布

本课题探索了基于深度学习和高精度卫星影像的建筑识别技术在规划实施评估中的大规模应用。研究表明，该方法能够为城乡建设基本情况普查、政策落实和风险预警、规划实施评估提供新的有效数据源，在规划实施评估、城市体检中发挥重要作用，也可以作为城市信息模型、数字孪生城市等研究的基础数据。

相关论文：

[1] 晏龙旭,涂鸿昌,王德*, 等. 基于深度学习的建筑识别技术在城市体检中的应用[J].上海城市规划, 2022 (01):39-46.

[23 Longxu Yan, Rui Zhu*, Mei-Po Kwan, et al. Estimation of urban-scale photovoltaic potential: A deep learning-based approach for constructing three-dimensional building models from optical remote sensing imagery[J]. Sustainable Cities and Society, 2023, 93: 104515.