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摘要
为探究我国边境城市发展态势，评估城市戍边能力，基于D-LinkNet34深度学习算法对西藏自治区托林镇、狮泉河镇和普兰镇建筑物、道路进行自动化提取，并结合景观指数及人口规模分析边境乡镇发展态势和戍边能力。分析表明：(1)基于D-LinkNet深度学习网络的提取方法能够有效地对城市建设用地进一步分类，平均总精度高于80%,IOU值在70%以上。(2)普兰镇和狮泉河镇斑块分布呈聚集趋势发展，城市扩张趋势减弱，托林镇斑块分布则呈分散趋势发展，城市扩张趋势明显。(3)建筑面积同常住人口呈线性关系，托林镇2002—2018年建筑面积增加约68.75%,常住人口增加约39.00%;狮泉河镇2004—2020年建筑面积增加约70.75%,常住人口增加约68.44%;普兰镇2005—2018年建筑面积增加约68.36%,常住人口增加约25.04%。研究为定量评价边境城市扩张特征及戍边能力提供新方法，同时为建设祖国边疆戍边能力提供参考。
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