该研究成果发表于城市可持续发展领域国际权威期刊《Sustainable Cities and Society》。研究团队选取广州、郑州、西安、哈尔滨四个位于不同经济区域的城市为研究区，利用高分辨率遥感影像和深度学习技术，构建了一套城中村动态识别与时空监测框架，实现了对近十五年城中村变迁过程的系统量化评估。
研究将城中村改造过程分解为“存留—拆除—重建”三个阶段，并进一步细分拆除后的土地利用状态，如空置地块、建筑工地、建成区等。通过跨城市对比，团队识别出三类典型的改造后土地利用模式：拆建同步型、拆除后延迟重建型以及渐进式改造型。这些模式反映出不同城市在更新节奏、土地再利用效率与治理策略上的差异。
长期以来，城中村改造后土地如何利用、是否出现长期闲置等问题，缺乏全国性的系统监测与评估。该研究不仅填补了这一空白，也为优化土地资源配置、盘活低效用地、避免空间浪费提供了数据支撑。尤其在当前城市发展从“增量扩张”转向“存量优化”的背景下，该项成果有助于推动更高效、公平、可持续的城市更新实践。
研究还结合了过去二十年的相关政策演变，探讨了城中村治理中的实践偏差与社会影响，强调在改造过程中应关注社区韧性、社会公平与气候适应性，避免将复杂的社区治理问题简化为物理空间的快速拆除与重建。
随着遥感与城市数据进一步开放，融合多源信息进行精细化治理，将成为城中村改造乃至城市可持续发展的重要方向。这项研究不仅为中国城市更新提供了一套可操作的技术路径，也为全球范围内类似的城市治理议题贡献了来自中国的实践智慧。
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