論文の概要: An Investigation of Traffic Density Changes inside Wuhan during the
COVID-19 Epidemic with GF-2 Time-Series Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16098v2
- Date: Thu, 15 Jul 2021 07:26:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 21:56:51.033851
- Title: An Investigation of Traffic Density Changes inside Wuhan during the
COVID-19 Epidemic with GF-2 Time-Series Images
- Title（参考訳）: GF-2時系列画像を用いた新型コロナウイルス流行時の武漢内の交通密度変化の検討
- Authors: Chen Wu, Yinong Guo, Haonan Guo, Jingwen Yuan, Lixiang Ru, Hongruixuan
Chen, Bo Du, Liangpei Zhang
- Abstract要約: 武漢の交通密度は80%以上低下し、主要道路では90%以上低下した。
交通密度の大幅な低減と回復は、武漢の封鎖政策が市内における人的伝達を制御する効果を示していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.5642643919477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to mitigate the spread of COVID-19, Wuhan was the first city to
implement strict lockdown policy in 2020. Even though numerous researches have
discussed the travel restriction between cities and provinces, few studies
focus on the effect of transportation control inside the city due to the lack
of the measurement and available data in Wuhan. Since the public transports
have been shut down in the beginning of city lockdown, the change of traffic
density is a good indicator to reflect the intracity population flow.
Therefore, in this paper, we collected time-series high-resolution remote
sensing images with the resolution of 1m acquired before, during and after
Wuhan lockdown by GF-2 satellite. Vehicles on the road were extracted and
counted for the statistics of traffic density to reflect the changes of human
transmissions in the whole period of Wuhan lockdown. Open Street Map was used
to obtain observation road surfaces, and a vehicle detection method combing
morphology filter and deep learning was utilized to extract vehicles with the
accuracy of 62.56%. According to the experimental results, the traffic density
of Wuhan dropped with the percentage higher than 80%, and even higher than 90%
on main roads during city lockdown; after lockdown lift, the traffic density
recovered to the normal rate. Traffic density distributions also show the
obvious reduction and increase throughout the whole study area. The significant
reduction and recovery of traffic density indicates that the lockdown policy in
Wuhan show effectiveness in controlling human transmission inside the city, and
the city returned to normal after lockdown lift.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大を緩和するため、武漢は2020年に厳格なロックダウン政策を施行した最初の都市となった。
都市と地方間の交通制限について多くの研究が進められているが、武漢における計測やデータ不足による交通規制の影響に焦点が当てられる研究は少ない。
都市封鎖の始めに公共交通機関が閉鎖されたため、交通密度の変化は都市内人口の流れを反映した良い指標である。
そこで本研究では,GF-2衛星による武漢封鎖前後の1mの解像度で時系列高解像度リモートセンシング画像を収集した。
道路上の車両は、武漢封鎖の全期間における人的伝達の変化を反映する交通密度統計のために抽出され、計数された。
路面観測にopen street mapを用い, モルフォロジーフィルタと深層学習を併用した車両検出法を用いて, 62.56%の精度で車両を抽出した。
実験結果によると、都市封鎖期間中、武漢の交通密度は80%以上、主要道路の90%以上で低下し、封鎖解除後の交通密度は正常値に回復した。
交通密度分布は、研究領域全体で明らかな減少と増加を示している。
交通密度の大幅な減少と回復は、武漢におけるロックダウン政策が市内の人的伝達を制御する効果を示し、ロックダウン解除後に市は正常に戻ったことを示している。
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