論文の概要: GANmapper: geographical content filling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04232v1
• Date: Sat, 7 Aug 2021 05:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:34:05.057452
• Title: GANmapper: geographical content filling
• Title（参考訳）: GANmapper: 地理的コンテンツフィリング
• Authors: Abraham Noah Wu, Filip Biljecki
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた空間データ生成手法を提案する。 当社のコントリビューションでは、粗大で広く利用可能な地理空間データを使用して、構築された環境のより細かいスケールで、あまり利用できない機能のマップを作成しています。 我々は、土地利用データと道路ネットワークを入力として、建物のフットプリントを生成し、世界中の9都市で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new method to create spatial data using a generative adversarial network (GAN). Our contribution uses coarse and widely available geospatial data to create maps of less available features at the finer scale in the built environment, bypassing their traditional acquisition techniques (e.g. satellite imagery or land surveying). In the work, we employ land use data and road networks as input to generate building footprints, and conduct experiments in 9 cities around the world. The method, which we implement in a tool we release openly, enables generating approximate maps of the urban form, and it is generalisable to augment other types of geoinformation, enhancing the completeness and quality of spatial data infrastructure. It may be especially useful in locations missing detailed and high-resolution data and those that are mapped with uncertain or heterogeneous quality, such as much of OpenStreetMap. The quality of the results is influenced by the urban form and scale. In most cases, experiments suggest promising performance as the method tends to truthfully indicate the locations, amount, and shape of buildings. The work has the potential to support several applications, such as energy, climate, and urban morphology studies in areas previously lacking required data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた空間データ生成手法を提案する。 当社のコントリビューションでは、粗大で広く利用可能な地理空間データを使用して、構築された環境のより細かいスケールで、あまり利用できない機能のマップを作成します。 衛星画像または陸上測量)。 本研究では, 土地利用データと道路ネットワークを入力として, 建物のフットプリントを生成し, 世界中の9都市で実験を行った。 本手法は,我々がオープンにリリースするツールで実装し,都市形態の近似地図を生成することが可能であり,空間データ基盤の完全性と品質を高めることにより,他の種類の地理情報の拡張が一般的である。 特に、詳細で高解像度のデータを欠いている場所や、OpenStreetMapのような不確実または不均一な品質でマップされている場所では特に有用である。 結果の質は都市形態や規模に影響されている。 多くの場合、実験は建物の位置、量、形状を真に示す傾向があるため、有望なパフォーマンスを示唆している。 この研究は、エネルギー、気候、都市形態学など、これまで必要だったデータを欠いた領域でのいくつかの応用を支援する可能性がある。

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