論文の概要: Towards the automated large-scale reconstruction of past road networks
from historical maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04883v1
- Date: Thu, 10 Feb 2022 07:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-11 16:20:51.607372
- Title: Towards the automated large-scale reconstruction of past road networks
from historical maps
- Title（参考訳）: 歴史地図からの道路網の大規模自動再構築に向けて
- Authors: Johannes H. Uhl, Stefan Leyk, Yao-Yi Chiang, and Craig A. Knoblock
- Abstract要約: 我々は,過去の道路網を再構築するために,スキャンおよびジオレファレンス付き歴史地図シリーズを多用するフレームワークを提案する。
米国内の道路ネットワークの5万km以上に相当する30万以上の道路セグメントで,本手法を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.902781409284461
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transportation infrastructure, such as road or railroad networks, represent a
fundamental component of our civilization. For sustainable planning and
informed decision making, a thorough understanding of the long-term evolution
of transportation infrastructure such as road networks is crucial. However,
spatially explicit, multi-temporal road network data covering large spatial
extents are scarce and rarely available prior to the 2000s. Herein, we propose
a framework that employs increasingly available scanned and georeferenced
historical map series to reconstruct past road networks, by integrating
abundant, contemporary road network data and color information extracted from
historical maps. Specifically, our method uses contemporary road segments as
analytical units and extracts historical roads by inferring their existence in
historical map series based on image processing and clustering techniques. We
tested our method on over 300,000 road segments representing more than 50,000
km of the road network in the United States, extending across three study areas
that cover 53 historical topographic map sheets dated between 1890 and 1950. We
evaluated our approach by comparison to other historical datasets and against
manually created reference data, achieving F-1 scores of up to 0.95, and showed
that the extracted road network statistics are highly plausible over time,
i.e., following general growth patterns. We demonstrated that contemporary
geospatial data integrated with information extracted from historical map
series open up new avenues for the quantitative analysis of long-term
urbanization processes and landscape changes far beyond the era of operational
remote sensing and digital cartography.
- Abstract（参考訳）: 道路や鉄道網などの交通インフラは、我々の文明の基本的な構成要素である。
持続可能な計画と意思決定には,道路網などの交通インフラの長期的発展の理解が不可欠である。
しかし,2000年代以前の空間的範囲を網羅する空間的明示的多時的道路網データはほとんど得られなかった。
そこで本研究では,従来の道路網を再構築する上で,地図から抽出した道路網データとカラー情報を統合することで,スキャンやジオレファレンスによる歴史地図シリーズを利用できるフレームワークを提案する。
具体的には,現代の道路セグメントを分析単位として,画像処理とクラスタリング技術に基づき,歴史地図シリーズにおけるその存在を推定し,歴史的道路を抽出する。
1890年から1950年までの53の歴史的地形図表を網羅する3つの研究領域にまたがって,米国内の道路網の5万km以上を表す30,000以上の道路セグメントで実験を行った。
提案手法を,他の過去のデータセットと比較し,手作業による参照データと比較して評価し,F-1スコアを最大0.95まで達成し,抽出した道路網の統計値が時間とともに高い確率,すなわち全般的な成長パターンに従うことを示した。
歴史的地図シリーズから抽出した情報と統合された現代地理空間データが,遠隔操作型リモートセンシングやデジタルカルトグラフィー以上の長期都市化過程と景観変化を定量的に分析するための新たな道を開くことを実証した。
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