論文の概要: MTBF-33: A multi-temporal building footprint dataset for 33 counties in the United States (1900-2015)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11078v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 15:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 18:51:40.363214
• Title: MTBF-33: A multi-temporal building footprint dataset for 33 counties in the United States (1900-2015)
• Title（参考訳）: MTBF-33 アメリカ33郡のための多時期建築足跡データセット(1900年-2015年)
• Authors: Johannes H. Uhl, Stefan Leyk
• Abstract要約: 我々は、米国33郡(MTBF-33)のマルチテンポラルビルディングフットプリントデータセットを作成しました。 MTBF-33には建設年を含む6200万以上の建物跡がある。 1900年から2015年の間、微細な空間的および時間的粒度で構築された領域の振り返りの描写を導出するために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7404865362620803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite abundant data on the spatial distribution of contemporary human settlements, historical data on the long-term evolution of human settlements at fine spatial and temporal granularity is scarce, limiting our quantitative understanding of long-term changes of built-up areas. This is because commonly used mapping methods (e.g., image classification) and suitable data sources (i.e., aerial imagery, multi-spectral remote sensing data, LiDAR) have only been available in recent decades. However, there are alternative data sources such as cadastral records that are digitally available, containing relevant information such as building age information, allowing for an approximate, digital reconstruction of past building distributions. We conducted a non-exhaustive search of open and publicly available data resources from administrative institutions in the United States and gathered, integrated, and harmonized cadastral parcel data, tax assessment data, and building footprint data for 33 counties, wherever building footprint geometries and building construction year information was available. The result of this effort is a unique dataset which we call the Multi-Temporal Building Footprint Dataset for 33 U.S. Counties (MTBF-33). MTBF-33 contains over 6.2 million building footprints including their construction year, and can be used to derive retrospective depictions of built-up areas from 1900 to 2015, at fine spatial and temporal grain and can be used for data validation purposes, or to train statistical learning approaches aiming to extract historical information on human settlements from remote sensing data, historical maps, or similar data sources. MTBF-33 is available at http://doi.org/10.17632/w33vbvjtdy.
• Abstract（参考訳）: 現代人集落の空間分布に関する豊富なデータにもかかわらず、細かな空間的・時間的粒度での人集落の長期的進化に関する歴史的データは乏しく、構築された地域における長期的変化の定量的理解を制限している。 これは、一般的に使われているマッピング手法(画像分類など)と適切なデータソース(空中画像、マルチスペクトルリモートセンシングデータ、LiDAR)が、ここ数十年でしか利用できないためである。 しかし、デジタルで利用可能なカダストラムレコードのような代替データソースがあり、建物年齢情報などの関連情報が含まれており、過去の建物分布の概略デジタル再構築を可能にする。 アメリカ合衆国における行政機関からのオープンかつパブリックに利用可能なデータ資源の探索を行い,建物構内ジオメトリや建築工事年情報を入手できる33の郡において,カダストラル・パーセルデータ,税評価データ,建物足跡データを集め,統合し,調和させた。 この取り組みの結果として、米国33郡(mtbf-33)のマルチタイムビルディングフットプリントデータセットと呼ばれるユニークなデータセットが生まれました。 MTBF-33は、建設年を含む620万以上の建物の足跡を含み、1900年から2015年までの細かな空間的・時間的粒度で構築された地域の振り返りの描写を導き、データ検証の目的で使用したり、リモートセンシングデータ、歴史地図、その他のデータソースから人的居住地に関する歴史的情報を抽出する統計学習の手法を訓練するために使用することができる。 MTBF-33はhttp://doi.org/10.17632/w33vbvjtdyで入手できる。

関連論文リスト

• ControlCity: A Multimodal Diffusion Model Based Approach for Accurate Geospatial Data Generation and Urban Morphology Analysis [6.600555803960957]
  本稿では,アクセス可能なVGIデータと完全なVGIデータを利用して,都市建物のフットプリントデータの生成を支援するマルチソース地理データ変換ソリューションを提案する。 次に,多モード拡散モデルに基づく地理データ変換手法であるControlCityを提案する。 世界の22都市での実験では、ControlCityが実際の都市建築パターンをシミュレートすることに成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T16:03:33Z)
• CMAB: A First National-Scale Multi-Attribute Building Dataset in China Derived from Open Source Data and GeoAI [1.3586572110652484]
  本稿では,3,667の空間都市,2,900万の建物,213億平方メートルの屋上を対象とする全国規模のマルチアトリビュート・ビルディング・データセット(CMAB)について述べる。 何十億もの高解像度のGoogle Earth画像と6000万のストリートビュー画像(SVI)を使って、各ビルの屋上、高さ、機能、年齢、品質特性を生成しました。 我々のデータセットと結果は、グローバルSDGと都市計画にとって不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T02:09:25Z)
• Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.05103666987655]
  この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。 都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。 多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:20:00Z)
• LibCity: A Unified Library Towards Efficient and Comprehensive Urban Spatial-Temporal Prediction [74.08181247675095]
  既存の分野には、さまざまなフォーマットで使用が難しいオープンソースデータなど、制限がある。 我々は、研究者に信頼性のある実験ツールと便利な開発フレームワークを提供するオープンソースライブラリ、LibCityを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T17:19:26Z)
• Will there be a construction? Predicting road constructions based on heterogeneous spatiotemporal data [1.2891210250935146]
  道路建設は交通インフラを維持している。 本稿では、ディープ・ニューラル・ネットワーク・ベース・モデルを用いて将来の構築を予測するためのアプローチについて報告する。 本モデルでは,建設,気象,地図,道路網のデータからなる異種データセットに対して,畳み込み成分と繰り返し成分の両方を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T17:59:14Z)
• Retiring Adult: New Datasets for Fair Machine Learning [47.27417042497261]
  UCIアダルトは、多くのアルゴリズム的公正な介入の開発と比較の基礎として機能している。 UCIアダルトデータのスーパーセットを米国国勢調査資料から再構築し、その外部妥当性を制限するUCIアダルトデータセットの慣用性を明らかにする。 私たちの主な貢献は、公正な機械学習の研究のために既存のデータエコシステムを拡張する、一連の新しいデータセットです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T19:19:41Z)
• Mapping Vulnerable Populations with AI [23.732584273099054]
  構築機能は、例えばツイートや地上画像などのソーシャルメディアデータを解析することで検索される。 これらの付加属性を付加したマップの構築により、より正確な人口密度マップを導出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T15:52:11Z)
• Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and Benchmark [100.77540900932763]
  224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,LaST(Large-scale Spatio-Temporal)の個人再IDデータセットを新たに提供した。 LaSTは、より困難で多彩なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T16:05:51Z)
• The Multi-Temporal Urban Development SpaceNet Dataset [7.606927524074595]
  本稿では,Multi-Temporal Urban Development SpaceNet(MUDS)データセットを提案する。 このオープンソースのデータセットは、中程度の解像度 (4.0m) の衛星画像モザイクで構成されている。 各建物にはユニークな識別子(アドレス)が割り当てられており、時間とともに個々のオブジェクトを追跡することができる。 都市化を直接評価し, 建物フットプリント構築(あるいは解体)を経時的に追跡する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T18:28:52Z)
• Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset, Benchmarks and Challenges [52.624157840253204]
  我々は、30億点近い注釈付きポイントを持つ都市規模の測光点クラウドデータセットを提示する。 私たちのデータセットは、イギリスの3つの都市からなり、都市の景観の約7.6km2をカバーしています。 我々は,データセット上での最先端アルゴリズムの性能を評価し,その結果を包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T14:47:07Z)
• DeGAN : Data-Enriching GAN for Retrieving Representative Samples from a Trained Classifier [58.979104709647295]
  我々は、トレーニングされたネットワークの将来の学習タスクのために、利用可能なデータの豊富さと関連するデータの欠如の間のギャップを埋める。 利用可能なデータは、元のトレーニングデータセットまたは関連するドメインデータセットの不均衡なサブセットである可能性があるため、代表サンプルを検索するために使用します。 関連ドメインからのデータを活用して最先端のパフォーマンスを実現することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T02:05:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。