論文の概要: So2Sat POP -- A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation from Space on a Continental Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08524v2
• Date: Thu, 10 Nov 2022 07:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:19:31.008041
• Title: So2Sat POP -- A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation from Space on a Continental Scale
• Title（参考訳）: So2Sat POP -- 大陸規模の空間からの人口推定のためのベンチマークデータセット
• Authors: Sugandha Doda, Yuanyuan Wang, Matthias Kahl, Eike Jens Hoffmann, Kim Ouan, Hannes Taubenb\"ock, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: 欧州98都市における人口推定のための包括的データセットを提供する。 データセットは、デジタル標高モデル、地域気候帯、土地利用率、夜間光とマルチスペクトルセンチネル2画像の組み合わせ、およびOpen Street Mapイニシアチブのデータから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.38584315242023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining a dynamic population distribution is key to many decision-making processes such as urban planning, disaster management and most importantly helping the government to better allocate socio-technical supply. For the aspiration of these objectives, good population data is essential. The traditional method of collecting population data through the census is expensive and tedious. In recent years, statistical and machine learning methods have been developed to estimate population distribution. Most of the methods use data sets that are either developed on a small scale or not publicly available yet. Thus, the development and evaluation of new methods become challenging. We fill this gap by providing a comprehensive data set for population estimation in 98 European cities. The data set comprises a digital elevation model, local climate zone, land use proportions, nighttime lights in combination with multi-spectral Sentinel-2 imagery, and data from the Open Street Map initiative. We anticipate that it would be a valuable addition to the research community for the development of sophisticated approaches in the field of population estimation.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックな人口分布の確保は、都市計画、災害管理など多くの意思決定プロセスの鍵であり、最も重要なことは政府が社会技術供給をより適切に配分することを助けることである。 これらの目的の達成のためには、良い人口データが不可欠である。 国勢調査を通じて人口データを収集する伝統的な方法は高価で退屈である。 近年,人口分布を推定する統計・機械学習手法が開発されている。 ほとんどのメソッドは、小さなスケールで開発されているか、まだ公開されていないデータセットを使用する。 これにより,新しい手法の開発と評価が困難になる。 このギャップを埋めるために、98のヨーロッパの都市で人口推定のための包括的なデータセットを提供する。 データセットは、デジタル高度モデル、地域気候ゾーン、土地利用比率、夜間照明とマルチスペクトルセンチネル-2画像の組み合わせ、およびオープンストリートマップイニシアチブのデータで構成されている。 我々は,人口推定分野における高度なアプローチの開発において,研究コミュニティに貴重な付加物となることを期待する。

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