論文の概要: Building Floorspace in China: A Dataset and Learning Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02230v2
- Date: Tue, 6 Jun 2023 21:08:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 19:04:33.712552
- Title: Building Floorspace in China: A Dataset and Learning Pipeline
- Title（参考訳）: 中国におけるフロアスペース構築 - データセットと学習パイプライン
- Authors: Peter Egger, Susie Xi Rao, Sebastiano Papini
- Abstract要約: 本稿は、中国40大都市における建物の床面積を計測する最初のマイルストーンを提供する。
我々は、メインデータソースとしてSentinel-1と-2の衛星画像を使用する。
データ、アルゴリズム、評価の詳細な説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32228025627337864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper provides a first milestone in measuring the floorspace of
buildings (that is, building footprint and height) for 40 major Chinese cities.
The intent is to maximize city coverage and, eventually provide longitudinal
data. Doing so requires building on imagery that is of a medium-fine-grained
granularity, as larger cross sections of cities and longer time series for them
are only available in such format. We use a multi-task object segmenter
approach to learn the building footprint and height in the same framework in
parallel: (1) we determine the surface area is covered by any buildings (the
square footage of occupied land); (2) we determine floorspace from multi-image
representations of buildings from various angles to determine the height of
buildings. We use Sentinel-1 and -2 satellite images as our main data source.
The benefits of these data are their large cross-sectional and longitudinal
scope plus their unrestricted accessibility. We provide a detailed description
of our data, algorithms, and evaluations. In addition, we analyze the quality
of reference data and their role for measuring the building floorspace with
minimal error. We conduct extensive quantitative and qualitative analyses with
Shenzhen as a case study using our multi-task learner. Finally, we conduct
correlation studies between our results (on both pixel and aggregated urban
area levels) and nightlight data to gauge the merits of our approach in
studying urban development. Our data and codebase are publicly accessible under
https://gitlab.ethz.ch/raox/urban-satellite-public-v2.
- Abstract（参考訳）: 本論文は、中国40大都市における建物の床面積(建築面積と高さ)を計測する最初のマイルストーンを提供する。
都市の範囲を最大化し、最終的には縦データを提供することが目的だ。
そのためには、都市の大きな断面と長い時系列がそのようなフォーマットでしか利用できないため、中粒度の粒度のイメージを構築する必要がある。
マルチタスク・オブジェクト・セグメンタ・アプローチを用いて,同じ枠組みで建物の足跡と高さを並列に学習する。(1) 表面積が任意の建物で覆われていること,(2) 様々な角度から建物のマルチイメージ表現から床空間が決定され,建物の高さが決定される。
主なデータ源はsentinel-1とsentinel-2衛星画像です。
これらのデータの利点は、大きな横断的かつ縦方向のスコープと制限のないアクセシビリティである。
データ、アルゴリズム、評価の詳細な説明を提供する。
さらに, 基準データの品質と, 建物床面積を最小限の誤差で測定する役割を解析した。
マルチタスク学習者を用いたケーススタディとして深センを用いた定量的・定性的分析を行った。
最後に,我々の研究成果(ピクセルレベルと集約市街地レベルの両方)と夜光データとの相関研究を行い,都市開発研究におけるアプローチのメリットを評価した。
我々のデータとコードベースはhttps://gitlab.ethz.ch/raox/urban-satellite-public-v2で公開されています。
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