論文の概要: Fine-Grained Property Value Assessment using Probabilistic
Disaggregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00246v1
- Date: Wed, 31 May 2023 23:40:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 19:01:43.333890
- Title: Fine-Grained Property Value Assessment using Probabilistic
Disaggregation
- Title(参考訳): 確率的解離を用いた微粒化評価
- Authors: Cohen Archbold, Benjamin Brodie, Aram Ansary Ogholbake, Nathan Jacobs
- Abstract要約: リモートセンシング画像から画素レベルの特性値の分布を推定する手法を提案する。
本研究では,大都市における実世界のデータセットについて評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.618878494135226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The monetary value of a given piece of real estate, a parcel, is often
readily available from a geographic information system. However, for many
applications, such as insurance and urban planning, it is useful to have
estimates of property value at much higher spatial resolutions. We propose a
method to estimate the distribution over property value at the pixel level from
remote sensing imagery. We evaluate on a real-world dataset of a major urban
area. Our results show that the proposed approaches are capable of generating
fine-level estimates of property values, significantly improving upon a diverse
collection of baseline approaches.
- Abstract(参考訳): ある不動産の金銭的価値、すなわち小包はしばしば地理的情報システムから容易に入手できる。
しかし, 保険や都市計画などの多くの応用において, 空間分解能の高い資産価値を推定することは有用である。
本研究では,リモートセンシング画像から画素レベルでのプロパティ値の分布を推定する手法を提案する。
大都市における実世界のデータセットを評価した。
本結果から,提案手法は特性値の細粒度推定を可能とし,多様なベースライン手法の収集により大幅な改善が期待できることがわかった。
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