論文の概要: Big data analytics to classify earthwork-related locations: A Chengdu study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14698v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 16:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:37:05.209468
• Title: Big data analytics to classify earthwork-related locations: A Chengdu study
• Title（参考訳）: ビッグデータ分析による土木関連箇所の分類:Chengduによる研究
• Authors: Lei Yu, Ke Han
• Abstract要約: アースワークに関連する場所(ERL)は、都市塵汚染の重要な源となっている。 これらの課題に対処するため, ダンプトラック軌道, 都市関心点(POI), 土地被覆データを用いて, 都市ごみ汚染源の分類を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.527775234942585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Air pollution has significantly intensified, leading to severe health consequences worldwide. Earthwork-related locations (ERLs) constitute significant sources of urban dust pollution. The effective management of ERLs has long posed challenges for governmental and environmental agencies, primarily due to their classification under different regulatory authorities, information barriers, delays in data updating, and a lack of dust suppression measures for various sources of dust pollution. To address these challenges, we classified urban dust pollution sources using dump truck trajectory, urban point of interest (POI), and land cover data. We compared several prediction models and investigated the relationship between features and dust pollution sources using real data. The results demonstrate that high-accuracy classification can be achieved with a limited number of features. This method was successfully implemented in the system called Alpha MAPS in Chengdu to provide decision support for urban pollution control.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染は著しく悪化し、世界中で深刻な健康被害を引き起こしている。 アースワーク関連の場所(ERL)は都市塵汚染の重要な源となっている。 ERLの効果的な管理は、主に異なる規制当局の分類、情報バリア、データ更新の遅れ、塵汚染の様々な源に対する防塵対策の欠如など、政府や環境機関に長年の課題を提起してきた。 これらの課題に対処するため, ダンプトラック軌道, 都市関心点(POI), 土地被覆データを用いて, 都市ごみ汚染源の分類を行った。 いくつかの予測モデルを比較し,実データを用いた特徴量と塵汚染源の関係について検討した。 その結果,限定的な特徴量で高精度な分類が可能となった。 この方法はChengduのAlpha MAPSと呼ばれるシステムで、都市汚染対策の意思決定支援に成功している。

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