論文の概要: GlobalBuildingMap -- Unveiling the Mystery of Global Buildings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13911v2
- Date: Wed, 22 May 2024 13:01:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 05:30:39.958775
- Title: GlobalBuildingMap -- Unveiling the Mystery of Global Buildings
- Title（参考訳）: GlobalBuildingMap - グローバルなビルの謎を解き明かす
- Authors: Xiao Xiang Zhu, Qingyu Li, Yilei Shi, Yuanyuan Wang, Adam Stewart, Jonathan Prexl,
- Abstract要約: 私たちは今までに作られた最も高解像度で高精度なビルディングマップ、GlobalBuildingMap(GBM)を作成しました。
ビルマップと太陽ポテンシャルの合同分析により、屋上太陽エネルギーは、合理的なコストで地球規模のエネルギー消費の需要を供給できることが示されている。
また,建築領域と重要社会経済変数の空間的相関も明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.01396565010977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Understanding how buildings are distributed globally is crucial to revealing the human footprint on our home planet. This built environment affects local climate, land surface albedo, resource distribution, and many other key factors that influence well-being and human health. Despite this, quantitative and comprehensive data on the distribution and properties of buildings worldwide is lacking. To this end, by using a big data analytics approach and nearly 800,000 satellite images, we generated the highest resolution and highest accuracy building map ever created: the GlobalBuildingMap (GBM). A joint analysis of building maps and solar potentials indicates that rooftop solar energy can supply the global energy consumption need at a reasonable cost. Specifically, if solar panels were placed on the roofs of all buildings, they could supply 1.1-3.3 times -- depending on the efficiency of the solar device -- the global energy consumption in 2020, which is the year with the highest consumption on record. We also identified a clear geospatial correlation between building areas and key socioeconomic variables, which indicates our global building map can serve as an important input to modeling global socioeconomic needs and drivers.
- Abstract（参考訳）: 世界中の建物がどのように分布しているかを理解することは、地球上の人間の足跡を明らかにする上で非常に重要です。
この構築された環境は、気候、地表面アルベド、資源分布など、健康や人間の健康に影響を及ぼす重要な要素に影響を及ぼす。
それにもかかわらず、世界中の建物の分布と特性に関する定量的かつ包括的なデータは欠落している。
この目的のために、ビッグデータ分析アプローチと80万近い衛星画像を使用することで、これまでに作成された最も高解像度かつ高精度なビルディングマップであるGlobalBuildingMap(GBM)を生成しました。
ビルマップと太陽ポテンシャルの合同分析により、屋上太陽エネルギーは、合理的なコストで地球規模のエネルギー消費の需要を供給できることが示されている。
具体的には、すべての建物の屋根にソーラーパネルを設置すれば、2020年の世界のエネルギー消費は1.1～3.3倍となる。
また,建築領域と重要な社会経済変数との空間的相関を明確化し,グローバルな建築地図がグローバルな社会経済ニーズとドライバをモデル化するための重要なインプットとなることを示す。
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