論文の概要: From Pixels to Progress: Generating Road Network from Satellite Imagery for Socioeconomic Insights in Impoverished Areas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11282v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 07:40:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 17:54:42.278337
- Title: From Pixels to Progress: Generating Road Network from Satellite Imagery for Socioeconomic Insights in Impoverished Areas
- Title（参考訳）: 衛星画像から道路ネットワークを創り出す : 貧しい地域での社会経済の展望
- Authors: Yanxin Xi, Yu Liu, Zhicheng Liu, Sasu Tarkoma, Pan Hui, Yong Li,
- Abstract要約: 本稿では,エンコーダ・デコーダアーキテクチャと衛星画像における形態的操作を組み合わせた系統的道路抽出フレームワークを提案する。
F1スコアの42.7%向上を実現している。
また,中国382県の約794,178km2と17.048万人を対象に,包括的道路ネットワークデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.782323200872366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Sustainable Development Goals (SDGs) aim to resolve societal challenges, such as eradicating poverty and improving the lives of vulnerable populations in impoverished areas. Those areas rely on road infrastructure construction to promote accessibility and economic development. Although publicly available data like OpenStreetMap is available to monitor road status, data completeness in impoverished areas is limited. Meanwhile, the development of deep learning techniques and satellite imagery shows excellent potential for earth monitoring. To tackle the challenge of road network assessment in impoverished areas, we develop a systematic road extraction framework combining an encoder-decoder architecture and morphological operations on satellite imagery, offering an integrated workflow for interdisciplinary researchers. Extensive experiments of road network extraction on real-world data in impoverished regions achieve a 42.7% enhancement in the F1-score over the baseline methods and reconstruct about 80% of the actual roads. We also propose a comprehensive road network dataset covering approximately 794,178 km2 area and 17.048 million people in 382 impoverished counties in China. The generated dataset is further utilized to conduct socioeconomic analysis in impoverished counties, showing that road network construction positively impacts regional economic development. The technical appendix, code, and generated dataset can be found at https://github.com/tsinghua-fib-lab/Road_network_extraction_impoverished_counties.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な開発目標(SDG)は、貧困の根絶や貧困地域の脆弱な人口の生活改善といった社会的課題を解決することを目的としている。
これらの地域はアクセシビリティと経済発展を促進するために道路インフラの建設に依存している。
OpenStreetMapのような公開データを使って道路の状態をモニタリングできるが、不十分な地域でのデータ完全性は限られている。
一方、深層学習技術や衛星画像の開発は、地球観測に優れた可能性を示している。
道路ネットワーク評価の課題に対処するために,エンコーダ・デコーダアーキテクチャと衛星画像上の形態的操作を組み合わせた系統的道路抽出フレームワークを開発し,学際的な研究者のための統合ワークフローを提供する。
不十分な地域での道路網抽出の大規模な実験により、F1スコアがベースライン法よりも42.7%向上し、実際の道路の約80%が再建された。
また,中国382県の約794,178km2と17.048万人を対象に,包括的道路ネットワークデータセットを提案する。
生成したデータセットは、貧困郡における社会経済分析にさらに活用され、道路網の構築が地域経済発展に肯定的な影響を及ぼすことを示す。
技術的な付録、コード、生成されたデータセットはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/Road_network_extraction_impoverished_countiesにある。
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