Fugu-MT 論文翻訳(概要): Coverage and Bias of Street View Imagery in Mapping the Urban Environment

論文の概要: Coverage and Bias of Street View Imagery in Mapping the Urban Environment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15386v1
Date: Sun, 22 Sep 2024 02:58:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 13:20:55.004916
Title: Coverage and Bias of Street View Imagery in Mapping the Urban Environment
Title（参考訳）: 都市環境マッピングにおける街路景観の被覆とバイアス
Authors: Zicheng Fan, Chen-Chieh Feng, Filip Biljecki,
Abstract要約: ストリートビュー画像(SVI)は、都市研究において貴重なデータ形式として出現し、都市環境を地図化し、知覚する新しい方法を可能にしている。本研究では,都市環境におけるSVIの特徴レベルを推定するための新しいワークフローを提案する。ロンドンをケーススタディとして、SVIが都市の特徴をカバーし表現する能力の潜在的なバイアスを特定するために、3つの実験が実施された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Street View Imagery (SVI) has emerged as a valuable data form in urban studies, enabling new ways to map and sense urban environments. However, fundamental concerns regarding the representativeness, quality, and reliability of SVI remain underexplored, e.g.\ to what extent can cities be captured by such data and do data gaps result in bias. This research, positioned at the intersection of spatial data quality and urban analytics, addresses these concerns by proposing a novel workflow to estimate SVI's feature-level coverage on urban environment. The workflow integrates the positional relationships between SVI and target features, as well as the impact of environmental obstructions. Expanding the domain of data quality to SVI, we introduce an indicator system that evaluates the extent of coverage, focusing on the completeness and frequency dimensions. Using London as a case study, three experiments are conducted to identify potential biases in SVI's ability to cover and represent urban features, with a focus on building facades. The research highlights the limitations of traditional spatial data quality metrics in assessing SVI, and variability of SVI coverage under different data acquisition practices. Tailored approaches that consider the unique metadata and horizontal perspective of SVI are also underscored. The findings suggest that while SVI offers valuable insights, it is no panacea -- its application in urban research requires careful consideration of data coverage and feature-level representativeness to ensure reliable results.
Abstract（参考訳）: ストリートビュー画像(SVI)は、都市研究において貴重なデータ形式として出現し、都市環境を地図化し、知覚する新しい方法を可能にしている。しかし、SVIの代表性、品質、信頼性に関する根本的な懸念は未解決のままであり、例えば、都市がそのようなデータによってどの程度の頻度で捉えられるか、データのギャップはバイアスをもたらす。空間データ品質と都市分析の交差点に位置するこの研究は、SVIの都市環境に関する特徴レベルカバレッジを推定する新しいワークフローを提案することによって、これらの懸念に対処する。ワークフローは、SVIとターゲット特徴の位置関係、および環境障害の影響を統合する。データ品質の領域をSVIに拡張し、網羅範囲を評価する指標システムを導入し、完全性と周波数次元に着目した。ロンドンをケーススタディとして、SVIが都市の特徴をカバーし表現する能力の潜在的なバイアスを特定するために、3つの実験が実施され、ファサードの構築に焦点が当てられている。この研究は、SVI評価における従来の空間データ品質指標の限界と、異なるデータ取得プラクティスの下でのSVIカバレッジのばらつきを強調している。 SVIのユニークなメタデータと水平視点を考慮に入れたテーラー的なアプローチも強調されている。この結果は、SVIが貴重な洞察を提供する一方で、パナセアではないことを示唆している。都市研究への応用には、信頼性の高い結果を保証するために、データカバレッジと特徴レベルの代表性を慎重に検討する必要がある。

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