論文の概要: Bi-directional Mapping of Morphology Metrics and 3D City Blocks for Enhanced Characterization and Generation of Urban Form

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15801v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 11:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:07.559653
• Title: Bi-directional Mapping of Morphology Metrics and 3D City Blocks for Enhanced Characterization and Generation of Urban Form
• Title（参考訳）: 都市形態の高度化と創出を目的とした形態指標と3次元都市ブロックの双方向マッピング
• Authors: Chenyi Cai, Biao Li, Qiyan Zhang, Xiao Wang, Filip Biljecki, Pieter Herthogs,
• Abstract要約: 都市の空間構成を調べる都市形態学は、都市デザインと持続可能性を結びつける。 性能評価と複雑な都市形態生成の間には, 形態指標と都市形態の切り離しが原因で, 重要なギャップが残っている。 本稿では,形態指標と複雑な都市形態の双方向マッピングを確立することの重要性を強調した。 本研究では,1) 都市形態を特徴付けるための形態指標を定式化し, 逆に, 多様な類似した3次元都市形態を検索し, 2) ブロックの3次元都市形態特性を表現するための形態指標の有効性を比較検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.488938959273126
• License:
• Abstract: Urban morphology, examining city spatial configurations, links urban design to sustainability. Morphology metrics play a fundamental role in performance-driven computational urban design (CUD) which integrates urban form generation, performance evaluation and optimization. However, a critical gap remains between performance evaluation and complex urban form generation, caused by the disconnection between morphology metrics and urban form, particularly in metric-to-form workflows. It prevents the application of optimized metrics to generate improved urban form with enhanced urban performance. Formulating morphology metrics that not only effectively characterize complex urban forms but also enable the reconstruction of diverse forms is of significant importance. This paper highlights the importance of establishing a bi-directional mapping between morphology metrics and complex urban form to enable the integration of urban form generation with performance evaluation. We present an approach that can 1) formulate morphology metrics to both characterize urban forms and in reverse, retrieve diverse similar 3D urban forms, and 2) evaluate the effectiveness of morphology metrics in representing 3D urban form characteristics of blocks by comparison. We demonstrate the methodology with 3D urban models of New York City, covering 14,248 blocks. We use neural networks and information retrieval for morphology metric encoding, urban form clustering and morphology metric evaluation. We identified an effective set of morphology metrics for characterizing block-scale urban forms through comparison. The proposed methodology tightly couples complex urban forms with morphology metrics, hence it can enable a seamless and bidirectional relationship between urban form generation and optimization in performance-driven urban design towards sustainable urban design and planning.
• Abstract（参考訳）: 都市の空間構成を調べる都市形態学は、都市デザインと持続可能性を結びつける。 形態指標は, 都市形態の生成, 性能評価, 最適化を統合した, 性能駆動型計算都市設計(CUD)において, 基本的役割を担っている。 しかし, 形態指標と都市形態, 特に計量-形式ワークフローの相互接続が原因で, 性能評価と複雑な都市形態生成の間には, 重要なギャップが残っている。 都市性能を向上した都市形態改善のための最適化された指標の適用を防止する。 複雑な都市形態を効果的に特徴づけるだけでなく、多様な形態の復元を可能にする形態指標の定式化が重要である。 本稿では,形態指標と複雑な都市形態との双方向マッピングを確立することの重要性を強調し,都市形態の生成と性能評価の一体化を実現する。 私たちは可能なアプローチを提示します。 1 都市形態を特徴づけ、逆転させ、多様な類似した3次元都市形態を回収する定式的形態指標 2) ブロックの3次元都市形状特性を表す形態指標の有効性を比較検討した。 ニューヨーク市の3次元都市モデルを用いて,14,248ブロックをカバーする手法を実証した。 ニューラルネットワークと情報検索を,形態素量符号化,都市形態クラスタリング,形態素量評価に活用する。 比較により,ブロックスケールの都市形態を特徴付ける上で有効な形態指標のセットを同定した。 提案手法は, 複雑な都市形態と形態指標を密結合させることで, 持続可能な都市設計・計画に向けて, 都市形態の生成と性能駆動型都市設計における最適化のシームレスかつ双方向な関係を実現できる。

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