論文の概要: Predicting Air Temperature from Volumetric Urban Morphology with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09469v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 11:10:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:11:24.336915
- Title: Predicting Air Temperature from Volumetric Urban Morphology with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による体積都市形態からの空気温度予測
- Authors: Berk Kıvılcım, Patrick Erik Bradley,
- Abstract要約: 本稿では,都市などの大規模データセットに対して,効率的にかつ高速に動作するVoxelにCityGMLデータを変換する手法を提案する。
複数の都市の3D都市データとそれに対応する気温データを用いて、機械学習モデルを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In this study, we firstly introduce a method that converts CityGML data into voxels which works efficiently and fast in high resolution for large scale datasets such as cities but by sacrificing some building details to overcome the limitations of previous voxelization methodologies that have been computationally intensive and inefficient at transforming large-scale urban areas into voxel representations for high resolution. Those voxelized 3D city data from multiple cities and corresponding air temperature data are used to develop a machine learning model. Before the model training, Gaussian blurring is implemented on input data to consider spatial relationships, as a result the correlation rate between air temperature and volumetric building morphology is also increased after the Gaussian blurring. After the model training, the prediction results are not just evaluated with Mean Square Error (MSE) but some image similarity metrics such as Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) that are able to detect and consider spatial relations during the evaluation process. This trained model is capable of predicting the spatial distribution of air temperature by using building volume information of corresponding pixel as input. By doing so, this research aims to assist urban planners in incorporating environmental parameters into their planning strategies, thereby facilitating more sustainable and inhabitable urban environments.
- Abstract（参考訳）: 本研究ではまず,都市部における大規模データセットの高解像度化を効果的かつ高速に行うとともに,大規模都市部を高解像度化するために,計算集約的で非効率な従来のボクセル化手法の限界を克服するために,ビルの詳細を犠牲にして,都市域のデータを高解像度化のために効率的にボクセルに変換する方法を提案する。
複数の都市の3D都市データとそれに対応する気温データを用いて、機械学習モデルを開発する。
モデルトレーニングの前には,空間的関係を考慮した入力データにガウス的ぼかしを施し,ガウス的ぼかし後の空気温度と容積的建物形態との相関率も向上する。
モデルトレーニング後、予測結果は平均平方誤差(MSE)だけでなく、構造的類似度指数測定(SSIM)やLearted Perceptual Image Patch similarity(LPIPS)などの画像類似度指標を用いて評価され、評価プロセス中に空間的関係を検出し、検討することができる。
このトレーニングモデルは,対応する画素の体積情報を入力として利用することにより,空気温度の空間分布を予測することができる。
そこで本研究は, 都市プランナーが環境パラメータを計画戦略に組み込むことで, より持続的で住みやすい都市環境を実現することを目的としている。
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