論文の概要: K-means Enhanced Density Gradient Analysis for Urban and Transport Metrics Using Multi-Modal Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11128v1
- Date: Tue, 15 Apr 2025 12:25:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 22:10:56.717692
- Title: K-means Enhanced Density Gradient Analysis for Urban and Transport Metrics Using Multi-Modal Satellite Imagery
- Title（参考訳）: マルチモード衛星画像を用いたK平均密度勾配解析
- Authors: P. Tomkiewicz, J. Jaworski, P. Zielonka, A. Wilinski,
- Abstract要約: 本研究では,都市部を区分し,都市中心を同定し,密度勾配を定量化する手法を開発した。
提案手法は,密度勾配係数(alpha$)と,密度が目標閾値に達する最小有効距離(LD)の2つの重要な指標を計算する。
都市構造を明らかにすることで,これらの指標が公共交通機関の分析に有効なスクリーニングツールであることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper presents a novel computational approach for evaluating urban metrics through density gradient analysis using multi-modal satellite imagery, with applications including public transport and other urban systems. By combining optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) data, we develop a method to segment urban areas, identify urban centers, and quantify density gradients. Our approach calculates two key metrics: the density gradient coefficient ($\alpha$) and the minimum effective distance (LD) at which density reaches a target threshold. We further employ machine learning techniques, specifically K-means clustering, to objectively identify uniform and high-variability regions within density gradient plots. We demonstrate that these metrics provide an effective screening tool for public transport analyses by revealing the underlying urban structure. Through comparative analysis of two representative cities with contrasting urban morphologies (monocentric vs polycentric), we establish relationships between density gradient characteristics and public transport network topologies. Cities with clear density peaks in their gradient plots indicate distinct urban centers requiring different transport strategies than those with more uniform density distributions. This methodology offers urban planners a cost-effective, globally applicable approach to preliminary public transport assessment using freely available satellite data. The complete implementation, with additional examples and documentation, is available in an open-source repository under the MIT license at https://github.com/nexri/Satellite-Imagery-Urban-Analysis.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル衛星画像を用いた密度勾配解析による都市メトリクス評価のための新しい計算手法を提案する。
光と合成開口レーダ(SAR)データを組み合わせることにより,都市域を分割し,都市中心を同定し,密度勾配を定量化する手法を開発した。
提案手法は,密度勾配係数($alpha$)と,密度が目標閾値に達する最小有効距離(LD)の2つの重要な指標を計算する。
さらに、密度勾配プロット内の均一領域と高可変領域を客観的に識別するために、機械学習技術、特にK平均クラスタリングを用いる。
都市構造を明らかにすることで,これらの指標が公共交通機関の分析に有効なスクリーニングツールであることを実証した。
都市形態を対比した2つの代表都市の比較分析(単中心型と多中心型)により,密度勾配特性と公共交通ネットワークトポロジの関係を確立する。
勾配プロットに明確な密度ピークを持つ都市は、より均一な密度分布を持つ都市と異なる輸送戦略を必要とする都市中心を示している。
この手法により、都市プランナーは、無料で利用可能な衛星データを用いた公共交通機関の予備的評価に対して、費用対効果が高く、グローバルに適用できるアプローチを提供する。
追加の例とドキュメントを含む完全な実装は、MITライセンス下のオープンソースリポジトリでhttps://github.com/nexri/Satellite-Imagery-Urban-Analysisで公開されている。
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