論文の概要: DeepC4: Deep Conditional Census-Constrained Clustering for Large-scale Multitask Spatial Disaggregation of Urban Morphology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22554v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 10:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.150853
• Title: DeepC4: Deep Conditional Census-Constrained Clustering for Large-scale Multitask Spatial Disaggregation of Urban Morphology
• Title（参考訳）: DeepC4: 都市形態の大規模マルチタスク空間分散のためのディープコンディショナル・センサス制約クラスタリング
• Authors: Joshua Dimasaka, Christian Geiß, Emily So,
• Abstract要約: 本稿では,局所的な国勢調査統計をクラスタレベルの制約として組み込んだ,深層学習に基づく空間分散手法を提案する。 我々の研究は、我々の既存の粗い派生情報を大規模に空間的監査するための、新しいディープラーニングベースのマッピング技術を提供してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7237068561453082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To understand our global progress for sustainable development and disaster risk reduction in many developing economies, two recent major initiatives - the Uniform African Exposure Dataset of the Global Earthquake Model (GEM) Foundation and the Modelling Exposure through Earth Observation Routines (METEOR) Project - implemented classical spatial disaggregation techniques to generate large-scale mapping of urban morphology using the information from various satellite imagery and its derivatives, geospatial datasets of the built environment, and subnational census statistics. However, the local discrepancy with well-validated census statistics and the propagated model uncertainties remain a challenge in such coarse-to-fine-grained mapping problems, specifically constrained by weak and conditional label supervision. Therefore, we present Deep Conditional Census-Constrained Clustering (DeepC4), a novel deep learning-based spatial disaggregation approach that incorporates local census statistics as cluster-level constraints while considering multiple conditional label relationships in a joint multitask learning of the patterns of satellite imagery. To demonstrate, compared to GEM and METEOR, we enhanced the quality of Rwandan maps of urban morphology, specifically building exposure and physical vulnerability, at the third-level administrative unit from the 2022 census. As the world approaches the conclusion of our global frameworks in 2030, our work has offered a new deep learning-based mapping technique towards a spatial auditing of our existing coarse-grained derived information at large scales.
• Abstract（参考訳）: 多くの発展途上国における持続可能な開発と災害リスク低減のグローバルな進展を理解するため、近年の2つの主要なイニシアチブとして、地球規模の地震モデル(GEM)の統一アフリカ露光データセットと、地球観測ルーチン(METEOR)プロジェクトがあり、様々な衛星画像とその派生物、構築された環境の地理空間データセット、および国の国勢調査統計データから都市形態の大規模マッピングを生成するために、古典的な空間分散技術を実装している。 しかし, 厳密な人口統計と伝播モデルの不確実性を伴う地域差は, 弱いラベルと条件付きラベルの監督によって特に制約された, 粗大できめ細かなマッピング問題において, 依然として課題である。 そこで我々は,衛星衛星のパターンのマルチタスク学習において,複数の条件ラベル関係を考慮しつつ,局所的な国勢調査統計をクラスタレベルの制約として組み込んだ,新しい深層学習に基づく空間分散手法であるDeep Conditional Census-Constrained Clustering (DeepC4)を提案する。 GEMやMETEORと比較して,2022年国勢調査の3段階行政単位において,都市形態のルワンダ地図の質,特に露出と物理的な脆弱性を実証した。 世界が2030年のグローバルフレームワークの結論に近づくにつれ、我々の研究は、我々の既存の粗い派生情報を大規模に空間的監査するための、新しいディープラーニングベースのマッピング技術を提供してきた。

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