論文の概要: Citizen Centered Climate Intelligence: Operationalizing Open Tree Data for Urban Cooling and Eco-Routing in Indian Cities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17648v1
- Date: Mon, 25 Aug 2025 04:22:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.627425
- Title: Citizen Centered Climate Intelligence: Operationalizing Open Tree Data for Urban Cooling and Eco-Routing in Indian Cities
- Title（参考訳）: 市民中心型気候インテリジェンス:インドの都市における都市冷暖房とエコルートのためのオープンツリーデータ運用
- Authors: Kaushik Ravi, Andreas Brück,
- Abstract要約: この章では、参加型センシング、オープン分析、規範的都市計画ツールを通じて、環境インフラを再想像するスケーラブルで市民中心のフレームワークを提示します。
インド・プーンで応用されたこのフレームワークは,(1)AIセグメンテーションによって強化されたスマートフォンベースの計測ツールキットで樹高,天蓋径,幹径を抽出し,(2)衛星由来の地表面温度を用いて局所冷却を計算するパーセンタイルモデル,(3)木密度,種多様性,累積炭素捕獲に基づく静的環境品質スコアを用いて移動を誘導するエコルーティングエンジンの3つの相互接続モジュールから構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Urban climate resilience requires more than high-resolution data; it demands systems that embed data collection, interpretation, and action within the daily lives of citizens. This chapter presents a scalable, citizen-centric framework that reimagines environmental infrastructure through participatory sensing, open analytics, and prescriptive urban planning tools. Applied in Pune, India, the framework comprises three interlinked modules: (1) a smartphone-based measurement toolkit enhanced by AI segmentation to extract tree height, canopy diameter, and trunk girth; (2) a percentile-based model using satellite-derived Land Surface Temperature to calculate localized cooling through two new metrics, Cooling Efficacy and Ambient Heat Relief; and (3) an eco-routing engine that guides mobility using a Static Environmental Quality score, based on tree density, species diversity, and cumulative carbon sequestration. Together, these modules form a closed feedback loop where citizens generate actionable data and benefit from personalized, sustainable interventions. This framework transforms open data from a passive repository into an active platform for shared governance and environmental equity. In the face of growing ecological inequality and data centralization, this chapter presents a replicable model for citizen-driven urban intelligence, reframing planning as a co-produced, climate-resilient, and radically local practice.
- Abstract（参考訳）: 都市気候の回復には高解像度のデータ以上のものが必要であり、市民の日常生活にデータ収集、解釈、行動を含むシステムを必要とする。
この章では、参加型センシング、オープン分析、規範的都市計画ツールを通じて、環境インフラを再想像するスケーラブルで市民中心のフレームワークを提示します。
インド・プーンで適用されたこのフレームワークは,(1)AIセグメンテーションによって木の高さ,樹冠径,幹径を抽出するために強化されたスマートフォンベースの計測ツールキット,(2)衛星由来の地表面温度を用いたパーセンタイルモデルによる局所冷却の2つの新しい指標による計算,(3)木密度,種多様性,累積炭素沈降に基づく静的環境品質スコアを用いた移動を誘導するエコルーティングエンジンを含む。
これらのモジュールは閉じたフィードバックループを形成し、市民は行動可能なデータを生成し、パーソナライズされ持続可能な介入の恩恵を受ける。
このフレームワークは、オープンデータを受動的リポジトリから、共有ガバナンスと環境エクイティのためのアクティブなプラットフォームに変換する。
環境不平等とデータ中央集権化の増大に直面して、この章では、市民主導の都市知能の再現可能なモデルを示し、共同生産型、耐気候性、過激な地域的実践としての計画を再検討する。
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