論文の概要: HeatMat: Simulation of City Material Impact on Urban Heat Island Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22796v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 10:20:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.380374
• Title: HeatMat: Simulation of City Material Impact on Urban Heat Island Effect
• Title（参考訳）: ヒートマット:都市物質がヒートアイランド効果に与える影響のシミュレーション
• Authors: Marie Reinbigler, Romain Rouffet, Peter Naylor, Mikolaj Czerkawski, Nikolaos Dionelis, Elisabeth Brunet, Catalin Fetita, Rosalie Martin,
• Abstract要約: 都市ヒートアイランド(UHI)効果は、周辺地域に比べて都市環境の気温が著しく上昇している。 この効果に寄与する要因の1つは、農村部と異なる都市物質の性質である。 本研究では,実際の都市におけるUHI効果に対する都市物質の個人的影響を高分解能で解析する手法であるHeatMatを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9791504486574425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Urban Heat Island (UHI) effect, defined as a significant increase in temperature in urban environments compared to surrounding areas, is difficult to study in real cities using sensor data (satellites or in-situ stations) due to their coarse spatial and temporal resolution. Among the factors contributing to this effect are the properties of urban materials, which differ from those in rural areas. To analyze their individual impact and to test new material configurations, a high-resolution simulation at the city scale is required. Estimating the current materials used in a city, including those on building facades, is also challenging. We propose HeatMat, an approach to analyze at high resolution the individual impact of urban materials on the UHI effect in a real city, relying only on open data. We estimate building materials using street-view images and a pre-trained vision-language model (VLM) to supplement existing OpenStreetMap data, which describes the 2D geometry and features of buildings. We further encode this information into a set of 2D maps that represent the city's vertical structure and material characteristics. These maps serve as inputs for our 2.5D simulator, which models coupled heat transfers and enables random-access surface temperature estimation at multiple resolutions, reaching an x20 speedup compared to an equivalent simulation in 3D.
• Abstract（参考訳）: 都市ヒートアイランド(UHI)効果は, 周辺地域に比べて都市環境の気温が著しく上昇していると定義されているが, 粗い空間分解能と時間分解能により, センサデータ(衛星やその場観測所)を用いて実際の都市での研究は困難である。 この効果に寄与する要因の1つは、農村部と異なる都市物質の性質である。 個々の影響を分析し,新しい材料構成をテストするためには,都市規模での高分解能シミュレーションが必要である。 ファサード建設など、都市で使われている材料を推定するのも困難である。 本研究では,実際の都市におけるUHI効果の個々の影響を高分解能で解析する手法であるHeatMatを提案する。 道路ビュー画像と事前学習型視覚言語モデル(VLM)を用いて建築材料を推定し,既存のOpenStreetMapデータを補足する。 さらに、この情報を都市の垂直構造と材料特性を表す2Dマップにエンコードする。 これらのマップは、結合熱伝達をモデル化し、複数の解像度でのランダムアクセス表面温度推定を可能にする2.5Dシミュレータの入力として機能し、3Dの等価なシミュレーションと比較してx20スピードアップに達する。

関連論文リスト

• Streetscape Analysis with Generative AI (SAGAI): Vision-Language Assessment and Mapping of Urban Scenes [0.9208007322096533]
  本稿では,SAGAI:Streetscape Analysis with Generative Artificial Intelligenceを紹介する。 これは、オープンアクセスデータと視覚言語モデルを使用して、街路レベルの都市シーンを評価するためのモジュラーワークフローである。 タスク固有のトレーニングやプロプライエタリなソフトウェア依存関係なしで動作します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T09:08:06Z)
• Predicting Air Temperature from Volumetric Urban Morphology with Machine Learning [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T11:10:38Z)
• Urban Air Temperature Prediction using Conditional Diffusion Models [26.577558935382477]
  世界的トレンドとしての都市化は、都市ヒートアイランド(UHI)効果など、多くの環境問題を引き起こしている。 表面上の2mの空気温度は、UHI効果の鍵となる指標である。 土地利用土地被覆(LULC)がT_a$にどのように影響するかは、近隣の規模で高解像度(HR)のT_a$データを必要とする重要な研究課題である。 地表面温度(LST)と他のLULC関連特性を用いて,100mの地表面分離距離(gsd)でHR$T_a$を予測する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T04:56:29Z)
• Urban Scene Diffusion through Semantic Occupancy Map [49.20779809250597]
  UrbanDiffusionは、Bird's-Eye View (BEV)マップに条件付き3次元拡散モデルである。 我々のモデルは,潜在空間内のシーンレベルの構造の分布を学習する。 実世界の運転データセットをトレーニングした後、我々のモデルは多様な都市シーンを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T11:54:35Z)
• Semantic segmentation of longitudinal thermal images for identification of hot and cool spots in urban areas [1.124958340749622]
  本研究は,都市部におけるホットスポットとクールスポットを識別するために,近隣スケールで収集したセマンティック・セグメンテーション・縦・空間的にリッチな熱画像の解析を行う。 サーマルイメージデータセットのサブセットを使用して、最先端のディープラーニングモデルをトレーニングし、さまざまな都市の特徴を抽出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T13:41:39Z)
• Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.05103666987655]
  この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。 都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。 多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:20:00Z)
• Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
  ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。 降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。