論文の概要: Life Style Levels: Neighborhood Delineation using Geospatial Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06529v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 17:37:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.610598
• Title: Life Style Levels: Neighborhood Delineation using Geospatial Data
• Title（参考訳）: ライフスタイルのレベル:地理空間データを用いた近隣のディライテーション
• Authors: Srivatsa Kulkarni, Debarag Banerjee,
• Abstract要約: 本研究は,オープンソースの衛星画像から得られた建築形態を応用した,スケーラブルでグリッドベースの都市デライン化フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,インドの都市をまたがる粒度の都市アフルエンスマッピングに対して,スケーラブルで解釈可能で費用対効果の高いアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-scale socioeconomic information is often unavailable across rapidly ur-banizing regions of the developing world, like India, limiting the ability to delineate intra-urban variations in affluence and deprivation. This study pro-poses a scalable, grid-based urban delineation framework using building morphology derived from open-source satellite imagery. Urban areas across 59 Indian cities and towns are partitioned into high-resolution spatial grids and characterized using interpretable morphological indicators, which are combined into a transparent, rule-based scoring framework to delineate areas with contrasting levels of urban affluence. The resulting classifications are validated through ground-level Google Street View observations, revealing a sharp contrast between the grid classes which are consistent with the ex-pected effects of the lifestyle affluence indicators. We further investigate density-based clustering of building footprints in Mumbai to identify dense urban settlements, demonstrating that the resulting clusters exhibit substan-tial spatial overlap with known informal settlements across the city. Finally, we conduct an exploratory analysis mapping consumer loan delinquency across the derived affluence classes. By relying entirely on publicly available geospatial data, the proposed framework provides a scalable, interpretable, and cost-effective approach for granular urban affluence mapping across In-dian cities.
• Abstract（参考訳）: 微細な社会経済情報はしばしば、インドのような発展途上国の急速なウルバニゼーション地域において利用できない。 本研究は,オープンソースの衛星画像から得られた建築形態を応用した,スケーラブルでグリッドベースの都市デライン化フレームワークを提案する。 59のインドの都市や町の都市部は高解像度の空間格子に分割され、解釈可能な形態指標を用いて特徴付けられる。 結果として得られた分類は、Googleストリートビューの地上レベルの観測を通して検証され、ライフスタイルの頻度指標の予測された影響と一致したグリッドクラス間の鋭いコントラストが明らかになる。 さらに,ムンバイの建物群落の密度に基づくクラスタリングを行い,人口密度の高い都市集落を同定し,その結果,都市中の既知の非公式集落との空間的重なりを示すことを示した。 最後に,消費者ローンの非行を導出頻度クラスにマッピングする探索的分析を行う。 提案するフレームワークは,公開空間データを完全に頼りにすることで,インドの都市をまたがる粒度の都市アフルエンスマッピングに,スケーラブルで解釈可能で費用対効果の高いアプローチを提供する。

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