論文の概要: Beyond Binary Rooftop Mapping: A Four-Class Deep Learning Framework for Green Roof Potential Assessment from Open Swiss Geospatial Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22342v1
- Date: Fri, 24 Jul 2026 14:18:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.152111
- Title: Beyond Binary Rooftop Mapping: A Four-Class Deep Learning Framework for Green Roof Potential Assessment from Open Swiss Geospatial Data
- Title（参考訳）: バイナリルーフトップマッピングを超えて - オープンスイス地理空間データによるグリーンルーフポテンシャル評価のための4クラスディープラーニングフレームワーク
- Authors: Htet Yamin Ko Ko,
- Abstract要約: 本研究は,Roofpediaに基づく深層畳み込みニューラルネットワーク屋上分類フレームワークを提案する。
モデルでは、既存の緑の屋根、緑の屋根の設置に適した屋根、ソーラーパネル付き屋根、緑化に適さない平らな屋根の4つに分類されている。
完全にオープンソースであるため、このフレームワークは世界中の都市に転送可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development of effective urban climate adaptation strategies requires comprehensive spatial information on rooftops and buildings, since such information underpins the assessment of ecosystem services provided by green infrastructure, particularly for urban heat island (UHI) mitigation. Although green roofs are widely acknowledged as a promising measure for improving urban thermal comfort, most existing research maps either current green rooftops or rooftops with greening potential, but not both. This study presents a modified deep convolutional neural network rooftop classification framework based on Roofpedia, developed by the Urban Analytics Lab at the National University of Singapore. The proposed model combines high resolution aerial imagery with rooftop slope information derived from a digital surface model and relies entirely on publicly available Swisstopo datasets: SWISSIMAGE orthophotos, swissSURFACE3D elevation data, and swissTLM3D building footprints. Applied to Bern, Switzerland, the model labels rooftops into four categories: existing green roofs, rooftops suitable for green roof installation, rooftops with solar panels, and flat rooftops unsuitable for greening. The framework identifies realistic opportunities for green roof expansion and supplies urban planners with evidence-based information for green infrastructure deployment in Bern and other Swiss cities. Because it is fully open source, the framework is transferable to cities worldwide.
- Abstract（参考訳）: 効果的な都市気候適応戦略の開発には、特に都市ヒートアイランド(UHI)対策において、グリーンインフラストラクチャーが提供する生態系サービスの評価を支えているため、屋上や建物に関する包括的な空間情報が必要である。
緑屋根は都市部の温暖化を改善するための有望な手段として広く認められているが、既存の研究地図は緑化の可能性のある現在の緑の屋上か屋上かのどちらかである。
本研究は,シンガポール国立大学のUrban Analytics Labによって開発されたRoofpediaに基づく,深層畳み込みニューラルネットワークの屋上分類フレームワークを提案する。
提案モデルは,高解像度の空中画像と,デジタル表面モデルから得られた屋上斜面情報を組み合わせたもので,SwissSIMAGE正写真,SwissSURFACE3D高度データ,SwissTLM3D建築フットプリントなど,公開可能なSwisstopoデータセットに完全に依存している。
スイスのベルンでは、既存の緑の屋根、緑の屋根の設置に適した屋根、ソーラーパネル付き屋根、緑化に不適な平らな屋根の4つのカテゴリーに分類している。
このフレームワークは、グリーンルーフの拡大の現実的な機会を特定し、ベルンや他のスイスの都市におけるグリーンインフラストラクチャの展開のための証拠に基づく情報を提供する。
完全にオープンソースであるため、このフレームワークは世界中の都市に転送可能である。
関連論文リスト
- ShadeBench: A Benchmark Dataset for Building Shade Simulation in Sustainable Society [30.44820766374578]
ShadeBenchは、都市シェード理解のための包括的なデータセットとベンチマークである。
このマルチモーダルデータセットに基づいて構築されたShadeBenchは,シェード生成やシェードセグメンテーション,3Dビルディング再構築など,さまざまなダウンストリームタスクをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-19T21:28:02Z) - AI and Open-data Driven Scalable Solar Power Profiling [48.72868465736126]
本稿では、オープンデータからソーラーパネルを検出し、都市レベルのソーラーパワープロファイルを生成するための、オープンでスケーラブルなフレームワークを提案する。
ファンデーションビジョンAIモデルを利用して、オープンソースの衛星画像からソーラーパネルを検出する。
このフレームワークは、プロプライエタリなイメージ、手動ラベリング、クローズドソースモデルへの依存を減らし、ソーラープランニングと分析のための透明でスケーラブルなアプローチを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-04T15:37:52Z) - GCA Framework: A GCC Countries-Grounded Dataset and Agentic Pipeline for Climate Decision Support [67.9633930125889]
本稿では,(i) GCA-DS,(ii) GCC州に根ざしたキュレートされたマルチモーダルデータセット,および(ii) 気候分析用ツール強化剤であるガルフ気候エージェント(GCA)を統合したGCAフレームワークを提案する。
GCA-DSは、政府の政策と適応計画、NGOと国際フレームワーク、学術、文学、および熱波、塵嵐、洪水に関するイベント駆動レポートにまたがる200万の質問対からなる。
GCAエージェントは、リアルタイムおよび歴史的信号と地理空間処理を基盤としたモジュラーツールパイプラインを編成し、派生したインデックスと解釈可能な視覚化を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-14T05:31:40Z) - AtlasGS: Atlanta-world Guided Surface Reconstruction with Implicit Structured Gaussians [57.95719610327081]
本研究では, アトランタ・ワールドガイド型暗黙構造型ガウシアン・スプレイティングを提案し, 屋内・都市景観のスムーズな再構築を実現する。
提案手法は,屋内・都市両場面における最先端の手法より優れ,表面の再現性に優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-29T03:17:58Z) - Citizen Centered Climate Intelligence: Operationalizing Open Tree Data for Urban Cooling and Eco-Routing in Indian Cities [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-25T04:22:32Z) - Optimizing Urban Critical Green Space Development Using Machine Learning [0.0]
本稿では,多種多様な社会経済・環境・感度指標を用いて,テヘランの都市緑地開発を優先する新たな枠組みを提案する。
グリーン屋根の緑地開発前後の重要地域を評価するため, 微気候シミュレーションにより, フレームワークの性能を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-14T06:13:23Z) - A sustainable development perspective on urban-scale roof greening priorities and benefits [14.560102432242308]
香港の1棟の建物レベルで屋上緑化を都市規模で評価する。
85.3%の建物が、屋根の緑化のポテンシャルと緊急需要を明らかにしている。
グリーンの屋根は61%のテクスタシトールデによって緑地への露出を増大させ、毎年数億ドル(HK$)の経済的利益を生み出す可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-21T15:40:41Z) - A Contextual Master-Slave Framework on Urban Region Graph for Urban
Village Detection [68.84486900183853]
都市域を階層的にモデル化する都市域グラフ(URG)を構築した。
そこで我々は,都市部をURGから効果的に検出する新しいコンテキスト・マスタ・スレーブ・フレームワークを設計した。
提案手法は,都市部における紫外線検出の一般性と特異性のバランスをとることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-26T18:17:39Z) - Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a
novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。
本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。
組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T14:58:51Z) - Roofpedia: Automatic mapping of green and solar roofs for an open
roofscape registry and evaluation of urban sustainability [0.0]
ルーフペディアは、衛星画像から関連する都市屋根の分類を自動でマッピングする(i)、(ii)17都市にまたがる100万以上の建物における太陽と緑の屋根の空間分布と面積をマッピングするオープン・ルーフレジストリ、(iii)太陽と緑の屋根の浸透の観点から持続可能な屋根景観の程度で都市をベンチマークするルーフペディア指数(Roofpedia Index)の3つのコントリビューションからなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T13:34:50Z)
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。