論文の概要: Applying foundation model embeddings towards urban livability evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09429v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 20:28:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.813014
• Title: Applying foundation model embeddings towards urban livability evaluation
• Title（参考訳）: 都市自由度評価のための基礎モデル埋め込みの適用
• Abstract要約: 我々は、AlphaEarth、AnySat、TerraMindなどの基盤モデル埋め込みに、どの物理機能がエンコードされているかを分析する。 本研究は,複雑な空間依存を考慮に入れながら,衛星画像から行動可能な情報を抽出する原理的手法に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1541303319218397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While accurate measurement of socioeconomic indicators remains challenging in data-scarce regions, which limits policy interventions and resource allocation, high-resolution geospatial data is widely available and can contain information on various livability statistics. We investigate which physical features are encoded within foundation model embeddings, such as AlphaEarth, AnySat, and TerraMind, and provide a systematic framework for identifying the most predictive geospatial indicators. By analyzing how different types of geospatial data influence urban livability predictions, our approach enables researchers to prioritize the most informative features for their specific applications. Additionally, we demonstrate how to leverage foundation model embeddings to enhance prediction performance for these outcomes. This work contributes a principled methodology for extracting actionable information from satellite imagery while accounting for complex spatial dependencies, with applications in predicting urban livability in regions with limited observation data.
• Abstract（参考訳）: 政策介入や資源配分を制限するデータスカース地域では、正確な社会経済指標の測定は依然として難しいが、高解像度地理空間データは広く利用可能であり、様々な自由度統計情報を含むことができる。 我々は,AlphaEarth,AnySat,TerraMindなどの基盤モデル埋め込みにどの物理特徴がエンコードされているかを調べ,最も予測可能な地理空間指標を特定するための体系的な枠組みを提供する。 異なるタイプの地理空間データがどのように都市自由度予測に影響を及ぼすかを解析することにより、研究者は特定の用途に最も有意義な特徴を優先順位付けすることができる。 さらに,基礎モデル埋め込みを活用して,これらの結果の予測性能を向上させる方法を示す。 本研究は,衛星画像から行動可能な情報を抽出する手法として,複雑な空間依存性を考慮し,観測データに制限のある地域での都市自由度を予測する手法を提案する。

関連論文リスト

• Revealing Geography-Driven Signals in Zone-Level Claim Frequency Models: An Empirical Study using Environmental and Visual Predictors [1.5484595752241122]
  地理的文脈は、しばしば自動車保険のリスクに関連すると考えられているが、公共のアクチュアリアルデータセットは限られた位置識別子を提供する。 本研究では,MTPL(Motor Third Party Liability)のクレーム予測において,代替データからの地理情報をアクタリカルモデルに組み込む方法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T17:44:52Z)
• GeoAgent: Learning to Geolocate Everywhere with Reinforced Geographic Characteristics [91.17301794848025]
  本稿では,人間と密に推論し,詳細なアドレス結論を導出できるGeoAgentについて述べる。 従来のRLベースの手法は、パフォーマンスと解釈可能性においてブレークスルーを達成したが、AI生成のチェーン・オブ・プリート(CoT)データとトレーニング戦略に依存しているため、依然として懸念が残っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T04:48:05Z)
• Combining Observational Data and Language for Species Range Estimation [63.65684199946094]
  我々は,数百万の市民科学種の観察とウィキペディアのテキスト記述を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、場所、種、テキスト記述を共通空間にマッピングし、テキスト記述からゼロショット範囲の推定を可能にする。 また,本手法は観測データと組み合わせることで,少ないデータでより正確な距離推定を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:22:55Z)
• Self-Supervised Representation Learning for Geospatial Objects: A Survey [21.504978593542354]
  自己教師付き学習(SSL)は、広範囲にラベル付けされた監督なしでデータから直接効果的で一般化可能な表現を学習できる能力に注目が集まっている。 本稿では,3種類の幾何学的ベクトルタイプ(ポイント,ポリライン,ポリゴン)において,地理空間オブジェクトに対して特別に適用または開発されたSSL技術について調査する。 地空間オブジェクトに対するSSLの出現傾向,特に地空間基盤モデルへの段階的な進歩について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T05:28:22Z)
• Geospatial Disparities: A Case Study on Real Estate Prices in Paris [0.3495246564946556]
  地理空間データから生じるバイアスを識別・緩和するためのツールキットを提案する。 空間的属性を持つ順序回帰ケースを2次分類の焦点から逸脱する。 本手法を概説し,本手法の実践的応用を実証し,公正度と校正対策のための地理的集約レベルを選択することの意味を精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T14:53:14Z)
• Challenges in data-based geospatial modeling for environmental research and practice [19.316860936437823]
  機械学習(ML)を用いたデータに基づく地理空間モデリングが環境研究で人気を博している。 本研究では,不均衡データ,空間自己相関,予測誤差,モデル一般化,ドメイン特異性,不確実性推定など,地理空間モデリングにおける一般的なニュアンスについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T12:30:49Z)
• 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)
• Generalization with Reverse-Calibration of Well and Seismic Data Using Machine Learning Methods for Complex Reservoirs Predicting During Early-Stage Geological Exploration Oil Field [0.0]
  本研究の目的は, 研究領域に広がる炭化水素貯水池の確率を予測するための自律的アプローチを開発し, 適用することである。 この手法は二項分類の問題に機械学習アルゴリズムを用いる。 地震波の属性は予測器として使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T13:09:33Z)
• A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
  本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。 このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:57Z)
• Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks [70.36888514074022]
  本研究では,都市環境における歩行者位置予測を目的とした,簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーを反復的に実行できるニューラルネットワークアーキテクチャである。 ソーシャルマスク, 動的モデル, ソーシャルプーリング層, 複雑なグラフのような構造を明示的に導入することなく, SoTAモデルと同等の結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T07:49:48Z)
• Deep residential representations: Using unsupervised learning to unlock elevation data for geo-demographic prediction [0.0]
  LiDAR技術は、都市景観と農村景観の詳細な3次元標高マップを提供するために利用することができる。 現在まで、空中LiDAR画像は、主に環境と考古学の領域に限られている。 我々は、このデータの適合性は、独自のだけでなく、人口統計学的特徴と組み合わせたデータの源でもあると考え、埋め込みの現実的なユースケースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T17:10:52Z)
• Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
  本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。 我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。 フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z)

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。