論文の概要: The Potential of Nighttime Light Imagery for Detailed Local Economic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33859v1
- Date: Sun, 27 Sep 2026 19:25:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-04 16:09:31.890354
- Title: The Potential of Nighttime Light Imagery for Detailed Local Economic Analysis
- Title(参考訳): 詳細な地域経済分析のための夜間光画像の可能性
- Abstract要約: この写本は、もともと日本語で出版された論文の英訳と拡張版(2022年)である。
湯沢(新潟県魚沼郡)を中心に、地域経済とスポーツ・ツーリズムのアトラクションを分析している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This manuscript is an English translation and extended version of a paper originally published in Japanese (2022). Driven by remarkable advances in remote sensing and big data processing, spatial technologies are increasingly leveraged in economic research. While satellite nighttime light intensity is widely recognized for tracking macroeconomic parameters - such as regional GDP, employment, and population - less attention has been paid to fine-grained spatial processing methodologies for local tourism economies. This study first details a raster processing technique applied to nightlight imagery. It then focuses on Yuzawa Town (Uonuma District, Niigata Prefecture), analyzing the local economy and sports/tourist attractions. Specifically, I investigate the spatio-temporal relationships between tourist arrivals and various local statistical datasets. Furthermore, this paper highlights how nightlight data can capture intra-municipal economic dynamics that remain undetectable through standard macroeconomic indicators.
- Abstract(参考訳): この写本は、もともと日本語で出版された論文の英訳と拡張版(2022年)である。
リモートセンシングとビッグデータ処理の顕著な進歩により、空間技術は経済研究にますます活用されている。
衛星夜間光強度は、地域GDP、雇用、人口といったマクロ経済パラメータを追跡するために広く認識されているが、地域観光経済の詳細な空間処理手法には注意が払われていない。
本研究は、まず、夜間画像に適用されたラスタ処理技術について詳述する。
その後、湯沢町(新潟県魚沼郡)を中心に、地域経済とスポーツ・ツーリズムの魅力を分析。
具体的には,観光客と地域統計データセットの時空間的関係について検討する。
さらに,本論文では,標準的なマクロ経済指標では検出不可能な,市民内経済動態をナイトライトデータで捉える方法を強調した。
関連論文リスト
- Correlation Between Nighttime Light and Various Statistical Indicators in Japan [0.0]
本写本は、もともと日本語で出版された論文の英訳と拡張版である。
衛星観測による夜間光強度は、主要な社会経済指標と密接に相関していることが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-27T19:27:55Z) - A satellite foundation model for improved wealth monitoring [45.63770015866594]
貧困統計は社会政策を導くが、多くの低所得国や中所得国では、これらのデータを収集する国勢調査や家庭調査は費用がかかる。
ここでは、Tempovについて紹介する。Tempovは、300万の両時間ランドサットペアの自己監督によって事前訓練された衛星基盤モデルであり、パラメータ効率の細かい微調整をスパースサーベイラベルに適用する。
このモデルは大規模で高解像度の富のマッピングと動的測定を可能にし、観測されたラベル、レトロスペクティブのヒンドキャスティング、decadal change trackingのあと10年間、ゼロショットのストリームキャストを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-25T06:37:51Z) - A Spatio-Temporal Point Process for Fine-Grained Modeling of Reading Behavior [47.47269936037604]
心理言語学のアンサッツは、読者の固定とケードをモデル化することで、オンラインの文処理に関する洞察が得られるということである。
このようなモデリングの標準的なアプローチは、強い仮定を課す、集約された視線追跡測定とモデルに依存している。
本稿では,より一般的な読解行動の確率的モデルを提案する。
ササードはホークスプロセスを用いてモデル化され、それぞれの固定が時間と空間で新しい固定が生じる確率をとらえる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T20:39:21Z) - Urban Representation Learning for Fine-grained Economic Mapping: A Semi-supervised Graph-based Approach [16.044037625795998]
SemiGTXは、セクター経済マッピングのための半教師付きグラフ学習フレームワークである。
GDPは、統一されたモデルの中で、一次、二次、第三のセクターを同時にマッピングする。
中国のパールリバーデルタ地域で実施された実験は、既存の手法と比較してモデルの性能が優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-16T19:12:08Z) - Citation Trajectory Prediction via Publication Influence Representation
Using Temporal Knowledge Graph [52.07771598974385]
既存のアプローチは主に学術論文の時間的データとグラフデータのマイニングに依存している。
本フレームワークは,差分保存グラフ埋め込み,きめ細かい影響表現,学習に基づく軌道計算という3つのモジュールから構成される。
APSアカデミックデータセットとAIPatentデータセットの両方で実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-02T07:43:26Z) - Understanding of the properties of neural network approaches for
transient light curve approximations [37.91290708320157]
本稿では,観測光曲線を時間と波長で近似する最良性能法を提案する。
テストデータセットには、PLAsTiCCと実際のZwicky Transient Facility Bright Transient Survey光曲線のシミュレーションが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T18:00:08Z) - Learning Economic Indicators by Aggregating Multi-Level Geospatial
Information [20.0397537179667]
本研究は,複数レベルの地理的単位から観測される特徴を集約することで,経済指標を予測するための深層学習モデルを提案する。
我々の新しいマルチレベル学習モデルは、人口、購買力、エネルギー消費などの重要な指標を予測する上で、強いベースラインを著しく上回ります。
我々は、不平等と貧困に関する政策・社会科学研究において不可欠な第一歩である不平等を測定するためのマルチレベルモデルについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T13:05:39Z) - ReGNL: Rapid Prediction of GDP during Disruptive Events using
Nightlights [0.0]
Regional GDP NightLight(ReGNL)は、ニューラルネットワークベースのモデルで、過去のナイトライトとGDPデータのカスタムデータセットに基づいてトレーニングされている。
ReGNLはディスラプティブに依存しず、正常な年と破壊的な出来事のある年の両方でGDPを予測することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T14:10:37Z) - Uncovering commercial activity in informal cities [0.0]
街路ビュー画像を用いて「可視企業」と呼ぶものを検出するアルゴリズムを提案する。
コロンビアのメデランをケーススタディとして、このアプローチがこれまで見つからなかった経済活動の解明にどのように使用できるかを説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T18:12:52Z) - Lifelong Property Price Prediction: A Case Study for the Toronto Real
Estate Market [75.28009817291752]
自動資産評価のための最初の寿命予測モデルであるLuceを提示する。
ルースは不動産価格の2つの重要な問題に対処している。
トロント不動産市場から得られた大規模な実生活データセットにLuceを適用することで,Luceのメリットを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T07:32:16Z) - Predicting Livelihood Indicators from Community-Generated Street-Level
Imagery [70.5081240396352]
本稿では,クラウドソースによるストリートレベルの画像から重要な生活指標を予測するための,安価でスケーラブルで解釈可能なアプローチを提案する。
全国的に代表される世帯調査で収集した地上データと比較することにより,貧困,人口,健康の指標を正確に予測する上でのアプローチの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T18:12:12Z)
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。