地理情報学と地球統計学: 概要

ケープタウン-南アフリカのシャック抽出に対するオーガニックの視点

さらなる祝福を 翔子とジュリアン・ロイド・スミット

都市画像から人工物を空間的に再構築し、管理や緊急偵察に利用する研究分野は、20 年以上にわたって成長を続けています。インフォーマルな居住地は人工物の一例であり、発展途上
国が直面する現代の最大の課題の 1 つでもあります。都市の統治者は、これらの居住地の開発状況に関する最新の空間情報と属性情報を常に必要としています。スラム街でのデータ取得の課題は、これらの計画されていない環境を特徴付ける多数の文脈的および社会的複雑さにあります。
データ作成では、地上および画像ベースのいくつかの手法がテストされ、地上ベースのデータ収集手法とは異なり、画像ベースの手法の方が優れていることが証明されています。ただし、センサー、データ仕様、およびユーザー要件の進化により、既存の空間再構築アプローチを再検討する必要が生じています。この研究では、
小屋抽出に対する有機的な視点を提案することで、データ収集に対する文脈的およびアプローチベースの制限の一部に対処します。この研究では、非常に高解像度の航空画像データセットを、最適な場所に関する情報を提供し、複雑な小屋候補を分割するために分水嶺セグメンテーションを使用する新しいマルチスケール フレームワークの入力として使用します。集落の外側の境界（マクロ）とその境界内の個々の小屋ユニット候補の両方が、94% の検出率で識別され、追跡されています（ミクロ スケール）。結果は、社会的および環境的パラメータを含む大規模な都市計画アーキテクチャに組み込むことが提案されています。