Key points are not available for this paper at this time.
تم اقتراح مخطط منطقة المناخ المحلي (LCZ) في الأصل لتوفير تصنيف متعدد التخصصات لدراسات جزر الحرارة الحضرية (UHI). في السنوات الأخيرة، أصبح المخطط أيضاً نقطة انطلاق لتطوير منتجات أعلى مستوى، حيث يمكن أن تساعد فئات LCZ في تقديم فهم عام للهياكل الحضرية واستخدامات الأراضي. وبالتالي، يمكن أن يساعد رسم خرائط LCZ نظرياً في تعزيز فهم أفضل للديناميات المكانية الزمانية للمدن على نطاق عالمي. ومع ذلك، فإن خرائط LCZ موثوقة ليست متاحة بعد على مستوى العالم. كخطوة أولى نحو رسم خرائط LCZ بشكل تلقائي، يركز هذا العمل على تصنيف تغطية الأراضي المستند إلى LCZ، باستخدام صور Sentinel-2 متعددة المواسم. نقترح مصنع شبكة متكررة متبقية (Re-ResNet) قادر على تعلم تمثيل مميز طيفي-مكاني-زمني مشترك ضمن إطار موحد. لهذا الغرض، يتم دمج شبكة عصبية للتلافيف المتبقية (ResNet) وشبكة عصبية متكررة (RNN) في بنية شاملة. تتمكن ResNet من تعلم تمثيلات ميزات طيفية-مكانية غنية من الصور أحادية الموسم، بينما يمكن لـ RNN تحليل الاعتماديات الزمنية بفعالية من الصور متعددة المواسم. تم إجراء عمليات التحقق المتقاطعة على مجموعة بيانات متنوعة تغطي سبع مدن أوروبية متميزة، وكشفت التحليلات الكمية للنتائج التجريبية أن الاستخدام المدمج للمعلومات الزمنية المتعددة وRe-ResNet يؤدي إلى تحسين بنسبة تقترب من 7 نقاط مئوية في الدقة العامة. تمتلك الإطار المقترح القدرة على إنتاج خرائط تغطية الأراضي الحضرية وخرائط LCZ ذات جودة متسقة على نطاق واسع، لدعم التقدم العلمي في مجالات مثل الجغرافيا الحضرية وعلم المناخ الحضري.
درس كيو وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.