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도시 구조와 토지 사용을 나타내는 전 세계 지역 기후 구역(LCZ) 지도는 도시 열섬(UHI) 연구에 필수적이며, 전 세계 도시의 시공간 역학을 더 잘 이해하기 위한 출발점이 됩니다. 그러나 전 세계적으로 신뢰할 수 있는 LCZ 지도가 없어 지속 가능한 도시의 기능을 연구하는 다양한 학문 분야의 과학적 발전이 저해되고 있습니다. 대규모 LCZ 매핑을 위한 첫 번째 단계로, 이 논문은 데이터/특징 선택에 대한 지침을 제공하고자 합니다. 이를 위해 우리는 전 세계에서 이용 가능한 센티넬-2(Sentinel-2)와 랜드샛-8(Landsat-8) 이미지의 스펙트럼 반사율과 스펙트럼 지수를 평가하며, 글로벌 도시 발자국(GUF) 데이터셋, 오픈스트리트맵(OpenStreetMap) 레이어의 건물 및 토지 사용, 그리고 가시 적외선 이미저 레디오미터 모음(VIIRS) 기반의 야간 빛(NTL) 데이터를 서로 구분하는 데 대한 적합성을 평가합니다. 잔여 합성곱 신경망(ResNet)을 사용하여, 유럽에 위치한 아홉 개 도시가 포함된 수동 라벨 데이터셋을 통한 특징 중요성에 대한 체계적인 분석이 수행됩니다. 데이터 및 특징 선택에 대한 조사를 바탕으로, 우리는 이용 가능한 데이터셋을 완전히 활용할 수 있는 프레임워크를 제안합니다. 결과는 GUF, OSM, NTL이 상대적으로 적은 샘플로도 일부 LCZ의 분류 정확도에 기여할 수 있으며, 랜드샛-8과 센티넬-2 스펙트럼 반사율을 함께 사용하는 것이 (예: 다수결 방식으로) 제안된 프레임워크에서의 개선으로 증명된 바와 같이 대규모 LCZ 매핑을 위해 필요하다는 것을 보여줍니다.
Qiu et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.