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El modelo de factor de área verde es una herramienta crucial para conservar y crear vegetación urbana y servicios ecosistémicos dentro de los terrenos vecinales. Este modelo sirve como un índice valioso, simplificando la planificación, evaluación y comparación de infraestructuras verdes a escala local. Sin embargo, las mediciones convencionales en el sitio del factor de área verde son intensivas en recursos. En respuesta, este estudio pionero propone un enfoque computacional que integra dimensiones ecológicas y sociales para estimar el factor de área verde. Empleando teledetección satelital y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, la metodología utiliza ortofotos satelitales de áreas urbanas sometidas a segmentación semántica, identificando y categorizando diversos elementos verdes. Verdades de terreno se establecen a través de mediciones en el sitio de factores de área verde y ortofotos satelitales de sitios de referencia en Örebro, Suecia. Los resultados revelan un promedio de 82.0% en el puntaje F1 para las segmentaciones semánticas, lo que significa una correlación favorable entre los factores de área verde estimados computacionalmente y los medidos. La metodología propuesta tiene potencial para adaptarse a diversos entornos urbanos. En esencia, esta investigación introduce una solución prometedora y rentable para evaluar la vegetación urbana, particularmente beneficiosa para administradores urbanos y planificadores que buscan estrategias verdes perspicaces y completas en la planificación de ciudades.
Rahaman et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.