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J-GLOBAL ID：201702223749548370   整理番号：17A0967191

航空機リモートセンシングデータに基づく都市形態分類のための局所気候帯のマッピング【Powered by NICT】

Mapping Local Climate Zones for urban morphology classification based on airborne remote sensing data

著者 (4件)： Bartesaghi Koc C. (Built Environment, UNSW, Sydney - Australia) ,  Osmond P. (Built Environment, UNSW, Sydney - Australia) ,  Peters A. (Built Environment, UNSW, Sydney - Australia) ,  Irger M. (Built Environment, UNSW, Sydney - Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文献では広く証明されていることをグリーンインフラストラクチャー(GI)の冷却効果の十分な証拠がある。しかし,異なるGI類型の熱プロファイルの研究は,結果の意味ある比較のための都市サイトの分類を必要とする,特定の空間と物理的特性は明確な微気候を生成。本論文では,StewartとOkeによって提案された熱的に比較的均一な都市構造計画,局所気候帯(LCZ)はマッピングとオーストラリア,シドニーにおける研究地域の都市形態を分類するために使用した。航空リモートセンシングデータに基づく自動分類のためのGISベースのワークフローを提示した。使用したデータセットは高分解能ハイパースペクトル画像,LiDAR(光検出と測距),と地籍情報を含んでいる。初心者専門家から研究者と実践家により同程度に適用できる標準化及び複製可能なワークフローを提案した。ここに示した結果は,LCZは複数の航空機搭載リモートセンシングデータセット,種々の気候学的研究を支援するために形態学的プロファイルを同定するために使用できるに由来できることの証拠を提供する。本研究の将来の段階はLCZの形態学的相違を考慮に入れてGIの冷却効果のより包括的な解析のためのこの方法を新たに開発したGI類型を含んでいる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高分解能 ,  微気候 ,  都市構造 ,  自動分類 ,  モルフォロジー ,  オーストラリア連邦 ,  *都市 ,  ワークフロー ,  距離測定
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  *都市形態 ,  冷却効果 ,  グリーンインフラストラクチャ ,  *局地気候 ,  *航空機リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 公園,造園,緑化  (RD04020Y) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 航空機リモートセンシング ,  都市 ,  形態分類 ,  局所気候 ,  マッピング