文献

J-GLOBAL ID：201902290662588380   整理番号：19A2721004

中国における住宅空格子点とゴースト都市を推定するためのリモートセンシングに基づく空格子点面積指数【JST・京大機械翻訳】

A Remote Sensing-based Vacancy Area Index for Estimating Housing Vacancy and Ghost Cities in China

著者 (6件)： Li Huan (Peking University,School of Earth and Space Sciences,,Beijing,,China) ,  Zeng Chao (Wuhan University,School of Resource and Environmental Sciences,,Wuhan,,China) ,  Wan Wei (Peking University,School of Earth and Space Sciences,,Beijing,,China) ,  Cui Yaokui (Peking University,School of Earth and Space Sciences,,Beijing,,China) ,  Hong Yang (Peking University,School of Earth and Space Sciences,,Beijing,,China) ,  Fan Wenjie (Peking University,School of Earth and Space Sciences,,Beijing,,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 7518-7521  発行年： 2019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： 住宅空格子点データは,建築物占有率に関する有用な情報を提供し,新しい住宅開発計画の必要性を評価するために公共と民間組織によって広範囲に使用され,また,空格子点率は経済気候を測定するための主要指標と見なされる。このような話題は,その過熱された不動産開発により中国でかなりの注目を集めている。以前の住宅の空格子点研究は,政府の統計あるいは個人的なユーザ位置決めデータを用いており,その収集は時間がかかり困難である。本研究において,0から10までの範囲の効率的指標Vacancy Area Index(VAI)を提案して,MODIS製品とDMSP-OLS夜間光データに基づいて中国における郡レベル住宅占有率とゴースト都市を測定した。結果は,VAIが,ゴースト都市の検出率94.44%と非ゴースト都市の精度92.48%を有する住宅空格子点の良い測度であることを示している。中国における2430の郡区域の間のおよそ320は,7より少ないVAIを持って,国内の広範囲に広がった高い住宅空格子点を示した。また,VAIは,観光客,産業都市,および実際の「ゴースト市」のような異なる特徴を持つ都市の空間特性と時間発展を正確に明らかにすることができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置決め ,  *都市 ,  *ゴースト ,  *リモートセンシング ,  測度 ,  占有率 ,  気候 ,  時間発展 ,  不動産
準シソーラス用語： 空間特性 ,  工業都市 ,  観光客 ,  検出率 ,  MODIS ,  開発計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 中国 ,  住宅 ,  空格子点 ,  ゴースト ,  都市 ,  推定 ,  リモートセンシング ,  面積 ,  指数