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J-GLOBAL ID：202102287692276302   整理番号：21A1195151

帯状戦略に基づくマルチソース地理空間データによる都市人口分布マッピング【JST・京大機械翻訳】

Urban Population Distribution Mapping with Multisource Geospatial Data Based on Zonal Strategy

著者 (4件)： Zhao Guanwei (School of Geography and Remote Sensing, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China) ,  Zhao Guanwei (Institute of Land Resources and Coastal Zone, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China) ,  Yang Muzhuang (School of Geography and Remote Sensing, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China) ,  Yang Muzhuang (Institute of Land Resources and Coastal Zone, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 654  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高精度の微細解像度でのマッピング個体群分布は都市計画と管理に重要である。本論文は,調査地域として広州都市を取り上げ,夜間光リモートセンシングデータ,関心データ,土地利用データなどのマルチソース地理空間データによるゾーニング戦略に基づく機械学習法を用いて,グリッド化された人口分布地図を例示した。街路レベル精度評価結果は,提案した方式が良好な総合精度を達成し,決定係数(R2)が0.713で,二乗平均誤差(RMSE)が5512.9であることを示した。一方,単一線形回帰(LR)モデルとランダム森林(RF)回帰モデルの適合度は,それぞれ0.0039と0.605であった。高密度地域では,ランダム森林モデルの精度は線形回帰モデルよりも良く,一方,疎地域では,線形回帰モデルの精度はランダム森林モデルより良かった。結果は,提案方法が微細スケール母集団マッピングにおいて大きい可能性を有することを示した。したがって,帯状モデリング戦略が,個体群分布マッピング研究における地域差を解決するための一次選択であるべきであることを助言した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市計画 ,  土地利用 ,  地域制 ,  *都市 ,  個体群 ,  回帰モデル ,  母集団 ,  地域差 ,  機械学習
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  ランダムフォレスト ,  精度評価 ,  決定係数 ,  線形回帰モデル ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人口マッピング ,  関心点 ,  ランダムフォレスト ,  帯状モデル ,  貴州

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (59件)：

• Yang, X.; Yue, W.; Gao, D. Spatial improvement of human population distribution based on multi-sensor remote-sensing data: An input for exposure assessment. Int. J. Remote Sens. 2013, 34, 5569-5583.
• Zhao, Y.; Ovando-Montejo, G.A.; Frazier, A.E.; Mathews, A.J.; Flynn, K.C.; Ellis, E.A. Estimating work and home population using lidar-derived building volumes. Int. J. Remote Sens. 2017, 38, 1180-1196.
• Maantay, J.A.; Maroko, A.R.; Herrmann, C. Mapping Population Distribution in the Urban Environment: The Cadastral-based Expert Dasymetric System (CEDS). Cartogr. Geogr. Inf. Sci. 2007, 34, 77-102.
• Martin, D.; Lloyd, C.; Shuttleworth, I. An evaluation of gridded population models using 2001 Northern Ireland census data. Environ. Plan. 2011, 43, 1965-1980.
• Lung, T.; Lübker, T.; Ngochoch, J.K.; Schaab, G. Human population distribution modelling at regional level using very high resolution satellite imagery. Appl. Geogr. 2013, 41, 36-45.

タイトルに関連する用語 (7件)： 戦略 ,  マルチ ,  ソース ,  地理空間データ ,  都市 ,  人口分布 ,  マッピング