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J-GLOBAL ID：202202233366157452   整理番号：22A0776439

Deeplab V3+モデルに基づく上海,Jing’an地区における緑視速度の同定と動力学に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the identification and dynamics of green vision rate in Jing’an district, Shanghai based on deeplab V3 + model

著者 (3件)： Gou Aiping (Landscape Architecture Department, Ecology School, Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Zhang Chi (Landscape Architecture Department, Ecology School, Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Wang Jiangbo (Department of Architecture, Nanjing Tech University, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： Earth Science Informatics  (Earth Science Informatics)
巻： 15  号： 1  ページ： 163-181  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4300A  ISSN： 1865-0473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 街路緑化は都市景観の重要な部分であり,グリーンビュー指数(GVI)は街路空間環境の快適性に重要な影響を与える。本論文では,街路ビュー写真とニューラルネットワークアルゴリズムの大データに基づく街路空間のGVIを解析した。約25,000の街路ビュー写真を10パーセントの地図から収集することによって,著者らは等しい領域のパノラマ投影写真を合成した。画像セグメンテーションは,DeeplabV3+ネットワークフレームワークを通して訓練モデルによって達成し,次に,画像認識の後のGVIをOpenCVによって計算する。街路空間上のGVIの空間分布をGISと他の手段によって解析した。本論文では,4つの空間回帰モデルを適用して,歴史的計画,経済および社会の3つの展望から,都市化開発の状況におけるGVIの影響因子を分析した。道路クラスとGVI分布の間の負の相関を得た。GVIに対する異なるPOI分布の影響を解析するとき,病院と地下鉄駅の分布はGVIと有意に相関し,近隣の病院の存在は周辺街路のGVIを増加させることが分かった。他方,地下鉄駅の存在は,周囲の街路のグリーン可視度を減少させる。本研究は,人間中心計画と設計の開発に寄与し,地域の特定の社会施設の分布の目標と最適化によって,街路におけるグリーンスペースの建設と再生のための科学的指針を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021. corrected publication 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  快適性 ,  道路 ,  地図 ,  ニューラルネットワーク ,  街路 ,  都市景観 ,  都市化 ,  *モデル ,  緑化 ,  可視度 ,  道路空間 ,  画像認識
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  街路空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 空間モデル ,  グリーンビューインデックス ,  ニューラルネットワーク ,  Jing’an地区

分類 (1件)： 景観  (RD04010N)

タイトルに関連する用語 (7件)： モデル ,  上海 ,  地区 ,  緑視 ,  同定 ,  動力学 ,  研究