本研究では、高解像度(10メートル)の建物高さ推定モデルの需要に応えるため、センチネル1号と2号の衛星データ、建物フットプリントデータを組み合わせた特徴データベースを構築した。時間的、空間的、分光的特徴を抽出し、合計160の特徴量を生成した。特徴選択には、ランダムフォレストの重要度、シャープリー値、パーミュテーション重要度の3つの手法を組み合わせた。最終的に13の特徴量を選定し、ランダムフォレストモデルを構築した。
モデルの訓練では、建物単位ではなくピクセル単位で予測を行うことで、効率と精度のバランスを取った。また、SAR画像の二重反射の影響を軽減するため、建物周辺の50メートルバッファを考慮した。
モデルの精度評価では、12の都市のLiDARデータを用いて検証した結果、決定係数R2が0.78と高い精度を示した。この高解像度の建物高さデータは、様々な分野の科学研究や応用に活用できる。
アイオワ州を事例に建物高さ分布を分析した結果、平均建物高さは5.24メートルで、南東部、中部、北西部が高く、南西部が低いことが明らかになった。また、カウンティ単位で見ると、ポッタワトミー、ムスカティン、ワペロ、ポーク各県で最大建物高さが200メートルを超えていた。
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