Understanding Urban Water Consumption using Remotely Sensed Data

要約

都市代謝は、都市地域からの排出量と資源消費量の推定を扱う活発な研究分野である。この分析は、エレガントな機械学習アルゴリズムの実装により、手作業による調査員によって実施される可能性がある。この探索的研究では、衛星画像で撮影された地域の建物による水の消費量を推定する。i) 衛星画像から建物のピクセルを特定し、ii) ピクセルから建物のタイプ（住宅／非住宅）を特定し、iii) ピクセルとそのタイプから、自治体の調査から得られた異なる建物タイプにおける単位面積当たりの平均消費量を用いて、水の消費量を推定する。

要約(オリジナル)

Urban metabolism is an active field of research that deals with the estimation of emissions and resource consumption from urban regions. The analysis could be carried out through a manual surveyor by the implementation of elegant machine learning algorithms. In this exploratory work, we estimate the water consumption by the buildings in the region captured by satellite imagery. To this end, we break our analysis into three parts: i) Identification of building pixels, given a satellite image, followed by ii) identification of the building type (residential/non-residential) from the building pixels, and finally iii) using the building pixels along with their type to estimate the water consumption using the average per unit area consumption for different building types as obtained from municipal surveys.

arxiv情報

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arxiv.jp, DeepL