AbstractSpatial metrics combined wi

Abstract
Spatial metrics combined with spectral information extracted from very-high-resolution (VHR) imagery allow quantification of the general spatial characteristics of urban areas, as well as specific morphological features (i.e., density, size, and pattern) of unplanned settlements. Such morphological features are visible in VHR imagery, but they are challenging to quantify. Still, quantification of the morphological differences between planned and unplanned areas is an important step towards automatic extraction of unplanned areas from VHR imagery. In this work, we discuss how image segmentation assists in the extraction of homogenous urban patches (HUPs), and use spatial metrics to quantify the morphological differences between planned and unplanned HUPs. A set of spatial metrics meaningful to describe morphological features of unplanned areas is selected and combined into an unplanned settlement index (USI) using a multi-criteria evaluation approach. Two case study areas are used to test the USI, i.e., Dar es Salaam, Tanzania, and New Delhi, India. The ability of the developed USI to extract unplanned areas is confirmed via visual comparison with existing land use data, and a quantitative accuracy assessment shows that areas of high USI coincide well with unplanned areas in the reference data. The quantitative accuracy assessment presents an accuracy of greater than 70% for five selected test areas in both cities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อวัดพื้นที่พร้อมกับข้อมูลสเปกตรัมที่สกัดจากมากสูงความละเอียดภาพ (VHR) ให้นับของปริภูมิลักษณะทั่วไปของพื้นที่เมือง ตลอดจนของคุณลักษณะเฉพาะ (เช่น ความหนาแน่น ขนาด และรูปแบบ) ของการชำระเงินที่ไม่ได้วางแผน คุณลักษณะดังกล่าวของเห็นในภาพ VHR แต่พวกเขาจะท้าทายวัดปริมาณ ยังคง นับของความแตกต่างของระหว่างแผน และไม่ได้วางแผนจะก้าวสกัดอัตโนมัติไม่ได้วางแผนพื้นที่จาก VHR ภาพที่สำคัญ ในงานนี้ เราอภิปรายวิธีแบ่งรูปช่วยในการสกัดปรับปรุงเมืองให้ (HUPs), และใช้การวัดพื้นที่การวัดปริมาณความแตกต่างของระหว่าง HUPs แผน และไม่ได้วางแผน ชุดของปริภูมิการวัดมีความหมายเพื่ออธิบายคุณลักษณะของพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนเลือก และรวมเป็นดัชนีไม่ได้วางแผนการชำระเงิน (USI) โดยใช้วิธีการประเมินแบบหลายเงื่อนไข สองกรณีศึกษาพื้นที่ที่ใช้ในการทดสอบ USI เช่น ดาร์เอสซาลาม แทนซาเนีย และนิวเดลี อินเดีย เป็นยืนยันความสามารถของ USI พัฒนาขยายพื้นที่ไม่ได้วางแผนผ่านภาพเปรียบเทียบกับข้อมูลการใช้ที่ดินที่มีอยู่ และมีการประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณแสดงว่า พื้นที่สูง USI ลงรอยกันกับพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนในข้อมูลอ้างอิง การประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณแสดงความถูกต้องของมากกว่า 70% สำหรับ 5 ทดสอบเลือกพื้นที่ในเมืองทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
ตัวชี้วัดเชิงพื้นที่รวมกับข้อมูลสเปกตรัมสกัดจากมากความละเอียดสูง (VHR) ภาพช่วยให้ปริมาณของลักษณะเชิงพื้นที่โดยทั่วไปของพื้นที่ในเมืองรวมทั้งคุณสมบัติทางสัณฐานวิทยาที่เฉพาะเจาะจง (เช่นความหนาแน่นของขนาดและรูปแบบ) ของการตั้งถิ่นฐานที่ไม่ได้วางแผน ลักษณะทางสัณฐานดังกล่าวจะปรากฏในภาพ VHR แต่พวกเขามีความท้าทายที่จะหาจำนวน ยังคงปริมาณของความแตกต่างทางสัณฐานวิทยาระหว่างพื้นที่ที่วางแผนไว้และไม่ได้วางแผนเป็นขั้นตอนที่สำคัญต่อการสกัดโดยอัตโนมัติจากพื้นที่โดยทันทีจากภาพ VHR ในงานนี้เราจะหารือถึงวิธีการแบ่งส่วนภาพช่วยในการสกัดของแพทช์ในเมืองที่เป็นเนื้อเดียวกัน (HUPs) และใช้ตัวชี้วัดเชิงพื้นที่เพื่อวัดปริมาณความแตกต่างทางสัณฐานวิทยาระหว่าง HUPs วางแผนและไม่ได้วางแผน ชุดของตัวชี้วัดเชิงพื้นที่ที่มีความหมายในการอธิบายลักษณะทางสัณฐานของพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนจะถูกเลือกและรวมกันเป็นดัชนีที่ไม่ได้วางแผนการตั้งถิ่นฐาน (USI) โดยใช้เกณฑ์หลายวิธีการประเมินผล สองพื้นที่กรณีศึกษาที่ใช้ในการทดสอบ USI คือดาร์เอสซาลาม, แทนซาเนียและนิวเดลีประเทศอินเดีย ความสามารถในการ USI พัฒนาเพื่อแยกพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนได้รับการยืนยันผ่านการเปรียบเทียบภาพกับข้อมูลที่มีอยู่การใช้ที่ดินและการประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณแสดงให้เห็นว่าพื้นที่ของ USI สูงตรงได้ดีกับพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนในข้อมูลอ้างอิง การประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณนำเสนอความถูกต้องของมากขึ้นกว่า 70% เป็นเวลาห้าเลือกพื้นที่ทดสอบในเมืองทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
พื้นที่วัดรวมกับข้อมูลที่สกัดได้จากสเปกตรัมความละเอียดสูงมาก ( VHR ) ภาพช่วยให้ปริมาณของพื้นที่ลักษณะทั่วไปของพื้นที่เมือง ตลอดจนคุณลักษณะทางสัณฐานวิทยาที่เฉพาะเจาะจง ( เช่น ความหนาแน่น ขนาด และรูปแบบของการวางแผนงบประมาณ คุณสมบัติลักษณะดังกล่าวปรากฏใน VHR ภาพ , แต่พวกเขาจะยากที่จะหา . ยังคงปริมาณของความแตกต่างทางสัณฐานวิทยาระหว่างการวางแผน และพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผนเป็นขั้นตอนสำคัญต่อการสกัดโดยอัตโนมัติจากพื้นที่ที่ไม่ได้วางแผน VHR จินตภาพ ในงานนี้เราจะหารือถึงวิธีการแบ่งส่วนภาพช่วยในการสกัดของแพทช์เมือง homogenous ( hups ) และใช้ตัวชี้วัดเชิงพื้นที่ที่มีความแตกต่างทางสัณฐานวิทยาระหว่างวางแผนและไม่ได้วางแผน hups .ชุดของปริภูมิเมตริกมีความหมายเพื่ออธิบายคุณสมบัติของก้านบริเวณที่ไม่ได้วางแผนไว้ และรวมเป็นดัชนีที่ไม่ได้วางแผน ( USI ) โดยใช้วิธีการประเมินผลแบบหลายเกณฑ์ สองพื้นที่กรณีศึกษามาใช้ทดสอบ USI ได้แก่ ดาร์เอสซาลาม แทนซาเนีย และนิวเดลี , อินเดียความสามารถของการพัฒนา USI แยกพื้นที่แรกได้รับการยืนยันผ่านทางภาพเปรียบเทียบกับที่ดินที่มีอยู่ใช้ข้อมูล และประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณ พบว่า พื้นที่ของ USI สูงบรรจบกับแผนพื้นที่ในข้อมูลอ้างอิง การประเมินความถูกต้องเชิงปริมาณที่มีความถูกต้องมากกว่า 70% ห้าเลือกทดสอบพื้นที่ทั้งในเมือง