Using OpenStreetMap (OSM) to enhance the classification of local climate zones in the framework of WUDAPT

计算机科学 加权 模糊逻辑 数据挖掘 邻里(数学) 过程(计算) 气候带 人工神经网络 数据库 人工智能 地理 数学 医学 数学分析 放射科 操作系统 自然地理学
作者
Cidália C. Fonte,Patrícia Lopes,Linda See,Benjamin Bechtel
出处
期刊:urban climate [Elsevier]
卷期号:28: 100456-100456 被引量:38
标识
DOI:10.1016/j.uclim.2019.100456
摘要

The World Urban Database and Access Portal Tools (WUDAPT) project has adopted the Local Climate Zone (LCZ) scheme as a basic and consistent description of form and function of cities at neighbourhood scale. LCZs are classified using crowdsourced training samples, open data and open source software but the quality of the maps still needs improvement. The aim of this paper is to investigate the use of data from OpenStreetMap (OSM) to enhance the development of LCZs, complement the existing data sources, and improve the accuracy of the maps. Various features were derived from the OSM database and combined with seasonal LCZ maps. Therefore a methodology was developed and tested for Hamburg, Germany, using a fuzzy approach and then a weighted combination method was applied to combine the inputs from OSM with each of the seasonal LCZ maps. The results showed that improvements can be achieved for certain classes, either in terms of accuracy, e.g. rectifying the misclassification of agricultural areas as heavy industry, or representation on the map, e.g. a more detailed water network. The approach developed is flexible and allows for knowledge about which data sources are more reliable as inputs to the combination and weighting process.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ARIA完成签到,获得积分10
1秒前
Breeze完成签到 ,获得积分10
1秒前
感动归尘完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
华仔应助xuan采纳,获得10
1秒前
2秒前
CodeCraft应助Liens采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
ztq完成签到 ,获得积分10
3秒前
穆思柔完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
脑洞疼应助zxyan采纳,获得10
3秒前
科研通AI6应助zhouleiwang采纳,获得10
3秒前
冷傲惠发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
leyang关注了科研通微信公众号
5秒前
顾矜应助张欣宇采纳,获得10
5秒前
5秒前
王婷静完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
yfy_fairy完成签到,获得积分10
5秒前
神明发布了新的文献求助10
6秒前
cc发布了新的文献求助10
6秒前
Salen-Cr发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI6应助灿烂千阳采纳,获得10
6秒前
泡芙应助Yiminhua采纳,获得10
6秒前
whj完成签到,获得积分20
6秒前
科研通AI6应助biu采纳,获得10
7秒前
Triumph完成签到,获得积分10
7秒前
xxx完成签到,获得积分20
7秒前
Liz1054发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
慕青应助可爱的海莲采纳,获得10
8秒前
蔡勇强发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
阿七完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5608436
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693073
关于积分的说明 14876620
捐赠科研通 4717595
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544222
邀请新用户注册赠送积分活动 1509305
关于科研通互助平台的介绍 1472836