An assessment of the utility of LiDAR data in extracting base-year floorspace and a comparison with the census-based approach
Notice bibliographique
Résumé
A literature review indicates that most integrated land-use transport models (ILUTMs) estimate base-year floorspace data according to limited population and employment data provided by the census and, in general, the accuracy is unknown. This paper assesses the utility of airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) technology as a valuable tool for extracting base-year floorspace using the following three datasets: a geographic vector building footprint layer, a LiDAR dataset, and field survey data for the south side of the City of Fredericton, Canada. It is found through a statistical comparison with the results from the field survey that LiDAR data can be used to extract buildings and estimate floorspace with a good degree of accuracy. Further, two base-year floorspace estimation methods, one based on the LiDAR data and the other on census data, are compared. In general, our results show that the traditional census-based approach may not be reliable for estimating base-year floorspace. Using the extracted floorspace from the LiDAR data as the basis, for residential floorspace estimation the average absolute percentage errors (APE) of the census-based approach is 16% and the 95th percentile APE is 34%. On the other hand, for employment floorspace estimation, the accuracy of the census-based approach is even lower, with average errors of 50% or higher and the 95th percentile APEs as high as 163% up to 400% for several land-use categories. All the above statistics indicate that the traditional census-based approach is unreliable and inaccurate for modelers and planners to prepare their base-year floorspace, and therefore suggest a better way be explored. Study results clearly show the utility of LiDAR data and imply that it can be used as a powerful add-on for ILUTMs in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».