TOWARDS CONSISTENT MAPPING OF URBAN STRUCTURES – GLOBAL HUMAN SETTLEMENT LAYER AND LOCAL CLIMATE ZONES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Although more than half of the Earth’s population live in urban areas, we know remarkably little about most cities and what we do know is incomplete (lack of coverage) and inconsistent (varying definitions and scale). While there have been considerable advances in the derivation of a global urban mask using satellite information, the complexity of urban structures, the heterogeneity of materials, and the multiplicity of spectral properties have impeded the derivation of universal urban structural types (UST). Further, the variety of UST typologies severely limits the comparability of such studies and although a common and generic description of urban structures is an essential requirement for the universal mapping of urban structures, such a standard scheme is still lacking. More recently, there have been two developments in urban mapping that have the potential for providing a standard approach: the Local Climate Zone (LCZ) scheme (used by the World Urban Database and Access Portal Tools project) and the Global Human Settlement Layer (GHSL) methodology by JRC. In this paper the LCZ scheme and the GHSL LABEL product were compared for selected cities. The comparison between both datasets revealed a good agreement at city and coarse scale, while the contingency at pixel scale was limited due to the mismatch in grid resolution and typology. At a 1 km scale, built-up as well as open and compact classes showed very good agreement in terms of correlation coefficient and mean absolute distance, spatial pattern, and radial distribution as a function of distance from town, which indicates that a decomposition relevant for modelling applications could be derived from both. On the other hand, specific problems were found for both datasets, which are discussed along with their general advantages and disadvantages as a standard for UST classification in urban remote sensing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».