Regionalization for urban air mobility application in metropolitan areas: case studies in San Francisco and New York
Notice bibliographique
Résumé
In a new era of mobility where the transportation of persons or goods via flying vehicles over urban areas has garnered great interest in its application in urban space. With the anticipated utilization of sUAS in urban airspace, a multi-dimensional understanding of urban space is essential. As a first step to assess the feasibility of Urban Air Mobility (UAM) in urban areas, we conduct regionalization and correspondence analysis in highly urbanized areas – San Francisco, CA and Manhattan, NY – by incorporating population dataset and urban 3D airspace to delineate the regional boundaries. Regionalization is carried out using graph-based clustering technique called SKATER (Spatial ‘K’luster Analysis by Tree Edge Removal) to group the regions having similar characteristics and address the compound effect of both population and spatial information. By classifying the regions into five categories through correspondence analysis, the operational and economic feasibility of each region is evaluated. The results provide the region maps of each city with the most and least attractive regions for UAM application with the temporal notion, whether the clusters are daytime-intensive or nighttime-intensive areas. The outcomes have several unique information that can benefit drone delivery target area identification, landing location identification, demand prediction. Our approach can contribute to providing a useful basis for management for UAM in urban areas as well as the process of regulating airspace use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».