What You See Is What You Breathe? Estimating Air Pollution Spatial Variation Using Street-Level Imagery
Notice bibliographique
Résumé
High spatial resolution information on urban air pollution levels is unavailable in many areas globally, partially due to the high input data needs of existing estimation approaches. We introduced a computer vision method to estimate annual means for air pollution levels from street-level images. We used annual mean estimates of NO2 and PM2.5 concentrations from locally calibrated models as labels from London, New York, and Vancouver to allow for compilation of a sufficiently large dataset (~250 k images for each city). Our experimental setup is designed to quantify intra- and intercity transferability of image-based model estimates. Performances were high and comparable to traditional land-use regression (LUR) and dispersion models when training and testing images from the same city (R2 values between 0.51 and 0.95 when validated on data from ground monitoring stations). Similar to LUR models, transferability of models between cities in different geographies is more difficult. Specifically, transferability between the three cities (London, New York, and Vancouver), which have similar pollution source profiles, was moderately successful (R2 values between zero and 0.67). Comparatively, performances when transferring models trained on cities with very different source profiles, such as Accra in Ghana and Hong Kong, were lower (R2 between zero and 0.21). This suggests a need for local calibration, using additional measurement data from cities that share similar source profiles.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».