Evaluating Urban Heat Island Effects in Malang City Parks Using UAV and OBIA Technologies
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the effectiveness of Object-Based Image Analysis (OBIA) in classifying high-resolution satellite and drone imagery, and its application in mapping the distribution of Land Surface Temperature (LST) in Malang City parks.Malang was chosen because of its unique urban dynamics and the challenges faced in managing the urban heat island effect.Using data from thermal UAVs, this study provides a detailed analysis of urban microscale green spaces.OBIA is applied to classify areas based on surface material and vegetation, resulting in an accurate mapping of LST variations.The results show that areas with dense vegetation such as Merdeka Square Park have lower LST values, while areas with hard surfaces such as asphalt and concrete show higher LST values.This study reveals that 22.13% of the area has very low temperatures (31-36℃) and 30.05% with high temperatures (46-51℃).The implications of these results are very relevant for policy development, showing that increasing urban green space, planting wide canopy trees, using environmentally friendly materials, and adding water elements have a significant impact on reducing the urban heat island effect and increasing thermal comfort.These recommendations can be integrated into the urban planning strategy of Malang and other cities with similar characteristics to support the sustainability of the urban environment globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».