データベース収録論文2026·Global
都市農業のためのオープンスペース抽出と適切な屋上特定：持続可能な計画のための地理空間技術の貢献
Extraction of Open Spaces and Identification of Suitable Rooftops for Urban Agriculture: Contribution of Geospatial Technologies for Sustainable Planning
Asmaa Moussaoui, Ouijdane Lahyan, Hajar Sbiki, Imane Sebari, Kenza Ait El Kadi
The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences
Urban Farm DB の要約
このプロジェクトは、地理空間技術を用いて都市農業に適した空き地と屋上を抽出することを目的とした。空き地の抽出には3つの分類器が試され、サポートベクターマシン（SVM）分類器が75%の精度で最高の正確性を示した。屋上抽出には、SVMを用いたオブジェクトベース分類、事前学習済み最適化深層学習モデルFootprint Building Extraction-USA、およびMapflowの建物モデルの3つの手法が試され、後者2つが77%以上のF-Factor値で最高の正確性を達成した。