Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2023 article

Estimating urban spatial structure based on remote sensing data

14Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Understanding the spatial structure of a city is essential for formulating a spatial strategy for that city. In this study, we propose a method for analyzing the functional spatial structure of cities based on satellite remote sensing data. In this method, we first assume that urban functions consist of residential and central functions, and that these functions are measured by trip attraction by purpose. Next, we develop a model to explain trip attraction using remote sensing data, and estimate trip attraction on a grid basis. Using the estimated trip attraction, we created a contour tree to identify the spatial extent of the city and the hierarchical structure of the central functions of the city. As a result of applying this method to the Tokyo metropolitan area, we found that (1) our method reproduced 84% of urban areas and 94% of non-urban areas defined by the government, (2) our method extracted 848 urban centers, and their size distribution followed a Pareto distribution, and (3) the top-ranking urban centers were consistent with the districts defined in the master plans for the metropolitan area. Based on the results, we discussed the applicability of our method to urban structure analysis.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Estimating urban spatial structure based on remote sensing data
Date Crossref
31/05/2023
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • The University of Osaka pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kagawa University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Graduate School of Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Engineering and Design pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

The University of Osaka, Kagawa University et Graduate School of Engineering, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Human Mobility and Location-Based AnalysisImpact of Light on Environment and HealthUrban Transport and Accessibility

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.