面向美国城市长期可持续发展的卫星影像数据集
计算机视觉与模式识别
2023-08-02 v1 人工智能
摘要
城市在实现可持续发展目标（SDGs）以促进经济增长和满足社会需求方面发挥着重要作用。尤其是卫星影像，是研究城市可持续发展的潜在数据源。然而，目前缺乏覆盖美国（U.S.）多个城市、多年份、多尺度及多项指标的用于SDG监测的综合数据集。为支持美国城市的SDG研究，我们利用深度学习模型构建了一个包含25项可持续发展指标的5个SDG的卫星影像数据集。所提出的数据集覆盖2014年至2023年间人口最多的100个美国城市及相应的人口普查区块组（Census Block Groups）。具体而言，我们收集卫星影像，并利用最先进的物体检测与语义分割模型识别地物，以观测城市的鸟瞰视图。我们进一步收集人口、夜间灯光、调查与建成环境数据，以刻画有关贫困、健康、教育、不平等及居住环境的SDG。我们期望该数据集能帮助城市政策制定者与研究人员推进SDG相关研究，特别是将卫星影像应用于监测城市中长期、多尺度的SDG。
引用
@article{arxiv.2308.00465,
title = {A Satellite Imagery Dataset for Long-Term Sustainable Development in United States Cities},
author = {Yanxin Xi and Yu Liu and Tong Li and Jintao Ding and Yunke Zhang and Sasu Tarkoma and Yong Li and Pan Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00465},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 5 figures