Favelas 4D：基于地面激光扫描数据的非正规住区形态分析可扩展方法
计算机视觉与模式识别
2021-05-10 v1
摘要
全球有十亿人生活在非正规住区中。这种无计划城市化形式所具有的复杂且多层叠加的空间对传统制图与形态分析方法提出了挑战。本研究提出一种基于在巴西里约热内卢最大贫民窟 Rocinha 采集的地面 LiDAR（光探测与测距）数据来研究非正规住区形态属性的方法论。我们的分析在两个分辨率上进行，包括聚焦于将该贫民窟不同街道相互比较的全局分析，以及拆解街道内形态度量变化的局部分析。我们展示了我们的方法论在街道间全局形态特征和其局部分布两方面均揭示了有意义的差异与共性。最后，我们从 LiDAR 数据创建了高空间分辨率的形态地图，可为贫民窟中与拥挤、结构安全、空气质量和可达性相关的城市规划评估提供信息。本研究的方法为自动化方法，可轻松扩展以分析整个非正规住区，并利用便携式设备（如手机）上日益普及的廉价 LiDAR 扫描仪。
引用
@article{arxiv.2105.03235,
title = {Favelas 4D: Scalable methods for morphology analysis of informal settlements using terrestrial laser scanning data},
author = {Arianna Salazar Miranda and Guangyu Du and Claire Gorman and Fabio Duarte and Washington Fajardo and Carlo Ratti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.03235},
year = {2021}
}