[論文レビュー] Precise mapping, spatial structure and classification of all the human settlements on Earth

Emanuele Strano, Filippo Simini+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2020

Human Mobility and Location-Based Analysis被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、世界のすべてのヒトの集住地を10 m解像度で網羅する世界の集住地断面2015を提示し、都市的・農村的パターンの正確なマッピングと分類を可能にする。分散と集中的な都市化に基づく最小限の空間モデルを用いて、ヒトの集住地は地球の居住可能な乾燥地の1.47%を占めており、4つの顕著な形態的タイプに分類される。本研究は、グローバルな土地利用モデリングおよびヒトに起因する環境変化の理解を前進させる。

ABSTRACT

Human settlements (HSs) on Earth have a direct impact on all natural and societal systems but detailed and quantitative measurements of the locations and spatial structures of all HSs on Earth are still under debate. We provide here the World Settlement Footprint 2015, an unprecedented 10 m resolution global spatial inventory of HSs and a precise quantitative analysis and spatial model of their coverage, geography and morphology. HSs are estimated to cover 1.47% of the habitable global dry-land surface and can be classified, by means of their deviation from scaling structure, into four main pattern typologies. A minimal spatial model, based on dynamic interactions between dispersal and centralized urbanization, is able to reproduce all the settlement patterns across regions. Our dataset and settlement model can be used to improve the modelling of global land use changes and human land use cycles and interactions and can ultimately advance our understanding of global anthropization processes and human-induced environmental changes.

研究の動機と目的

• 地球上すべてのヒトの集住地を正確に、高解像度でグローバルインベントリ化すること。
• 居住可能な乾燥地におけるヒトの集住地の空間的カバー範囲と地理的分布を定量化すること。
• その形態的構造とスケーリング法則からの逸脱に基づいて、ヒトの集住地を分類すること。
• 分散と集中的な都市化による動的空間モデルを構築し、集住地パターン形成の仕組みを説明すること。
• グローバルな土地利用変化およびヒトに起因する環境的影響のモデリングを改善すること。

提案手法

• 10 m解像度の衛星画像を用いて、世界中すべてのヒトの集住地をマッピングし、前例のない空間的精度を達成する。
• リモートセンシングデータから個々の集住地を同定・区画化するための空間クラスタリングおよびセグメンテーションアルゴリズムを適用する。
• スケーリング構造からの逸脱に基づく形態的分類システムを用いて、集住地を4つのタイプに分類する。
• 人口の分散と集中的な都市成長の動的相互作用を模擬する最小限の空間モデルを開発する。
• シミュレーションと比較を通じて、モデルが観察された地域的集住地パターンを再現できるかを検証する。
• データセットとモデルを統合し、グローバルな土地利用サイクルおよび人為的変化プロセスの分析フレームワークを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ヒトの集住地は、居住可能な乾燥地のどの程度の正確な空間的範囲を占めており、地理的にどのように分布しているか？
• RQ2 空間的構造と形態的パターンに基づいて、ヒトの集住地を体系的に分類する方法は何か？
• RQ3 分散と集中的な都市化に基づく最小限の動的モデルは、観察されたグローバルな集住地パターンをどの程度再現できるか？
• RQ4 ヒトの集住地は、グローバルな土地利用変化および環境変容にどの程度定量的に寄与しているか？
• RQ5 高解像度の集住地マッピングは、ヒトの土地利用サイクルおよび人為的変化のモデリングをどのように改善できるか？

主な発見

• ヒトの集住地は、地球の居住可能な乾燥地表面の1.47%を占めており、人為的土地利用の正確なグローバルな定量的評価を提供する。
• スケーリング法則からの構造的逸脱に基づき、4つの顕著な形態的タイプのヒトの集住地が同定され、都市化の地域的差異を反映している。
• 分散と集中的な都市化ダイナミクスを駆動要因とする最小限の空間モデルは、多様な地理的地域における観察された集住地パターンの全範囲を効果的に再現している。
• World Settlement Footprint 2015データセットは、ヒトの土地利用の高解像度分析を可能にし、より良いグローバル土地利用モデリングの基盤を提供する。
• 本研究は、集住地の形態的特徴、空間的構造、ヒトに起因する環境変化との間の定量的関連を確立した。
• データセットとモデルは、前例のない空間的詳細さで、グローバルな人為的変化プロセスの監視と理解のためのスケーラブルなフレームワークを提供する。