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The Urban Morphology on Our Planet - Global perspectives from Space

Zhu, Xiao Xiang und Qiu, Chunping und Hu, Jingliang und Shi, Yilei und Wang, Yuanyuan und Schmitt, Michael und Taubenböck, Hannes (2022) The Urban Morphology on Our Planet - Global perspectives from Space. Remote Sensing of Environment, 269, Seite 112794. Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2021.112794. ISSN 0034-4257.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
11MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425721005149

Kurzfassung

Urbanization is the second largest mega-trend right after climate change. Accurate measurements of urban morphological and demographic figures are at the core of many international endeavors to address issues of urbanization, such as the United Nations’ call for “Sustainable Cities and Communities”. In many countries – particularly developing countries –, however, this database does not yet exist. Here, we demonstrate a novel deep learning and big data analytics approach to fuse freely available global radar and multi-spectral satellite data, acquired by the Sentinel-1 and Sentinel-2 satellites. Via this approach, we created the firstever global and quality controlled urban local climate zones classification covering all cities across the globe with a population greater than 300K and made it available to the community. Statistical analysis of the data quantifies a global inequality problem: approximately 40% of the area defined as compact or light/large low-rise accommodates about 60% of the total population, whereas approximately 30% of the area defined as sparsely built accommodates only about 10% of the total population. Beyond, patterns of urban morphology were discovered from the global classification map, confirming a morphologic relationship to the geographical region and related cultural heritage. We expect the open access of our dataset to encourage research on the global change process of urbanization, as a multidisciplinary crowd of researchers will use this baseline for spatial perspective in their work. In addition, it can serve as a unique dataset for stakeholders such as the United Nations to improve their spatial assessments of urbanization.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/145714/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:The Urban Morphology on Our Planet - Global perspectives from Space
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhu, Xiao Xiangxiaoxiang.zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5530-3613NICHT SPEZIFIZIERT
Qiu, ChunpingTechnical University MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hu, Jingliangjingliang.hu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shi, YileiTUM-MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, YuanyuanYuanyuan.Wang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, MichaelMichael.Schmitt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Februar 2022
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:269
DOI:10.1016/j.rse.2021.112794
Seitenbereich:Seite 112794
Verlag:Elsevier
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:remote sensing, sentinels, big data, data fusion, deep learning, local climate zones, urban morphology, global urban LCZ dataset, global inequality
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Rösel, Dr. Anja
Hinterlegt am:19 Nov 2021 09:08
Letzte Änderung:09 Dez 2021 18:35

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