AI系统准确地绘制城市绿色空间，暴露于环境鸿沟
作者：by NYU Tandon School of Engineering
由Rumi Chunara的纽约大学副教授领导的研究团队在Tandon工程学院和全球公共卫生学院任命任命，已推出了一种新的人工智能（AI）系统，该系统使用卫星图像跟踪城市绿色空间比以前的方法更准确，对于确保健康城市至关重要。
为了验证他们的方法，研究人员在巴基斯坦最大的卡拉奇测试了该系统城市几个团队成员是基于的。卡拉奇（Karachi）证明了一个理想的测试案例，其茂密的城市地区和不同的植被条件混合在一起。
接受发布由ACM计算和可持续社会期刊，该团队的分析暴露了鲜明的环境鸿沟：某些地区享受绿树成荫的街道，而许多社区几乎没有植被。
长期以来，城市一直在努力追踪其绿色空间，从公园到单个街道树木，传统的卫星分析缺少大约37％的城市植被。
就像城市面对的那样气候变化和快速的城市化，特别是在亚洲和非洲，准确的测量已经变得至关重要。绿色空间可以帮助降低城市温度，过滤空气污染，并为运动提供必不可少的空间心理健康。
但是这些好处可能是不平等的。低收入地区通常缺乏植被，使其比绿树成荫的富裕社区更热，更受污染。
研究团队通过增强AI细分架构（例如DeepLabv3+）来开发解决方案。他们使用Google Earth的高分辨率卫星图像，通过增加训练数据来培训系统，以在不同的照明和季节性条件下包括各种版本的绿色植被。”他们称之为“绿色增强”。与现有的AI方法相比，该技术将植被检测准确性提高了13.4％。
当测量系统正确识别植被的频率时，可靠性为90.6％的精度达到了89.4％的精度，比仅达到63.3％精度（64.0％的可靠性）的传统方法要好得多。
“以前的方法依赖于简单的光波长测量值，”担任纽约大学健康数据科学中心主任，是NYU Tandon的可视化成像和数据分析中心（VIDA）的成员。
“我们的系统学会了认识到更微妙的模式，即使在充满挑战的城市环境中，也可以将树木与草区分开来。这种类型的数据对于城市规划人员来说是必要的，即确定缺乏植被的社区，以便他们可以开发出新的绿色空间，以提供最大的好处没有准确的映射，城市无法有效地解决差异。”
卡拉奇分析发现，该市平均每人只有4.17平方米的绿色空间，不到世界卫生组织（世界卫生组织）的一半建议人均最低米。社区内的差异是巨大的：虽然一些偏远的联盟委员会巴基斯坦最小的地方政府机构，该研究中总共包括173个，每人超过80平方米国会大厦。
该研究表明，拥有更多铺好道路的地区通常是经济发展的标志，往往有更多的树木和草。更重要的是，在所研究的八个不同的联盟委员会中，植被更多的地区表现出明显较低的表面温度，表明绿色空间在冷却城市中的作用。
新加坡提供对比度，表明有意进行计划。尽管人口密度与卡拉奇相似，但它提供了9.9平方米的绿色空间，超过了WHO目标。
研究人员已将其方法公开，尽管将其应用于其他城市将需要在本地进行重新培训卫星图像。
这项研究增加了Chunara的工作体系，开发了计算和统计方法，包括数据挖掘和机器学习，以了解健康和健康差异的社会决定因素。先前的研究包括使用社交媒体帖子来绘制社区级别的系统性种族主义和同性恋恐惧症，并评估其心理健康的影响，并分析电子健康记录以了解Covid-19期间远程医疗访问差异。
更多信息：Miao Zhang等人，使用新的数据增强范式在巴基斯坦卡拉奇量化Greenspace，ACM计算和可持续社会期刊（2025）。doi：10.1145/3716370
引用：AI系统准确地映射城市绿色空间，暴露于环境鸿沟（2025年，2月20日）检索2025年2月21日摘自https://phys.org/news/2025-02-02-ai-ccuratery-urban-green spaces.html
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