Detta arbete syftar till att parameterisera de urbana strukturtyperna (UST) i Santiago de Chile på statistisk blocknivå. Vid konnotering av fjärranalys definieras UST som enheter för markanvändningsstruktur. Central indata för detta objektorienterade tillvägagångssätt är rumsligt mycket hög upplösning panfusionerad och atmosfäriskt korrigerad Quickbird data. För att analysera och bedöma de strukturella egenskaperna hos urbana marktäckeobjekt inom blocknivåenheter utvecklas grundläggande och robusta klassbeskrivningar för marktäcke. För förbättrade klassbeskrivningar skapas flera bildobjektskalor. Baserat på definierade UST och ytterligare fältdata väljs en uppsättning testområden ut för fyra kommuner som tilldelas olika socio-spatiala kluster i Santiago de Chile. I alla testområden är fördelningen av de grundläggande marktäckningsklasserna parameteriserad med hjälp av komplexa underobjekts- och relationsobjektbeskrivningar. De centrala dragen för att karakterisera UST i denna studie är procentuell yta och densitet av subscale landtäcke klass objekt. För att genomföra denna analys är expertkunskapen om UST värdefull för att välja specifika referensobjekt inom den statistiska blocknivån. Efter det att konceptet har genomförts i minsta möjliga omfattning kan tillvägagångssättet tillämpas på hela kommunen så snart specifik strukturinformation har aggregerats. Arbetet är kopplat till verksamheten inom projektet Risk Habitat Megacity och har utvecklats i nära samarbete med Helmholtz Centre for Environmental Research -UFZ i Leipzig, Tyskland. Slutligen kommer de resulterande enheterna för markanvändningsstruktur att vara kopplade till socio-spatiala egenskaper i det ovannämnda klustret med avseende på sårbarhet i städerna.
REF klassificerade UST vid blocknivå som hierarkiskt tillämpar tröskelvärden för den relativa arealen och densiteten för marktäckesklasserna inom blocken.
DELINEATING PARAMETERS FOR OBJECT-BASED URBAN STRUCTURE MAPPING IN SANTIAGO DE CHILE USING QUICKBIRD DATA
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}