Abstract
Detailed weather and climate modeling for urban areas is in demand in various scientific and applied tasks, starting from a numerical weather forecast and ending with an assessment of the bioclimatic conditions of the city and long-term urban planning. The application of modern meteorological models for urban areas requires the determination of a set of parameters characterizing the urban environment and urban canopy features. One of these parameters is the area fraction, occupied by buildings. In this paper, we propose a universal method for determining building area fraction based on the interpretation of high-resolution satellite images from the Sentinel-2 satellites. The methodology was tested on the example of the territory of the city of Moscow, characterized by a variety of forms of urban development. The calculation of the building area fraction was performed for the cells of the computational grid of the COSMO mesoscale numerical meteorological model with 1 km spacing. To verify the developed method, we used an alternative estimate of the building area fraction based on the crowdsourcing cartographic data OpenStreetMap. The data on the building area fraction derived from the satellite images and from OpenStreetMap data have shown a good mutual agreement, which confirms the promise of using the proposed methodology. On the example of territories where the two methods show significant differences, their typical causes are identified, namely the lack of information about buildings in the OpenStreetMap database, or the masking of buildings by trees, which does not allow them to be revealed from satellite images.
Highlights
ВВЕДЕНИЕ Одними из основных трендов развития современной метеорологии и климатологии является всё более активное применение методов численного моделирования и повышение пространственного разрешения используемых моделей
The red solid line shows the approximating curve constructed by the method of local linear regression using 20 % of the data (LOWESS algorithm), the red dashed line is the linear trend, and the black line shows the line of ideal fit
БЛАГОДАРНОСТИ Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, грант No 17-
Summary
АННОТАЦИЯ Детализированное моделирование погоды и климата для городских территорий востребовано в различных научных и прикладных задачах, начиная с численного прогноза погоды и заканчивая оценкой биоклиматических условий города и долгосрочным градостроительным планированием. Применение современных метеорологических моделей для городских условий требует определения набора параметров, характеризующих городскую среду и особенности застройки. В данной работе предложена универсальная методика определения доли площади городской застройки, основанная на дешифрировании космических снимков высокого пространственного разрешения со спутников Sentinel-2. Занятой городской застройкой, выполнены для ячеек расчётной сетки мезомасштабной численной метеорологической модели COSMO размером 1×1 км. Для верификации разработанного метода использованы краудсорсинговые картографические данные OpenStreetMap, по которым также произведена оценка доли площади зданий по ячейкам модельной сетки. Данные о доли площади застройки, полученные в результате дешифрирования космических снимков и по данным OpenStreetMap, показали хорошее взаимное согласие, что подтверждает перспективность использования предложенной методики. По которым два метода показывают существенные расхождения, выявлены их типичные причины, а именно отсутствие информации о зданиях в базе данных OpenStreetMap или же маскировка зданий деревьями, не позволяющая их дешифрировать по космическим снимкам. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: городская застройка, параметры городской среды, климат города, Sentinel-2, COSMO
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
