本研究は、オープンソースの衛星画像を使用して、59のインドの都市における富と貧困の都市内変動を区画划分するスケーラブルなグリッドベースのフレームワークを提案する。この手法は、解釈可能な建築形態指標で特徴づけられる高解像度の空間グリッドに都市領域を分割し、これらをルールベースのスコアリングシステムに組み合わせる。

  • インドの59の都市と町の都市領域は、高解像度の空間グリッドに分割される。
  • クラスは地上レベルのGoogle Street View観測を通じて検証され、期待される富の影響と一致する明確な対比が明らかになった。
  • ムンバイにおける建築敷地の密度ベースクラスタリングは、既知の非公式居住区と大幅に重なる密集した居住地を特定する。
  • 導出された富のクラス全体での消費者ローン債務不履行をマッピングする探索的分析が行われた。

このフレームワークは、公的に利用可能な地理空間データに完全に依存することで、微細な都市富マッピングのためのスケーラブルで解釈可能かつ費用対効果の高いアプローチを提供する。