이 연구는 오픈소스 위성 이미지를 사용하여 59개 인도 도시의 부와 빈곤에 대한 도시 내 변이를 구획하는 확장 가능한 그리드 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 방법은 해석 가능한 건축 형태 지표로 특징지어지는 고해상도 공간 그리드에 도시 지역을 분할하고, 이를 규칙 기반 점수 체계로 결합합니다.

  • 인도 59개 도시와 마을의 도시 지역은 고해상도 공간 그리드로 분할됩니다.
  • 클래스는 지상 수준의 Google Street View 관찰을 통해 검증되었으며, 예상되는 부의 효과와 일치하는 뚜렷한 대비가 드러났습니다.
  • 뭄바이의 건축물 발자국 기반 밀도 클러스터링은 알려진 비공식 정착지와 상당하게 겹치는 밀집 정착지를 식별합니다.
  • 유도된 부 클래스 전반에 걸쳐 소비자 대출 연체율을 매핑하는 탐색적 분석이 수행되었습니다.

이 프레임워크는 공개적으로 이용 가능한 지리공간 데이터에만 의존하여 세분화된 도시 부 매핑을 위한 확장 가능하고 해석 가능하며 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다.