Visualización de la temperatura de la superficie de las carreteras urbanas mediante la aplicación de aprendizaje profundo a imágenes infrarrojas obtenidas mediante mediciones móviles

Las islas de calor urbanasLa Isla de Calor Urbana es un fenómeno climático que ocurre en áreas urbanas, donde la temperatura es significativamente más alta que en las zonas rurales o naturales circundantes. Este efecto se debe principalmente a... (UHIUHI es la sigla de "Urban Heat Island" que al español se traduce como "Isla de Calor Urbana". La Isla de Calor Urbana es un fenómeno climático que ocurre en áreas urbanas, donde la temperatura...) han ido empeorando, y Tokio, Japón, se encuentra entre las peores del mundo. El entorno térmico urbano requiere mediciones para formular contramedidas eficaces.

Este estudio propone un método para detectar carreteras a partir de imágenes infrarrojas captadas por un automóvil en movimiento y utilizar el aprendizaje profundo para extraer las temperaturas de la superficie de las carreteras detectadas. Además, se creó un mapa de la temperatura de la superficie de las carreteras de Tokio a partir de 17.000 imágenes infrarrojas que cubrían un recorrido de 37 km, que luego se utilizó para identificar las zonas más calientes y más frías de la ciudad con el fin de validar la metodología propuesta.

Las temperaturas de la superficie eran altas en las carreteras anchas con un alto factor de vista del cielo, pero eran más bajas y menos variables en los cañones urbanos. Las carreteras perpendiculares al azimut solar tenían temperaturas más bajas debido a la sombra de los edificios. La precisión del aprendizaje profundo para detectar las carreteras era imperfecta, pero se logró una mejora significativa en la eficiencia analítica.

El método también podría aplicarse a la evaluación tridimensional de las temperaturas superficiales urbanas mediante la extracción de las temperaturas superficiales de diversos componentes de la ciudad, como los edificios y la vegetación.

Título Original:

"Visualization of urban roadway surface temperature by applying deep learning to infrared images from mobile measurements"

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