Improving Local Climate Zones Automatic Classification Based on Physic-Morphological Urban Features
Authors: Eldesoky Ahmed Hazem Mahmoud , Colaninno Nicolas , Morello Eugenio 
Published: May 2020

El esquema de clasificación de la Zona Climática Local (LCZ), introducido por Stewart y Oke (2012), ofrece oportunidades prometedoras para estudiar mejor los fenómenos climáticos urbanos a escala micro y local (por ejemplo, el efecto de isla de calor urbano). Sin embargo, aunque se han introducido varios métodos para aplicar el concepto de LCZ a las ciudades, solo unos pocos utilizan datos disponibles públicamente, como, por ejemplo, la Base de Datos Urbana Mundial y las Herramientas del Portal de Acceso (WUDAPT). Sin embargo, hasta la fecha, los resultados son relativamente aproximados y las evaluaciones de calidad frecuentes demuestran una precisión general moderada. Este documento propone un enfoque para mejorar la calidad de la clasificación automática LCZ, combinando imágenes satelitales multiespectrales disponibles gratuitamente junto con características morfológicas del entorno urbano. Se logró una precisión general del 67% para la Ciudad Metropolitana de Milán con una mejora del 12% con respecto al uso solo de datos multiespectrales y térmicos Landsat 8. Esto determina la naturaleza físico-morfológica de las LCZ y abre la posibilidad de mapear LCZ más precisas sin la necesidad de información térmica adicional.

L'esquema de classificació de la Zona Climàtica Local (LCZ), introduït per Stewart i Oke (2012), ofereix oportunitats prometedores per estudiar millor els fenòmens climàtics urbans a escala micro i local (per exemple, l'efecte d'illa de calor urbà). No obstant això, encara que s'han introduït diversos mètodes per aplicar el concepte de LCZ a les ciutats, només uns pocs utilitzen dades disponibles públicament, com, per exemple, la base de dades Urbana Mundial i les Eines del Portal d'Accés (WUDAPT). No obstant això, fins ara, els resultats són relativament aproximats i les avaluacions de qualitat freqüents demostren una precisió general moderada. Aquest document proposa un enfocament per millorar la qualitat de la classificació automàtica LCZ, combinant imatges de satèl·lit multiespectrals disponibles gratuïtament juntament amb característiques morfològiques de l'entorn urbà. Es va aconseguir una precisió general de l'67% per a la Ciutat Metropolitana de Milà amb una millora del 12% respecte a l'ús només de dades multiespectrals i tèrmics Landsat 8. Això determina la naturalesa físic-morfològica de les LCZ i obre la possibilitat de mapejar LCZ més precises sense la necessitat d'informació tèrmica addicional.

The Local Climate Zone (LCZ) classification scheme, introduced by Stewart and Oke (2012), offers promising opportunities for better studying the urban climate phenomena at the micro- and local scale (e.g. the urban heat island effect). However, although several methods have been introduced to apply the concept of LCZs to cities, only a few utilize publicly available data, like, for instance, the World Urban Database and Access Portal Tools (WUDAPT). However, to date, results are relatively rough, and frequent quality assessments demonstrate moderate overall accuracy. This paper proposes an approach for improving the quality of LCZ automatic classification, combining freely available multispectral satellite imagery together with morphological features of the urban environment. And, overall accuracy of 67% was achieved for the Metropolitan City of Milan with an improvement of 12% with respect to using only Landsat 8 multispectral and thermal data. This ascertains the physic-morphological nature of the LCZs and opens the possibility for mapping more accurate LCZs without the need for additional thermal information.