Scientific Paper: From Generative Sampling to Urban Typology: A PRTS-AI Supported Framework for Multi-Decadal Urban LULC Mapping and Cross-City Transferability Analysis

В области городского планирования актуальной задачей является точное картирование землепользования и земельного покрова (LULC) на протяжении длительных периодов. Представленное исследование описывает фреймворк, поддерживаемый искусственным интеллектом, для решения этой задачи. Работа представляет фреймворк PRTS-AI, основанный на генеративном сэмплировании. Его ключевая особенность — возможность многодекадного картирования LULC в городских условиях и анализ переносимости моделей между различными городами. Это позволяет не только отслеживать динамику изменений, но и применять разработанные подходы в разнообразных городских контекстах. Научная новизна заключается в предложенном подходе к генеративному сэмплированию для создания городских типологий, что повышает точность и эффективность мониторинга изменений LULC. Такой инструментарий имеет потенциал для улучшения процессов подготовки топографической основы и моделирования рельефа в девелопменте. 🧠