Първата 3D карта на света с 2.75 милиарда сгради: как GlobalBuildingAtlas прерисува планетата

Начало » Питон » Първата 3D карта на света с 2.75 милиарда сгради: как GlobalBuildingAtlas прерисува планетата

Планетата тихо се е сдобила с изключителен нов слой информация: глобална 3D карта на 2.75 милиарда сгради, покривайки приблизително 97% от всички създадени от човека структури на Земята. От разпростиращи се райони с небостъргачи в Китай до разпръснати селски домове в Сахел, почти всеки покрив е превърнат в измерим обект в три измерения.

Зад този подвиг стои ГлобалноСградаАтлас, масивен отворен набор от данни, който реконструира височината, отпечатъка и обема на почти всяка сграда, използвайки сателитни изображения и машинно обучение. Проектът далеч не е просто лъскава визуализация, а се позиционира като основен инструмент за градско планиране, моделиране на климата и енергията, оценка на риска от бедствия и социални изследвания в наистина планетарен мащаб.

Какво точно представлява 3D картата на 2.75 милиарда сгради?

В основата си, GlobalBuildingAtlas е световен инвентар на сгради в 3D, създадени с пространствена резолюция 3 × 3 метра. Всяка картографирана структура е представена както като 2D отпечатък на място и като опростен 3D блок с приблизителна височина, което позволява на изследователите да изчислят площта на пода, обема и колко гъсто или рядко са застроените райони в действителност.

Според екипа, атласът съдържа 2.75 милиарда строителни полигонаЗа около 2.68 милиарда от тях (около 97%), данните достигат до това, което е известно като Ниво на детайлност 1 (LoD1): геометрично опростени плътни блокове, които улавят основната форма и височина на всяка сграда. Това не е детайл на архитектурно ниво, но е достатъчно точен, за да захранва числени модели, симулации и системи с изкуствен интелект, които се нуждаят от последователно глобално покритие.

В сравнение с по-ранните глобални набори от данни за сгради, които достигнаха около 1.7 милиарда структури, новата карта добавя над един милиард допълнителни сгради и осигурява много по-фина гранулираност. Пространствената детайлност е описана като до 30 пъти по-висока отколкото някои от най-широко използваните предишни инвентаризации, особено в региони, които преди това бяха слабо представени.

Това увеличено покритие е от значение, защото преди това недостатъчно картографирани райони, като например големи части от Африка, Южна Америка и селските райони на Азия сега се появяват с ниво на детайлност, подобно на традиционно запазеното за Европа или Северна Америка. С други думи, атласът е не само по-голям; той е и по-географски балансиран.

Шест до седем години работа: как е изградена глобалната 3D карта

Създаването на 3D модел на почти всяка сграда на планетата не беше въпрос на еднократно изпълнение на алгоритъм. Проектът отне около шест до седем години на развитие, комбинирайки сателитно дистанционно наблюдение, дълбоко обучение и разнообразни референтни набори от данни, предоставени от различни картографски инициативи и публични агенции.

Гръбнакът на проекта е изображението от Отражателна способност на повърхността на PlanetScope, съзвездие от търговски спътници, които изобразяват Земята от приблизително 3 метра на пикселЗа този атлас изследователите събраха и обработиха около 800 000 сателитни кадри, главно от 2019 г. и допълнени в няколко случая с данни от 2018 г., като внимателно са подбрани изображения, които са до голяма степен без облаци и атмосферни смущения.

Тези сцени не бяха просто подредени. Те бяха орторектифицирани и атмосферно коригирани, така че всеки пиксел да съответства на точен участък от земята и да отразява свойствата на повърхността, а не мъгла или светлинни артефакти. След това екипът сглоби този огромен архив в... глобална мозайка, избиране, пиксел по пиксел, най-чистото наблюдение за всяко местоположение.

За да фокусират процесорната мощност там, където хората действително строят, изследователите са използвали предишен продукт, Глобален градски отпечатък, за да се идентифицират плочки, които вероятно съдържат селища. Само тези сегменти бяха прехвърлени през последващия конвейер за откриване на сгради, което намали изчисленията, като същевременно все още обхващаше изолирани селища и малки градове.

Едно от най-трудните предизвикателства беше да разграничаване на реални сгради от други ярки или структурирани обекти видени от космоса – като пътища, скали, индустриална инфраструктура или корони на дървета. Групата разработи многоетапен работен процес за откриване, прецизиране и окончателно преобразуване на потенциални сгради в използваеми векторни отпечатъци.

От сателитни пиксели до отделни сгради

Първата стъпка в превръщането на изображенията в карта на сградите включваше обучение на дълбока невронна мрежа да разпознава къде се намират сградите. За целта екипът наряза сателитната мозайка на по-малки участъци и ги сдвои с... съществуващи сгради от източници като OpenStreetMap и голям анотиран набор от данни от Китай.

Тези векторни отпечатъци бяха растеризирани, за да съответстват на триметрова мрежа на изображенията на PlanetScope, генерирайки данни за обучение, където всеки пиксел е обозначен като „строителство“ или „нестроителство“. A невронна мрежа тип енкодер-декодер след това се научи да извежда „маска на сградата“: изображение, където ярките пиксели показват предвидените местоположения на сградите.

Въпреки това, суровият резултат от този модел имаше тенденция да обединете съседни сгради в непрекъснати петна, особено в гъсто населените градски центрове. За да се справи с това, екипът построи втори мрежа за регуларизация да се почистят маските, да се разделят слети форми и да се изострят границите, преди да се превърнат в полигони. За преобразуването на тези двоични маски във векторни отпечатъци бяха приложени алгоритми за откриване на контури, опростяване на полигони и филтриране на малки обекти.

Дори тогава не всички открити обекти са били истински структури. Изследователите са проверили резултатите спрямо глобална карта на земната покривка (WorldCover), премахвайки елементи, ясно разположени над водни басейни, ледници, компактни гори или други видове земя, където сградите са изключително малко вероятни. Тази допълнителна стъпка на филтриране се оказа от съществено значение за ограничаване на фалшивите положителни резултати в отдалечени райони.

Тъй като нито един набор от данни за отпечатък не е пълен или последователен в глобален мащаб, проектът използва стратегия за синтез, ориентирана към качествотоВъв всеки административен регион екипът избира най-надеждния източник – често OpenStreetMap, но също така и Open Buildings на Google за части от Африка и Южна Америка, данни за сгради на Microsoft или регионален набор от данни за Източна Азия (CLSM) – като основен слой и след това го обогатява, използвайки вторични източници, където съществуват пропуски.

На практика това означава, че във всеки регион атласът запазва всички сгради от най-добрия наличен източник, добавя неприпокриващи се сгради от втория най-добър източник и разчита на свои собствени автоматично генерирани отпечатъци, за да запълни останалите празнини. Резултатът е единен, хармонизиран слой от строителни полигони, който според авторите е по-пълен от всеки един от компонентите си поотделно.

Как екипът е оценил височината и обема

Превръщането на 2D контурите на сгради в 3D обекти изискваше друга важна стъпка: оценка на височината на всяка структура. За да направи това, групата събра голяма колекция от въздушни LiDAR данни покритие 168 градове, най-вече в Европа, Северна Америка и Океания, където лазерното сканиране от въздуха е внедрено в голям мащаб.

От тези LiDAR източници те са извлекли нормализирани цифрови повърхностни модели (nDSM), където всяка клетка от мрежата показва на колко метра се издига тази точка над повърхността на земята. Тези nDSMs служеха като „основна истина“ за обучение отделна невронна мрежа, която би могла да изведе височината на сградата директно от едно оптично сателитно изображение.

Веднъж обучен, това модел за оценка на монокулярната височина беше изпълнено върху глобалната мозайка на PlanetScope, плъзгайки се по повърхността с припокриващи се прозорци, за да покрие всеки пиксел. За всяка клетка 3 × 3 метра мрежата генерира прогнозирана стойност на височината. За да се определи количествено надеждността, системата генерира множество леко смутени прогнози и измерваха колко много се различават, като на всяко местоположение се присвоява оценка на неопределеността.

Последната стъпка беше да се комбинират усъвършенстваните отпечатъци на сградата с това решетка на височинатаЗа всеки отделен строителен полигон в атласа, системата е вземала проби от слоя с височина и обикновено е присвоявала максимална стойност на височината намира се в рамките на този отпечатък като представителна височина на сградата, заедно със съответния показател за неопределеност. От тази височина и площ на отпечатъка, общо сила на звука за всяка сграда може да се изчисли.

Въпреки че моделите в LoD1 са визуално прости – по-скоро като внимателно подредени кутии, отколкото като напълно детайлна архитектура – ​​те улавят достатъчно от изградена форма за поддръжка на надежден анализТестове в градове в Северна Америка, Южна Америка, Европа, Азия и Океания показват, че макар грешките да варират в зависимост от региона и градската форма, глобалният набор от данни се представя поне наравно със съществуващите продукти за големи сгради, а често и по-добре.

Какво разкрива 3D атласът на сградите за света

С техническия конвейер на място, атласът може да се използва за рисуване на един вид числена рентгенова снимка на застроената средаНа всички континенти наборът от данни възлиза на около 506 640 милиона квадратни метра застроена площ и приблизително 2.85 трилиона кубически метра застроен обем.

Едно незабавно заключение е, че предишните глобални оценки за броя на сградите изглежда са били твърде високи. Често срещана цифра, разпространявана в доклади на Организацията на обединените нации, предполага, че може да има приблизително 4 милиарда сгради по целия святИдентифицираните тук 2.75 милиарда – в комбинация със систематичния начин, по който са били открити – предполагат, че по-ранното число вероятно е надценило истинския общ брой.

Регионалните сравнения носят повече нюанси. Europe се очертава като безспорен тежка категория както по брой сгради, така и по общ обем. Атласът брои приблизително 1.22 милиарда сгради на континента, заедно с около 1.27 трилиона кубически метра застроен обемТези цифри отразяват бързото разрастване на градовете и високата гъстота на населението в страни като Китай, Индия и тези в Югоизточна Азия.

Африка притежава втория по големина брой сгради, около 540 милиона структури, но с далеч по-малък натрупан обем – от порядъка на 117 милиард кубически метраТова несъответствие между броя на сградите и обема им подчертава разпространението на нискоетажни жилища с малка застроена площ, особено в неформалните селища и селските общности.

In Европа и Северна Америкаатласът открива по-малко сгради, отколкото в Африка, но средният обем на сграда е значително по-висок. Градските райони често съчетават средноетажни и високи блокове, складове и по-големи самостоятелни къщи, като всички те увеличават типичния обем на сградите, дори когато броят на сградите е по-малък.

Южна Америка, междувременно, се откроява в анализа с това, че има някои от най-големите грешки при оценката на височината и обемаЕкипът свързва това със сложни смеси от високи сгради и неформални, гъсто населени квартали, които са по-трудни за последователно тълкуване от модела, като подчертава къде бъдещите подобрения и повече местни референтни данни биха били най-полезни.

Нов показател: обем на застроената площ на човек

Може би най-провокативният аспект на проекта е въвеждането на нов индикатор: обем на застроената площ на глава от населениетоВместо просто да измерва колко земя е урбанизирана, този показател разглежда общия застроен обем спрямо броя на хората, живеещи в даден район.

Изследователският екип твърди, че този подход улавя неравенствата, които плоските 2D карти са склонни да скриятДва квартала може да покриват една и съща площ на традиционна карта, но техните вертикални профили – и условията на живот, които предлагат – могат да бъдат драстично различни.

Използвайки новия 3D набор от данни, те открояват случаи като Финландия и ГърцияФинландия се оказва, че има приблизително шест пъти повече застроена площ на човек отколкото Гърция, което показва повече пространство на глава от населението и различни градски и жилищни модели. От другата страна на скалата, Нигер се появява със застроена площ на глава от населението, която е около 27 пъти по-ниско от средното за света, което сочи към сериозни дефицити в инфраструктурата и жилищното настаняване.

Тези неравенства не се ограничават само до Европа или Африка. Атласът показва, че на различните континенти по-богатите региони обикновено се радват на... по-голям обем на човек, по-широки улици и по-големи сгради, докато по-бедните райони често съчетават тесни, нискоетажни жилища с ограничена обществена инфраструктура. Контрастът става поразителен, когато се сравняват например заможни райони на големите градове с близки неформални селища.

За водещия учен на проекта, Професор Xiaoxiang Zhu от Техническия университет в Мюнхен, тази промяна е фундаментална. Тя и нейните колеги твърдят, че градовете трябва да се третират като триизмерни обекти при оценката на напредъка по отношение на Цел на ООН за устойчиво развитие 11, която се фокусира върху устойчиви градове и общности, вместо да разчита единствено на това колко земя е класифицирана като „градска“.

Според тях, обем на сградите на жител предлага по-директен, макар и все още несъвършен, поглед върху жизнения стандарт, наличието на инфраструктура и интензивността на земеползване, отколкото картите, които просто очертават границите на застроените райони.

От климатично моделиране до реагиране при бедствия

Освен че описва глобални модели, 3D картата на сградите е проектирана да бъде практически полезен за широк спектър от приложения. Тъй като всяка сграда има съответен размер, височина и местоположение, атласът може да подава директно данни в модели, които се нуждаят от подробни изображения на застроената среда.

Една ясна област е анализ на климата и енергиятаСмята се, че сградите представляват около 40% от глобалните емисии на CO₂, до голяма степен чрез отопление, охлаждане и потребление на електроенергия. Наличието на последователни 3D данни за сградния фонд по целия свят позволява на изследователите да по-добра оценка на търсенето на енергия, симулиране на различни сценарии за модернизация и количествено определяне на потенциалните намаления на емисиите от промени в строителството, изолацията или градския дизайн.

Друга непосредствена употреба е намаляване на риска от бедствияИнституции като Немски аерокосмически център, който участва в Международна харта: Космос и големи бедствия, вече проучват как атласът може да помогне за оценката на това кои структури и население са изложени на наводнения, земетресения, свлачища или бури. С триизмерни данни е по-лесно да се прецени колко хора могат да бъдат засегнати на различните етажи или каква част от застроената площ се намира в рамките на заливната низина.

За урбанистите и местните власти, наличието на последователна 3D базова линия отваря възможности за симулиране на интервенции, преди те да бъдат изградени. Градските власти могат например идентифициране на квартали, където предлагането на жилища е далеч под нуждите на населението, намерете потенциални места за нови училища или здравни центрове и проверете как добавянето на зелени площи или промяната на оформлението на улиците може да повлияе на излагането на топлина или достъпността.

Отвореният характер на набора от данни е ключов. Атласът е достъпен онлайн чрез интерактивна карта което функционира по начин, познат на много потребители: човек може да панорамира, да увеличава мащаба, да избира различни фонови слоеве, като например стандартни карти или сателитни изгледи, и да търси конкретни места по име или адрес. Потребителите могат да превключват между визуализации на обем и LoD1 3D блокови представяния да изследват собствения си град или отдалечени райони.

За тези, които се нуждаят от по-задълбочен достъп, основното Данните и кодът могат да бъдат изтеглени от GitHubТова позволява на изследователи, публични агенции и дори частни компании да провеждат свои собствени анализи, да интегрират атласите в съществуващи системи или да ги възприемат. управлявани графови бази данни да представят сложни взаимоотношения.

Мониторинг на урбанизацията в почти реално време

Едно от най-привлекателните обещания на GlobalBuildingAtlas е, че той не е нужно да остане еднократен моментен кадър от 2019 г. Тъй като тръбопроводът е базиран на редовно придобивани сателитни данни и обучени модели, по принцип може да се изпълнява периодично, за да се получат актуализирани изгледи за световния сграден фонд.

Учен по градско планиране Дорина Пояниот Университета на Куинсланд подчерта, че това би могло да позволи на изследователите и политиците да проследете еволюцията на градовете през следващите пет до десет години, вместо да се разчита на редки преброявания или местни набори от данни, които рядко са хармонизирани в различните страни.

В региони, където информацията за планиране е оскъдна или остаряла, като например бързоразвиващите се второстепенни градове в Африка или Азия, това би могло да осигури първата надеждна и актуална базова линия на застроената среда. Планиращите биха могли да видят например как се разширяват неформалните селища, къде индустриалните зони навлизат в земеделска земя или кои крайградски райони се запълват с ново строителство.

За демографски и социално-икономически изследвания, подобни времеви актуализации биха могли да бъдат кръстосани с оценки за населението, за да се наблюдавайте как се променя обемът на застроената площ на човек с течение на времетоДогонват ли някои райони по отношение на жилищното строителство и инфраструктурата или неравенствата се увеличават? Кои политики са свързани с по-балансиран растеж на застроения обем и населението?

От техническа гледна точка, възможността за по-чести актуализации ще зависи от фактори като наличието на сателитни данни, изчислителни ресурси и възможност за усъвършенстване на моделите с нови референтни набори от данни, особено в слабо представените региони. Въпреки това, демонстрираният процес за картата от 2019 г. предлага шаблон за бъдещи „снимки“ на сградите по света.

Прозрачност, управление и дори изследвания на корупцията

Освен физическото планиране и климатичните изследвания, атласът може да има значение и за управление и прозрачностТъй като позволява систематично свързване между физическото присъствие на сгради и други набори от данни, някои изследователи го разглеждат като инструмент за изследване на това как властта и парите оформят застроената среда.

Експерт по градско планиране Дорина Пояни посочи, че по принцип биха могли да се използват данни на ниво сграда, за да свързвайте конкретни проекти с разработчици, корпорации или политически играчиЧрез наслагване на данни от поземлени регистри, фирмени записи или данни за обществени поръчки, анализаторите биха могли да започнат да се питат дали определени мрежи от лица имат непропорционално голямо присъствие в високостойностни или стратегически разположени проекти, с подкрепата на Амазонка Нептун.

Такива анализи биха могли да допринесат за изследвания на градска корупция, спекулации със земя и завладяване на процесите на планиранеТе биха могли да помогнат за идентифициране на модели, при които строителният бум съвпада с промени в политиката или при които определени квартали получават многократно луксозно строителство, докато други остават систематично пренебрегвани.

Друг експерт, Литон Камрузаман от университета Монаш, подчерта, че атласът предлага особена стойност в страни, които в момента липсва надеждна информация за планиранеВ такива контексти, където може да липсват дори основни карти на градското разрастване, наличието на глобален 3D слой за сгради би могло да подпомогне по-прозрачен дебат за това как градовете се разрастват, кои общности получават инфраструктура и как се разпределят рисковете и удобствата.

Разбира се, атласът не предоставя пълна картина на собствеността, правата на ползване или социалната динамика. Въпреки това, като прави физическата страна на историята е далеч по-видима и измерима, може да послужи като отправна точка за по-информирани дискусии относно равенството, справедливостта и отчетността в градското развитие.

В бъдеще, фактът, че наборът от данни е публични и възпроизводими означава, че журналисти, гражданско общество и изследователи могат независимо да проверяват твърдения за моделите на строителство, осигуряването на инфраструктура или резултатите от големи програми за развитие, вместо да разчитат единствено на официална статистика.

Във всички тези области – градски изследвания, климатология, управление на риска и управление – новото 3D карта на 2.75 милиарда сгради бележи рязка промяна в начина, по който може да се наблюдава и анализира застроената среда в света. Чрез заместването на плоската, неравномерна картина с триизмерен, почти глобален опис, GlobalBuildingAtlas предлага обща референтна рамка за разбиране къде и как живеят хората, какво е построено за тях и колко неравномерно е разпределен този застроен обем.