Учени създадоха най-детайлната 3D карта на почти всички сгради в света

[mnogoznaiko]

GlobalBuildingAtlas: 2.75 милиарда сгради в 3D

Изследователи разработиха впечатляваща триизмерна карта на 97% от сградите на Земята, която може да революционизира начина, по който следим градското планиране, klimатичните промени и рисковете от бедствия.

Според публикация в Nature.com, новата база данни, наречена GlobalBuildingAtlas, комбинира сателитни изображения и машинно обучение, за да генерира 3D модели на почти всички сгради на планетата. Картата, публикувана в списание Earth System Science Data на 1 декември, покрива 2.75 милиарда сгради с резолюция 3 на 3 метра.

Традиционно създаването на детайлни 3D карти в глобален мащаб е било изключително трудно, тъй като изисква лазерно сканиране или високорезолюционни стерео изображения. Екипът от Техническия университет в Мюнхен, Германия, реши този проблем, като комбинира дълбоко обучение с лазерни техники за предвиждане на височината на сградите.

Инструментът е обучен върху референтни данни от 168 града (предимно в Европа, Северна Америка и Океания), като след това е анализирал около 800,000 сателитни снимки от 2019 година.

Азия доминира:

• Почти половината от всички картографирани сгради в света - около 1.22 милиарда структури
• Най-голям общ обем на сгради: 1.27 трилиона кубически метра

Африка на второ място:

• 540 милиона сгради
• Само 117 милиарда кубически метра обем, което показва преобладаването на малки, ниски постройки

Интересни контрасти:

• Финландия има 6 пъти повече обем на сгради на глава от населението от Гърция
• Нигер има обем на сгради на глава от населението 27 пъти под световната средна

Според съавтора на изследването Сяосян Жу, 3D картата отваря нови възможности за:

• Оценка на риска от бедствия - по-точно прогнозиране на щети при земетресения, наводнения и други катастрофи
• Климатично моделиране - по-добро разбиране на градските топлинни острови и енергийната консумация
• Градско планиране - следене на урбанизацията и устойчивото развитие
• Мониторинг на UN Sustainable Development Goals - проследяване на напредъка към устойчиви градове и общности

Експерти като Дорина Поджани от Университета на Куинсланд в Австралия определят базата данни като "изключително ценна", тъй като досега изследователите са разчитали предимно на статични 2D данни.

Това откритие показва как технологиите за машинно обучение могат да трансформират начина, по който разбираме и управляваме градската среда на планетата.

 

Въздушен модел на структури в китайския град Чанша. Credit: Zhu et al./ESSD, (Basemap ©CARTO and ©OpenStreetMap contributors)

Източник: Nature.com