- GlobalBuildingAtlas — це найдетальніша 3D-карта будівель з усіх коли-небудь створених, яка охоплює близько 2.75 мільярда споруд з роздільною здатністю 3×3 м.
- Проєкт об’єднує 800 000 супутникових знімків 2019 року з даними глибокого навчання та тренувального LiDAR зі 168 міст для оцінки площі, висоти та об’єму будівель.
- Результати показують різкі глобальні контрасти: в Азії розташована майже половина всіх будівель, тоді як новий показник, обсяг будівництва на душу населення, виявляє значну нерівність.
- Відкритий набір даних підтримує міське планування, кліматичні та енергетичні моделі, оцінку ризику стихійних лих і навіть розслідування корупції та управління містами.
Планета непомітно отримала надзвичайний новий шар інформації: глобальна 3D-карта з 2.75 мільярдами будівель, що покриває приблизно 97% усіх людських споруд на Землі. Від розлогих районів хмарочосів у Китаї до розкиданих сільських будинків у Сахелі, майже кожен дах перетворився на вимірюваний об'єкт у трьох вимірах.
За цим подвигом стоїть GlobalBuildingAtlas, масивний відкритий набір даних, який реконструює висоту, площу та об'єм практично кожної будівлі за допомогою супутникових знімків та машинного навчання. Проект далеко не є просто блискучою візуалізацією, а позиціонується як фундаментальний інструмент для міське планування, моделювання клімату та енергії, оцінка ризиків стихійних лих та соціальні дослідження у справді планетарному масштабі.
Що ж таке 3D-карта з 2.75 мільярдами будівель?
По суті, GlobalBuildingAtlas є світовий інвентаризація будівель у 3D, створений з просторовою роздільною здатністю 3 × 3 метри. Кожна відображена структура представлена як 2D-слід на місцях і у спрощеному вигляді 3D-блок з розрахунковою висотою, що дозволяє дослідникам розрахувати площу підлоги, об'єм та те, наскільки насправді щільно або рідко забудовані території.
За словами команди, атлас містить 2.75 мільярда будівельних полігонів. Для приблизно 2.68 мільярда з них (близько 97%), дані досягають того, що відомо як Рівень деталізації 1 (LoD1): геометрично спрощені суцільні блоки, що відображають основну форму та висоту кожної будівлі. Це не архітектурна деталь, але вона достатньо точна для використання в числових моделях, симуляціях та системах штучного інтелекту, які потребують послідовного глобального покриття.
Порівняно з попередніми глобальними наборами даних про будівлі, які сягали близько 1.7 мільярда споруд, нова карта додає понад мільярд додаткових будівель і забезпечує набагато точнішу деталізацію. Просторова деталізація описується як 30 разів вище ніж деякі з найбільш широко використовуваних попередніх інвентаризацій, особливо в регіонах, які раніше були майже не представлені.
Це збільшення охоплення має значення, оскільки раніше недостатньо досліджувані на картах території, такі як значна частина Африки, Південної Америки та сільської Азії тепер відображаються з рівнем деталізації, подібним до того, який традиційно призначений для Європи чи Північної Америки. Іншими словами, атлас не просто більший; він також більш географічно збалансований.
Шість-сім років роботи: як створювалася глобальна 3D-карта
Створення 3D-моделі майже кожної будівлі на планеті не було справою одного запуску алгоритму. Проєкт зайняв близько шість-сім років розвитку, що поєднує супутникове дистанційне зондування, глибоке навчання та різноманітні набори довідкових даних, надані різними картографічними ініціативами та державними установами.
Основою проєкту є зображення з Відбивна здатність поверхні PlanetScope, сузір'я комерційних супутників, які зображують Землю приблизно на 3 метри на піксельДля цього атласу дослідники зібрали та обробили близько 800 000 супутникових знімків, переважно з 2019 року та доповнені в кількох випадках даними за 2018 рік, ретельно відбираючи зображення, які були значною мірою вільні від хмар та атмосферних збурень.
Ці сцени не просто складалися одна на одну. Їх орторектифікаціювали та атмосферно коригували, щоб кожен піксель відповідав точній ділянці землі та відображав властивості поверхні, а не серпанок чи артефакти освітлення. Потім команда об'єднала цей величезний архів у глобальна мозаїка, вибираючи, піксель за пікселем, найчистіше спостереження для кожного місця.
Щоб зосередити обчислювальну потужність там, де люди фактично будують, дослідники використали попередній продукт, Глобальний міський слід, щоб визначити клітинки, які ймовірно містять поселення. Тільки ці сегменти пропускалися через наступний конвеєр виявлення будівель, що скорочувало обчислення, але водночас фіксувало ізольовані поселення та невеликі міста.
Одним із найскладніших викликів було розрізняти справжні будівлі від інших яскравих або структурованих об'єктів видно з космосу, наприклад, дороги, скелі, промислова інфраструктура чи крони дерев. Група розробила багатоетапний робочий процес для виявлення, уточнення та остаточного перетворення потенційних будівель на придатні для використання векторні сліди.
Від супутникових пікселів до окремих будівель
Першим кроком у перетворенні зображень на карту будівель було навчання глибокої нейронної мережі розпізнавати розташування будівель. Для цього команда розрізала супутникову мозаїку на менші ділянки та поєднала їх з існуючі контури будівель з таких джерел, як OpenStreetMap та великий анотований набір даних з Китаю.
Ці векторні сліди були растеризовані, щоб відповідати триметрова сітка знімків PlanetScope, створюючи навчальні дані, де кожен піксель позначався як «будівля» або «не будується». A нейронна мережа типу кодувальник-декодер потім навчилися виводити «маску будівлі»: зображення, де яскраві пікселі вказують на передбачувані місця розташування будівель.
Однак, вихідні дані цієї моделі мали тенденцію до об'єднати сусідні будівлі в безперервні плями, особливо в щільних міських центрах. Щоб вирішити цю проблему, команда побудувала другий мережа легалізації щоб очистити маски, розділити об'єднані форми та загострити межі перед перетворенням їх на полігони. Для перетворення цих бінарних масок у векторні сліди були застосовані алгоритми для виявлення контурів, спрощення полігонів та фільтрації малих об'єктів.
Навіть тоді не всі виявлені об'єкти були справжніми структурами. Дослідники перевірили результати з глобальна карта земного покриву (WorldCover), видаляючи елементи, чітко розташовані над водоймами, льодовиками, компактним лісом або іншими типами місцевості, де будівництво вкрай малоймовірне. Цей додатковий крок фільтрації виявився важливим для обмеження хибнопозитивних результатів у віддалених районах.
Оскільки жоден окремий набір даних про сліди не є повним або узгодженим у глобальному масштабі, проект використовує стратегія злиття, орієнтована на якістьУ кожному адміністративному регіоні команда обрала найнадійніше джерело — часто OpenStreetMap, але також Open Buildings від Google для деяких частин Африки та Південної Америки, дані про будівлі Microsoft або регіональний набір даних для Східної Азії (CLSM) — як основний шар, а потім збагатила його, використовуючи вторинні джерела там, де існували прогалини.
На практиці це означає, що в кожному регіоні атлас зберігає всі будівлі з найкращого доступного джерела, додає неперекриваючі будівлі з другого найкращого джерела та покладається на власні автоматично згенеровані контури для заповнення порожнеч, що залишилися. Результатом є єдиний, гармонізований шар полігонів будівель, який, на думку авторів, є більш повним, ніж будь-який з його компонентів окремо.
Як команда оцінювала висоту та об'єм
Перетворення 2D-контурів будівель на 3D-об'єкти вимагало ще одного важливого кроку: оцінки висоти кожної споруди. Для цього група зібрала велику колекцію дані аерофотознімка LiDAR покриття Міста 168, переважно в Європі, Північній Америці та Океанії, де лазерне сканування з повітря було розгорнуто у великих масштабах.
З цих джерел LiDAR вони отримали нормалізовані цифрові моделі поверхні (nDSM), де кожна комірка сітки вказує, на скільки метрів ця точка піднімається над поверхнею землі. Ці nDSM слугували «основна інформація» для навчання окрему нейронну мережу, яка могла б визначати висоту будівлі безпосередньо з одного оптичного супутникового зображення.
Після навчання це модель оцінки монокулярної висоти було виконано по глобальній мозаїці PlanetScope, ковзаючи по поверхні з перекриваючимися вікнами, щоб охопити кожен піксель. Для кожної комірки 3 × 3 метри мережа генерувала прогнозоване значення висоти. Для кількісної оцінки надійності система генерувала кілька злегка збурених прогнозів та вимірювали, наскільки вони відрізнялися, призначаючи кожному локації оцінку невизначеності.
Останнім кроком було поєднання уточнених контурів будівель з цим сітка висотДля кожного окремого полігону будівлі в атласі система вибірково визначала висотний шар і зазвичай призначала максимальне значення висоти знайдено в межах цієї площі як репрезентативна висота будівлі, разом із відповідним показником невизначеності. З цієї висоти та площі основи, загальна обсяг для кожної будівлі можна розрахувати.
Хоча моделі LoD1 візуально прості — радше схожі на ретельно складені коробки, ніж на повністю деталізовану архітектуру — вони достатньо враховують створена форма для підтримки надійного аналізуТести, проведені в містах Північної Америки, Південної Америки, Європи, Азії та Океанії, показують, що, хоча похибки різняться залежно від регіону та типу міста, глобальний набір даних працює щонайменше нарівні з існуючими продуктами для великомасштабних будівель, а часто й краще.
Що розповідає про світ 3D-атлас будівель
За наявності технічного конвеєра атлас можна використовувати для малювання певного роду числовий рентгенівський знімок забудованого середовищаНа всіх континентах набір даних становить близько 506 640 мільйонів квадратних метрів площі забудови і приблизно 2.85 трильйона кубічних метрів об'єму будівництва.
Одним із перших висновків є те, що попередні глобальні оцінки кількості будівель, здається, були завищеними. Загальна цифра, що поширюється у звітах Організації Об'єднаних Націй, свідчить про те, що може бути приблизно 4 мільярди будівель у всьому світі2.75 мільярда, виявлених тут, у поєднанні із систематичним способом їх виявлення, свідчать про те, що попередня цифра, ймовірно, завищувала справжню загальну кількість.
Регіональні порівняння вносять більше нюансів. Азія стає беззаперечним важковаговиком як за кількістю будівель, так і за загальним обсягом. Атлас налічує приблизно 1.22 мільярда будівель на континенті, поряд приблизно 1.27 трильйона кубічних метрів об'єму забудовиЦі цифри відображають швидке розширення міст та високу щільність населення в таких країнах, як Китай, Індія та країни Південно-Східної Азії.
Африка має другу за величиною кількість будівель, приблизно 540 мільйонів структур, але зі значно меншим накопиченим об'ємом — порядку 117 млрд кубЦя невідповідність між кількістю будівель та їх об'ємом підкреслює поширеність низькоповерхові будинки з невеликою площею, особливо в неформальних поселеннях та сільських громадах.
In Європа та Північна Америка, в атласі знайдено менше будівель, ніж в Африці, але середній об'єм на одну споруду значно вищий. Міські райони часто поєднують середньоповерхові та висотні блоки, склади та більші окремі будинки, що збільшує типовий об'єм забудови, навіть коли кількість будівель менша.
Південна Америкатим часом, виділяється в аналізі тим, що має деякі з найбільші помилки в оцінці висоти та об'ємуКоманда пов'язує це зі складним поєднанням висотних центрів та неформальних, щільно забудованих районів, які складніше інтерпретувати за допомогою моделі, підкреслюючи, де майбутні покращення та більше місцевих довідкових даних були б найбільш корисними.
Новий показник: обсяг будівництва на людину
Мабуть, найпровокаційнішим аспектом проекту є введення нового індикатора: обсяг будівництва на душу населенняЗамість того, щоб просто вимірювати, скільки землі урбанізовано, цей показник розглядає загальний об'єм забудови відносно кількості людей, які проживають у певній місцевості.
Дослідницька група стверджує, що такий підхід фіксує нерівності, які плоскі 2D-карти зазвичай приховуютьДва райони можуть займати однакову площу на традиційній карті, але їхні вертикальні профілі – та умови життя, які вони пропонують – можуть разюче відрізнятися.
Використовуючи новий 3D-набір даних, вони виділяють такі випадки, як Фінляндія та ГреціяВиявляється, що Фінляндія має приблизно в шість разів більша площа забудованої поверхні на людину ніж у Греції, що свідчить про більший простір на мешканця та інші міські та житлові моделі. З іншого боку, Нігер з'являється з площею забудови на душу населення, яка становить приблизно у 27 разів нижче за середній світовий показник, що вказує на серйозний дефіцит інфраструктури та житла.
Ці відмінності не обмежуються Європою чи Африкою. Атлас показує, що на всіх континентах багатші регіони зазвичай користуються більший обсяг на людину, ширші вулиці та більші будівлі, тоді як бідніші райони часто поєднують тісні малоповерхові будинки з обмеженою громадською інфраструктурою. Контраст стає разючим, якщо порівняти, наприклад, заможні райони великих міст із сусідніми неформальними поселеннями.
Для провідного науковця проєкту, Професор Сяосян Чжу Мюнхенського технічного університету, цей зсув є фундаментальним. Вона та її колеги стверджують, що до міст слід ставитися як тривимірні об'єкти під час оцінки прогресу у досягненні Ціль сталого розвитку ООН 11, яка зосереджена на сталих містах та громадах, а не покладається виключно на те, яка площа землі класифікується як «міська».
На їхню думку, обсяг будівель на одного мешканця пропонує більш пряме, хоча й все ще недосконале, уявлення про рівень життя, наявність інфраструктури та інтенсивність землекористування, ніж карти, які лише окреслюють межі забудованих територій.
Від кліматичного моделювання до реагування на стихійні лиха
Окрім опису глобальних закономірностей, 3D-карта будівель розроблена таким чином, щоб бути практично корисний для широкого кола застосувань. Оскільки кожна будівля має певну площу, висоту та розташування, атлас може безпосередньо використовуватись для моделей, яким потрібні детальні зображення забудованого середовища.
Одна чітка область — це аналіз клімату та енергіїЗа оцінками, будівлі становлять близько 40% світових викидів CO₂, значною мірою через опалення, охолодження та використання електроенергії. Наявність узгоджених 3D-даних про будівельний фонд у всьому світі дозволяє дослідникам краще оцінювати попит на енергію, моделювати різні сценарії модернізації та кількісно оцінювати потенційне скорочення викидів від змін у будівництві, ізоляції або міському дизайні.
Ще одне негайне використання - це зниження ризику лихТакі установи, як Німецький аерокосмічний центр, який бере участь у Міжнародна хартія: Космос та великі катастрофи, вже досліджують, як атлас може допомогти оцінити, які споруди та населення піддаються впливу повеней, землетрусів, зсувів або штормів. За допомогою тривимірних даних легше оцінити, скільки людей може постраждати на різних поверхах або яка площа забудови знаходиться в межах заплави.
Для містобудівників та місцевої влади, наявність послідовна 3D-базова лінія відкриває можливості для моделювання втручань до їх реалізації. Міська влада може, наприклад, визначити райони, де пропозиція житла значно нижча за потреби населення, знайти потенційні місця для нових шкіл чи медичних центрів та перевірити, як додавання зелених насаджень або зміна планування вулиць можуть вплинути на спеку або доступність.
Відкритий характер набору даних є ключовим. Атлас доступний онлайн через інтерактивна карта що функціонує так, як багато користувачів знайдуть: можна панорамувати, масштабувати, вибирати різні фонові шари, такі як стандартні карти або супутникові зображення, та шукати певні місця за назвою чи адресою. Користувачі можуть перемикатися між візуалізації об'єму та 3D-блокові представлення LoD1 досліджувати власне місто чи віддалені регіони.
Для тих, хто потребує глибшого доступу, базовий дані та код можна завантажити з GitHubЦе дозволяє дослідникам, державним установам і навіть приватним компаніям проводити власні аналізи, інтегрувати атласи в існуючі системи або впроваджувати керовані графові бази даних для відображення складних взаємозв'язків.
Моніторинг урбанізації майже в режимі реального часу
Одна з найпривабливіших обіцянок GlobalBuildingAtlas полягає в тому, що він не обов'язково має залишатися одноразовим знімком 2019 року. Оскільки конвеєр базується на регулярно отримані супутникові дані та навчених моделей, його, в принципі, можна періодично повторювати для отримання оновлених уявлень про будівельний фонд світу.
Експерт з міського планування Доріна Пояніз Університету Квінсленда наголосив, що це може дозволити дослідникам та політикам відстежувати еволюцію міст протягом наступних п'яти-десяти років, а не покладатися на нечасті переписи населення або місцеві набори даних, які рідко гармонізуються між країнами.
У регіонах, де інформація про планування є недостатньою або застарілою, таких як швидкозростаючі вторинні міста в Африці чи Азії, це могло б забезпечити першу надійну, актуальну базову модель забудованого середовища. Планувальники змогли б побачити, наприклад, як розширюються неформальні поселення, де промислові зони зачіпають сільськогосподарські угіддя або які приміські райони заповнюються новим будівництвом.
Для демографічних та соціально-економічних досліджень такі часові оновлення можна поєднувати з оцінками чисельності населення, щоб спостерігайте, як з часом змінюється обсяг забудови на одну людинуЧи наздоганяють певні регіони з точки зору житла та інфраструктури, чи зростає нерівність? Яка політика пов'язана з більш збалансованим зростанням обсягу забудови та населення?
З технічної точки зору, можливість частіших оновлень залежатиме від таких факторів, як доступність супутникових даних, обчислювальні ресурси та можливість уточнення моделей з новими довідковими наборами даних, особливо в недостатньо представлених регіонах. Тим не менш, конвеєр, продемонстрований для карти 2019 року, пропонує шаблон для майбутніх «знімків» будівель світу.
Дослідження прозорості, управління та навіть корупції
Окрім фізичного планування та кліматичних досліджень, атлас також може мати значення для управління та прозорістьОскільки це дозволяє систематично пов'язувати фізичну присутність будівель та інші набори даних, деякі дослідники розглядають це як інструмент для дослідження того, як влада та гроші формують забудоване середовище.
Експерт з міського планування Доріна Пояні зазначив, що, в принципі, можна використовувати дані на рівні будівлі для пов'язувати конкретні проекти з розробниками, корпораціями або політичними діячамиНакладаючи земельні реєстри, записи компаній або дані про державні закупівлі, аналітики можуть почати ставити питання, чи мають певні мережі осіб непропорційно велику присутність у високоцінних або стратегічно розташованих проектів, підтримується Амазонка Нептун.
Такі аналізи могли б сприяти дослідженням міська корупція, спекуляції землею та захоплення процесів плануванняВони можуть допомогти виявити закономірності, коли будівельні буми збігаються зі змінами в політиці, або коли певні райони отримують повторну елітну забудову, тоді як інші систематично залишаються нехтованим.
Інший експерт, Літон Камруззаман з Університету Монаша підкреслив, що атлас має особливу цінність у країнах, які наразі бракує достовірної інформації про плануванняУ таких контекстах, де можуть бути відсутні навіть базові карти розширення міст, наявність глобального 3D-шару забудови може сприяти більш прозорій дискусії про те, як розвиваються міста, які громади отримують інфраструктуру та як розподіляються ризики та зручності.
Звичайно, атлас не дає повної картини власності, прав володіння чи соціальної динаміки. Однак, зробивши фізична сторона історії набагато більш видима та вимірна, це може слугувати відправною точкою для більш обґрунтованих дискусій щодо рівності, справедливості та підзвітності в міському розвитку.
Забігаючи наперед, той факт, що набір даних публічний та відтворюваний означає, що журналісти, громадянське суспільство та дослідники можуть самостійно перевіряти твердження про моделі будівництва, забезпечення інфраструктурою або результати великих програм розвитку, а не покладатися виключно на офіційну статистику.
У всіх цих галузях — урбаністичні дослідження, кліматологія, управління ризиками та управління — нові 3D-карта 2.75 мільярда будівель знаменує собою кардинальні зміни у способах спостереження та аналізу забудованого середовища світу. Замінюючи плоску, плямисту картину тривимірним, майже глобальним інвентаризацією, GlobalBuildingAtlas пропонує спільну систему відліку для розуміння того, де і як живуть люди, що для них було побудовано та наскільки нерівномірно розподілений цей обсяг забудови.
