शोधकर्ताओं ने ग्लोबलबिल्डिंगएटलस (GBA) के लिए पहले स्वतंत्र तनाव परीक्षणों में से एक किया - एक बड़ा नया डिजिटल डेटासेट जिसका उद्देश्य ग्रह पर प्रत्येक इमारत का मानचित्रण करना है। भारत के तेजी से बढ़ते शहरी परिदृश्यों पर केंद्रित अध्ययन में पाया गया कि हालांकि GBA जमीन पर इमारतों के स्थान को निर्धारित करने में उच्च सटीकता प्रदर्शित करता है, यह व्यवस्थित रूप से उनकी ऊंचाई को गलत मापता है, अक्सर गगनचुंबी इमारतों की वास्तविक ऊंचाई को आधे से अधिक कम कर देता है।
यह निष्कर्ष शहरी नियोजन और जलवायु विज्ञान विशेषज्ञों के लिए महत्वपूर्ण है जो ऊर्जा खपत या शहर में बाढ़ के पानी की गति जैसे मापदंडों की भविष्यवाणी करने के लिए त्रि-आयामी मॉडल पर निर्भर करते हैं।
यह कार्य इसरो के राष्ट्रीय रिमोट सेंसिंग सेंटर (NRSC) की टीम द्वारा किया गया था। शोधकर्ताओं ने मुंबई, बैंगलोर और हैदराबाद सहित विभिन्न शहरी क्षेत्रों का अध्ययन किया। चूंकि भारत अभूतपूर्व शहरीकरण का अनुभव कर रहा है, इसलिए इसके शहरों का डिजिटल मानचित्र होना संसाधन प्रबंधन के लिए आवश्यक हो जाता है।
ग्लोबलबिल्डिंगएटलस हाल ही में एक ओपन-एक्सेस संसाधन के रूप में जारी किया गया था जिसमें दुनिया भर में 2.75 बिलियन से अधिक भवन मार्कर शामिल हैं। यह पहला ऐसा संसाधन है जो इस पैमाने पर त्रि-आयामी डेटा प्रदान करता है, न केवल इमारतों की रूपरेखा बल्कि अनुमानित ऊंचाइयों और सरलीकृत त्रि-आयामी आकृतियों भी प्रदान करता है। हालांकि, चूंकि ये मानचित्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके बनाए जाते हैं, इसलिए स्थानीय परिस्थितियों के आधार पर उनकी सटीकता काफी भिन्न हो सकती है।
GBA का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अंतरिक्ष से एक मानक के रूप में नासा ICESat-2 उपग्रह का उपयोग किया। यह अंतरिक्ष यान एक लेजर अल्टीमीटर का उपयोग करता है जो पृथ्वी की सतह पर खरबों फोटॉन भेजता है, ऊंचाई निर्धारित करने के लिए उनके लौटने के समय को मापता है, सेंटीमीटर की सटीकता के साथ। टीम ने इन लेजर मापों की तुलना 20 प्रतिनिधि संरचनाओं के लिए GBA के ऊंचाई अनुमानों से की, जो कम ऊंचाई वाले औद्योगिक गोदामों से लेकर ऊंची आवासीय टावरों तक भिन्न थीं।
क्षैतिज सटीकता, या आउटलाइन सटीकता का आकलन करने के लिए, टीम ने इसरो के भुवन पोर्टल से उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों का उपयोग किया, जो रिमोट सेंसिंग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक मंच है। इन छवियों को जमीन पर मौजूद चीज़ों के मानक को सुनिश्चित करने के लिए सेगमेंट एनीथिंग मॉडल 2 नामक एआई मॉडल द्वारा संसाधित किया गया था।
क्षैतिज मानचित्रण के परिणाम प्रभावशाली थे। पांच बड़े भारतीय शहरों के नियोजित आवासीय समुदायों में ग्लोबलबिल्डिंगएटलस लगभग आदर्श था, जिसने 99% से अधिक पूर्णता दर हासिल की। बैंगलोर और कलकत्ता जैसे शहरों में, डिजिटल मानचित्र वास्तविक इमारत से मेल खाता था। यह इंगित करता है कि GBA क्षेत्र की सघनता या शहरी फैलाव के पैमाने को समझने के लिए एक असाधारण रूप से विश्वसनीय उपकरण है।
हालांकि, ऊर्ध्वाधर परिणाम एक अलग कहानी बताते हैं। शोधकर्ताओं ने एक व्यवस्थित नकारात्मक पूर्वाग्रह पाया, जिसका अर्थ है कि GBA ने लगभग हमेशा इमारतों की ऊंचाई को कम करके आंका। इमारतों की ऊंचाई बढ़ने के साथ त्रुटियां अधिक महत्वपूर्ण होती गईं। उदाहरण के लिए, मुंबई में 266 मीटर ऊंची गगनचुंबी इमारत के लिए, GBA ने केवल 113 मीटर की ऊंचाई का अनुमान लगाया, जो 150 मीटर से अधिक का विचलन है। मध्यम ऊंचाई वाली इमारतों के लिए त्रुटियां अक्सर 40% से अधिक थीं।
GBA मोनोक्युलर ऑप्टिकल इमेजिंग का उपयोग करता है, यानी यह सीधे त्रि-आयामी माप का उपयोग करने के बजाय द्वि-आयामी तस्वीरों के आधार पर ऊंचाई का अनुमान लगाता है। हालांकि एआई छाया और परिप्रेक्ष्य का उपयोग करके ऊंचाई का विश्लेषण करने में सक्षम है, लेकिन यह अक्सर जटिल छत के आकार, आस-पास के पेड़ों या घनी आबादी वाले भारतीय शहरों में इमारतों की निकटता के कारण भ्रमित हो जाता है।
माइक्रोसॉफ्ट और गूगल द्वारा जारी किए गए पिछले वैश्विक डेटासेट मुख्य रूप से द्वि-आयामी रूपरेखाओं पर केंद्रित थे। GBA तीसरे आयाम - ऊंचाई - को जोड़ने का एक महत्वाकांक्षी प्रयास है, जो आधुनिक सतत विकास लक्ष्यों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। हालांकि, इसरो के अध्ययन से एक गंभीर सीमा पर प्रकाश डाला गया है। GBA बनाने के लिए उपयोग किए गए एआई मॉडल काफी हद तक यूरोप और उत्तरी अमेरिका के डेटा पर प्रशिक्षित थे। चूंकि ग्लोबल साउथ, विशेष रूप से भारत में वास्तुशिल्प शैलियाँ, निर्माण सामग्री और शहरी घनत्व बहुत भिन्न होते हैं, इसलिए एआई दृश्यों की सही व्याख्या करने में कठिनाई का सामना करता है।
इसके अलावा, GBA विवरण स्तर 1 के रूप में जाने जाने वाले एक सरलीकृत त्रि-आयामी प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है, जो प्रत्येक इमारत को एक सपाट ब्लॉक के रूप में मानता है, जिससे कई भारतीय स्थलों की विशेषता वाले जटिल शिखर, ढलान वाली छतें और हेलीपैड अनदेखा हो जाते हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि ग्लोबलबिल्डिंगएटलस हमारे शहरों के क्षैतिज स्थान को समझने के लिए एक मूल्यवान स्रोत है, ऊर्ध्वाधर सटीकता की आवश्यकता होने पर इसका अत्यधिक सावधानी से उपयोग किया जाना चाहिए। यह कार्य समाज के लिए एक महत्वपूर्ण चेतावनी के रूप में कार्य करता है, क्योंकि स्मार्ट शहरों के डिजाइन, आपदा प्रतिक्रिया योजना या छत द्वारा उत्पादित सौर ऊर्जा की गणना करते समय यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि डेटा वास्तविकता को दर्शाता है। इन ऊंचाई त्रुटियों की पहचान करके, इसरो टीम ने भविष्य के सुधारों के लिए एक रोडमैप प्रदान किया है, यह सुझाव देते हुए कि ICESat-2 जैसे उपग्रहों से अधिक लेजर डेटा का एकीकरण अंततः एक ऐसे डिजिटल विश्व की ओर ले जा सकता है जो हमारे अपने जितना ही ऊंचा और जटिल हो।
