Исследователи провели один из первых независимых стресс-тестов для GlobalBuildingAtlas (GBA) — масштабного нового цифрового набора данных, целью которого является картографирование каждого здания на планете. Исследование, сосредоточенное на быстрорастущих городских ландшафтах Индии, выявило, что, хотя GBA демонстрирует высокую точность в определении местоположения зданий на земле, он систематически неверно измеряет их высоту, часто уменьшая фактическую высоту небоскребов более чем вдвое.
Этот вывод имеет критическое значение для специалистов по городскому планированию и климатологов, которые полагаются на трехмерные модели для прогнозирования таких параметров, как потребление энергии или движение паводковых вод в городе.
Работа была выполнена командой из Национального центра дистанционного зондирования (NRSC) при ISRO. Исследователи изучили различные городские районы, включая Мумбаи, Бангалор и Хайдарабад. Поскольку Индия переживает беспрецедентную урбанизацию, наличие цифровой карты ее городов становится необходимостью для эффективного управления ресурсами.
GlobalBuildingAtlas был недавно выпущен как ресурс открытого доступа, содержащий более 2,75 миллиарда отметок зданий по всему миру. Он является первым подобным ресурсом, предлагающим трехмерные данные в таком масштабе, предоставляя не только контуры зданий, но и приблизительные высоты и упрощенные трехмерные формы. Тем не менее, поскольку эти карты создаются с помощью искусственного интеллекта и спутниковых снимков, их точность может сильно варьироваться в зависимости от местных условий.
Для проверки GBA исследователи использовали спутник NASA ICESat-2 в качестве эталона из космоса. Этот космический аппарат применяет лазерный альтиметр, который посылает триллионы фотонов на поверхность Земли, измеряя время их возвращения для определения высоты с сантиметровой точностью. Команда сравнила эти лазерные измерения с оценками высоты GBA для 20 репрезентативных сооружений, варьирующихся от низкоэтажных промышленных складов до высоких жилых башен.
Для оценки горизонтальной точности, или точности контура, команда использовала снимки высокого разрешения с портала Bhuvan от ISRO, платформы для визуализации данных дистанционного зондирования. Эти изображения были обработаны моделью ИИ, Segment Anything Model 2, чтобы обеспечить эталон того, что находится на земле.
Результаты по горизонтальному картированию оказались впечатляющими. В запланированных жилых сообществах пяти крупных индийских городов GlobalBuildingAtlas был почти идеален, достигнув коэффициента полноты более 99%. В таких городах, как Бангалор и Калькутта, цифровая карта соответствовала фактическому зданию. Это указывает на то, что GBA является исключительно надежным инструментом для понимания плотности района или масштабов городского расползания.
Однако вертикальные результаты рассказали иную историю. Исследователи обнаружили систематическое отрицательное смещение, что означает, что GBA почти всегда недооценивал высоту зданий. Ошибки становились более значительными по мере увеличения высоты зданий. Например, для 266-метрового небоскреба в Мумбаи GBA оценил высоту всего в 113 метров, что представляет собой расхождение более чем в 150 метров. Для среднеэтажных зданий ошибки часто превышали 40%.
GBA использует монокулярную оптическую съемку, то есть оценивает высоту по двумерным фотографиям, а не используя прямые трехмерные измерения. Хотя ИИ способен анализировать тени и перспективы для оценки высоты, он часто путается из-за сложных форм крыш, близлежащих деревьев или тесной близости зданий в густонаселенных индийских городах.
Предыдущие глобальные наборы данных, такие как те, что выпускали Microsoft и Google, в основном фокусировались на двухмерных контурах. GBA представляет собой амбициозную попытку добавить третий измерение — высоту, что крайне важно для современных целей устойчивого развития. Однако исследование ISRO подчеркивает серьезное ограничение. Модели ИИ, использованные для создания GBA, в значительной степени обучались на данных из Европы и Северной Америки. Поскольку архитектурные стили, строительные материалы и городская плотность в Глобальном Юге, и особенно в Индии, сильно отличаются, ИИ испытывает трудности с корректной интерпретацией сцен.
Кроме того, GBA использует упрощенное трехмерное представление, известное как Уровень Детализации 1, которое рассматривает каждое здание как плоский блок, игнорируя сложные шпили, скатные крыши и вертолетные площадки, которые характеризуют многие индийские достопримечательности. Исследование заключает, что, хотя GlobalBuildingAtlas является ценным источником для понимания горизонтального расположения наших городов, его следует использовать с крайней осторожностью, когда требуется вертикальная точность. Эта работа служит жизненно важным предупреждением для общества, поскольку при проектировании умных городов, планировании ликвидации последствий стихийных бедствий или расчете солнечной энергии, производимой крышей, необходимо гарантировать, что данные отражают реальность. Выявляя эти ошибки высоты, команда ISRO предоставила дорожную карту для будущих улучшений, предполагая, что интеграция большего количества лазерных данных со спутников вроде ICESat-2 в конечном итоге может привести к цифровому миру, который будет таким же высоким и сложным, как наш собственный.
