9 Minute
Cercetătorii de la Technical University of Munich (TUM) au publicat cea mai amplă hartă tridimensională a structurilor construite de oameni realizată până în prezent: un GlobalBuildingAtlas online care localizează și modelează aproximativ 2,75 miliarde de clădiri la nivel global. Creat pe baza imaginilor din satelit, a măsurătorilor de înălțime și a algoritmilor de învățare automată, atlasul oferă o perspectivă volumetrică asupra formei urbane la o scară fără precedent.
Un salt de la amprente la orașe volumetrice
Seturile de date globale anterioare — cum ar fi baza de date de amprente a clădirilor oferită de Microsoft — s-au concentrat în mare parte pe contururi bidimensionale. Atlasul TUM merge mai departe prin estimarea înălțimilor clădirilor și prin generarea de blocuri 3D de 3 pe 3 metri care descriu forma și volumul aproximativ al aproape fiecărei structuri. Această rezoluție spațială nu este suficient de fină pentru a dezvălui detalii ale fațadelor, dar oferă o granularitate de aproximativ 30 de ori mai mare decât colecțiile de amprente anterioare, făcându-l mult mai util pentru măsurarea densității și a scării verticale a zonelor urbane.
De ce contează volumul? Pentru că o simplă amprentă la sol poate induce în eroare planificatorii și analiștii în privința numărului de persoane care locuiesc sau lucrează într-un loc. Volumul surprinde masa tridimensională a unei clădiri și oferă un proxy îmbunătățit pentru populație, capacitatea locativă și cererea de infrastructură. Atlasul introduce un indicator nou: volum de clădire pe cap de locuitor, care corelează masa construită totală dintr-o zonă cu populația acesteia, servind ca un semnal pentru disponibilitatea locuințelor, diferențele socioeconomice și forma urbană.
Pe lângă aceste beneficii conceptuale, datele volumetrice sunt esențiale pentru politici urbane mai bine informatizate. Metrici precum volumul construit per locuitor permit comparări mai corecte între orașe cu aceeași amprentă la sol, dar cu înălțimi foarte diferite — de exemplu, cartiere cu blocuri înalte versus zone cu locuințe joase și întinse. Aceasta are implicații directe pentru planificarea transportului, pentru calculul cererii energetice și pentru strategiile de locuire accesibilă.
Cum a fost creat atlasul
Proiectul s-a bazat pe un arhiv uriaș de imagini din satelit, combinat cu mostre de înălțime măsurate și modele de învățare automată care extrapolează înălțimile în regiuni unde măsurătorile directe sunt rare. Prin antrenarea algoritmilor să recunoască forme de acoperiș, umbre și indici contextuali (cum ar fi aliniamentele stradale sau densitatea clădirilor), echipa a generat estimări 3D pentru miliarde de structuri din întreaga lume.
Metodologic, procesul a inclus mai multe etape: preprocesare și corecție radiometrică a imaginilor satelitare, fuziunea datelor de înălțime (de exemplu, modele digitale de teren și puncte LIDAR acolo unde au fost disponibile), etichetare semi-automatizată și antrenarea rețelelor neuronale convoluționale pentru inferența înălțimii. Apoi, s-a realizat o grilă regulară de 3x3 metri în care s-au agregat estimările pentru a obține blocuri volumetrice standardizate. Această abordare facilitează analiza comparativă la scară urbană și continentală.
Pașii conducți de inteligența artificială au făcut ca proiectul să fie gestionabil la un nivel global, dar au introdus și incertitudini bine cunoscute. Echipa TUM recunoaște că înălțimile clădirilor înalte sunt adesea subestimate și că unele regiuni — în special părți din Africa și zone rurale slab cartate — necesită mai multe date locale de antrenament și validare la sol. Totuși, setul de date reprezintă o îmbunătățire semnificativă atât în acoperire, cât și în detaliu tridimensional comparativ cu resursele anterioare.
Atlasul este disponibil public online sub denumirea GlobalBuildingAtlas, iar autorii studiului care stă la baza sa au publicat metodologiile și validările în jurnalul Earth System Science Data (2025). Pentru cercetătorii interesați de reproducibilitate, părți din fluxurile de lucru, metadatele și exemple de cod sunt adesea oferite ca resurse suplimentare în cadrul repozițiilor asociate studiului; aceasta facilitează auditul științific și adoptarea practică în aplicații locale.
Atlasul a permis cercetătorilor să cartografieze densitatea clădirilor la scara globală
Implicații pentru orașe, climă și planificarea în caz de dezastre
Datele volumetrice despre clădiri au aplicații imediate în mai multe domenii. Planificatorii urbani pot utiliza volumul construit pentru a estima concentrația populației cu mai multă precizie, sprijinind decizii privind școli, spitale și transport public. Managerii de risc și protecție civilă pot modela mai bine expunerea și vulnerabilitatea prin înțelegerea nu doar a poziției clădirilor, ci și a masei construite din zonele vulnerabile la pericole naturale precum inundații, cutremure sau furtuni.
Odată integrate în modelele de risc, datele volumetrice permit estimări mai precise ale pierderilor potențiale (de exemplu, volumul combustibilului structural expus la incendiu sau masa totală care poate fi afectată de un cutremur). În gestionarea dezastrelor, această profunzime informațională poate îmbunătăți prioritizarea operațiunilor de intervenție și alocarea resurselor pe cartiere cu densitate volumetrică ridicată.
O altă aplicație importantă este în domeniul schimbărilor climatice și al mediului urban: oamenii de știință pot integra volumul urban în modele ale cererii de energie pentru clădiri, în estimări ale efectului de insulă termică urbană și în calcule ale emisiilor asociate construcțiilor. De exemplu, volumul total al clădirilor dintr-o zonă este un indicator relevant pentru consumul energetic, deoarece influențează suprafața de transmisie termică și potențialul de stocare termică.
Pe plan de politici, pe măsură ce Organizația Națiunilor Unite urmărește obiectivele de dezvoltare durabilă (SDG) privind orașe incluzive, sigure și reziliente, datele 3D oferă o imagine mai precisă a inegalităților urbane și a nevoilor de infrastructură. Indicatori precum volumul construit pe cap de locuitor pot scoate la iveală discrepanțe în densitatea locuințelor și în investițiile publice și private, pe care hărțile 2D le pot ascunde.
Limitări, validare și îmbunătățiri viitoare
Nici o hartă generată automat la scară globală nu este perfectă. Echipa TUM evidențiază prejudecăți regionale când datele de antrenament sunt limitate, subestimarea sistematică a clădirilor foarte înalte și provocările obișnuite ale produselor derivate din satelit — acoperire de nori, variații sezoniere și utilizări mixte ale terenului. Atlasul este formulat în mod explicit ca fiind iterativ: sondaje la sol adiționale, mostre de antrenament mai diverse și algoritmi îmbunătățiți vor rafina estimările de înălțime și vor reduce erorile regionale.
Validarea rămâne o componentă centrală. Cercetătorii au comparat estimările cu seturi de date locale detaliate (de exemplu LIDAR, date cadastrale și măsurători GPS) acolo unde aceste surse au fost disponibile, raportând metrici de performanță precum eroarea medie absolută a înălțimii și coeficientul de corelație între volum estimat și date demografice. Aceste evaluări transmise în publicațiile științifice permit utilizatorilor să înțeleagă gradul de încredere al datelor pentru aplicații specifice.
Deschiderea accesului la date este un avantaj major: pe măsură ce mai mulți cercetători, autorități locale și organizații non-profit folosesc și validează setul de date, erorile pot fi identificate și corectate, iar atlasul poate deveni o bază comună pentru cercetare urbană și pentru politici publice. Comunitatea științifică poate contribui prin etichetări locale, validări participative sau prin dezvoltarea de module de corecție care țin cont de particularitățile locale (de exemplu, tipuri de acoperiș specifice, materiale reflectorizante, sau tipice modele de dezvoltare urbană).
Expert Insight
Dr. Elena Marquez, o specialistă în geo-spațial urban care nu a fost implicată în proiect, remarcă: "Acest atlas reprezintă un pas major înainte deoarece schimbă unitatea de analiză de la amprente plate la adevărata țesătură urbană tridimensională. Chiar și cu incertitudinile actuale, metricile bazate pe volum ne permit să punem întrebări mai bune despre locuire, servicii și reziliență. Următorul pas va fi integrarea datelor census locale și a informațiilor despre folosirea clădirilor pentru a traduce volumul în rezultate funcționale — cine locuiește unde și de ce."
Pe termen mediu, GlobalBuildingAtlas promite să fie o platformă puternică pentru munca interdisciplinară: dezvoltatorii de satelit și AI pot perfecționa detectarea și inferența de înălțime; urbaniștii și demografii pot testa modele noi de repartizare a populației; iar factorii de decizie pot fundamenta alocarea de finanțare pe o imagine mai clară a mediilor construite. În plus, integrarea cu date socioeconomice și de infrastructură poate permite scenarii de politică publică mai nuanțate, de la planuri de extindere a transportului până la programe de renovare și reducere a riscului la dezastru.
În contextul cercetării urbane, acest set de date oferă și oportunități pentru dezvoltarea de noi indicatori: densitatea volumetrică a clădirilor, raportul volum/zonă publică, sau volumul ocupat de utilizări rezidențiale versus comerciale. Fiecare dintre acești indicatori poate contribui la evaluări mai detaliate ale accesului la servicii, ale calității locuirii și ale vulnerabilităților socio-spațiale.
În concluzie, deși există provocări de validare și necesitatea unor date locale suplimentare, GlobalBuildingAtlas marchează o schimbare conceptuală importantă în modul în care mărim, comparăm și planificăm mediile construite. Prin combinarea imaginilor satelitare, a măsurătorilor de teren și a inteligenței artificiale, această resursă deschide noi căi pentru abordări bazate pe date în planificarea urbană, gestionarea riscului și politica climatică.
Sursa: sciencealert
Lasă un Comentariu