涵盖全球27.5亿栋建筑3D地图问世

　　据英国《自然》周刊网站12月11日报道，科学家们绘制了囊括世界上几乎所有建筑的最详细的3D地图。该地图名为“全球建筑地图集”，结合卫星图像和机器学习技术，生成了覆盖全球97%建筑的3D模型。

　　12月1日发表在开放获取的德国杂志《地球系统科学数据》上的该数据集，涵盖了27.5亿栋建筑，每栋建筑均绘有轮廓和高度图，空间分辨率为3米×3米。

　　研究报告的合著者、德国慕尼黑工业大学的地球观测数据科学家朱晓香表示，3D地图为灾害风险评估、气候建模和城市规划开辟了新的可能性。她补充说，该地图还可以帮助改进研究人员监测实现联合国城市和社区可持续发展目标的方式。

　　朱晓香说，传统上，绘制全球范围的详细3D地图一直很困难，因为这通常需要激光扫描或高分辨率立体图像。该团队的解决方案是将深度学习与激光扫描技术相结合，来估测建筑高度。该工具是根据来自168座城市的光探测和测距获得的参考数据进行训练的，这些城市主要位于欧洲、北美和大洋洲。

　　研究人员利用2019年拍摄的大约80万张卫星图像创建了这份3D地图，并使用深度学习工具来估测建筑物的高度、体积和面积。

　　该研究发现，在地图上的世界所有建筑中，亚洲占近一半，大约有12.2亿栋建筑。亚洲也以1.27万亿立方米的建筑体积占据世界首位，这反映出中国、印度和东南亚在快速城市化，且拥有密集的大都市群。

　　非洲的建筑数量位居第二，为5.4亿栋。但它们的总体积只有1170亿立方米，这突显了非洲普遍是小型低层建筑。

　　城市规模分析说明了建筑体积如何与人口密度和经济发展相关联。在欧洲，芬兰的人均建筑体积是希腊的六倍。该研究还显示，尼日尔的人均建筑体积仅为全球平均水平的1/27。

　　这些数据表明，传统的2D城市增长指标，如建成区，可能会掩盖基础设施和生活条件之间的关键差异。

　　澳大利亚昆士兰大学的城市规划研究员多里娜·波亚尼说，这个数据集对她的研究而言非常有价值，因为她以前依赖的是静态的2D数据。

　　波亚尼说：“由于这些数据可以定期更新，未来五到十年将非常有用，它们将揭示城市地区随着时间推移是如何发展的。”

　　她说，该数据集为研究腐败问题提供了新的机会，使研究人员能够“将建筑物或项目与特定的开发商、公司或有政治关系的行为者联系起来，并探究某个人际网络群体在高价值项目或战略区位项目中是否占比过高”。

　　波亚尼说，她之前的研究将非正式定居点与选举结果联系起来。每逢选举临近，一些政党往往会忽视这些定居点。她表示，借助更优质的动态数据集，她的研究工作有望获取更多高质量的实证依据。

　　澳大利亚莫纳什大学的交通和城市规划师利通·卡姆鲁扎曼表示，该数据集在帮助追踪世界各地的城市化进程方面具有很大潜力。

　　他说：“世界上许多地方没有任何关于其城市和建筑如何发展的信息。这个数据集对每个人都很有用，无论他们住在哪里。”（编译/刘宗亚）