
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Müəlliflər: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Tao Ye Hongyu Shan Jidong Wu Qiang Zhou Mingfu Ma Wenzhi Zhao Ru Ya Yuan Gao Lizheng Wu Abstrakt Regional şəhər planlaşdırması, resursların ayrılması və fəlakət riski tədqiqatları üçün böyük miqyaslı, yüksək dəqiqlikli bina paylama məlumatları vacib bir fonddur. Çinghay-Tibet platası dünyanın üçüncü qütbudur. Çinghay-Tibet platosundakı yerli insan-ətraf mühit qarşılıqlı əlaqələrini başa düşmək çox vacib olsa da, ərazinin genişliyi və uzaqlığı səbəbindən yüksək rezolyusiyalı bina izləri məlumatlarının olmaması bu sahədə çətinliklər yaradıb. Bu tədqiqatda, yüksək rezolyusiyalı Google şəkillərindən və AI Earth platformasının bina konturunun çıxarılması alqoritmindən istifadə edərək, Çinghay-Tibet platosu və ətraf ərazilərinin ilk vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü izlərini yaratdıq. Nəticələrimiz 6092.7 km² ərazini əhatə edən 13.09 milyon binanı əhatə edir ki, bu da ümumilikdə 250 km² test nümunələri ilə yoxlanılıb. Məlumatlar ümumi dəqiqlik 87%, geri çağırma 91.9% və F1 balı 64.8% təşkil edib, beləliklə də CBRA ilə müqayisədə tədqiqat sahəsinin bina paylanmasının təkmil təsvirini təmin edir. Bizim işimiz bu ərazidəki fəlakət riskləri ilə bağlı tədqiqatlar üçün pozlama qiymətləndirilməsini asanlaşdırmaq potensialına malikdir. Əvvəlki məlumatlar və Xülasə Rəqəmsal dövrün yaranması bina paylanması və atributları haqqında etibarlı məlumatlara tələbatı artırıb , , . Bina paylanması məlumatları təkcə binaların deyil, həm də əhalinin və fiziki aktivlərin əhəmiyyətli məkan məlumatlarını təmin edir , insan fəaliyyətinin yaxşı göstəricisi kimi xidmət edir. Son onilliklərdə bina paylanması məlumatları şəhər və kənd inkişafının monitorinqində geniş istifadə olunmuşdur , , şəhərləşmənin qida təhlükəsizliyi, biomüxtəliflik, iqlim dəyişikliyi və ictimai rifah və sağlamlığa təsirlərini başa düşmək üçün , , regional inkişaf strategiyalarının formalaşdırılması və şəhər və kənd ekosistemlərinin qorunması üçün , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Peykdən alınan və hava təsvirləri, eləcə də maşın öyrənmə və dərin öyrənmə alqoritmlərindəki son nailiyyətlər bina paylanması məlumatlarının mövcudluğunu artırıb , , . Bina paylanması məlumatları landşaft istifadəsi/örtüyü məlumatlarının bir hissəsi kimi raster formatında təqdim edilmişdir. Ən son buraxılışa Sentinel peyklərindən istifadə edərək, üç 10 metrli qlobal landşaft istifadəsi/örtüyü məhsulu daxildir: Google Dynamic World (DW) , Esri 2020 Land Cover , və Avropa Kosmik Agentliyinin (ESA) World Cover 2020 (WC) . Məkan paylanması məlumatlarından əlavə, tədqiqatçılar bina hündürlüyü kimi bina piksellərinə atribut məlumatları da əlavə etməyə çalışırlar . Məsələn, O. He .  1990-2010-cu illəri əhatə edən dünyanın ilk 30 metrlik rezolyusiyalı, 3D şəhər yayılma məlumat dəstini yaratmaq üçün çoxmənbəli uzaqdan zondlama məlumatlarının birləşməsindən istifadə etmişdir. Məkan rezolyusiyasının davamlı yaxşılaşdırılmasına baxmayaraq, raster əsaslı bina paylanması məlumatları hələ də məkan obyektlərini təsvir edə bilmir , və rezolyusiyanın artırılması saxlama və hesablama xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə artırır . 12 13 14 15 16 17 14  və dig 7 18 12 Vektor formatındakı bina paylanması məlumatları, həmçinin vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü və ya bina izləri kimi tanınır, bu da bina konturunun yerdə proqnozlaşdırılmış bir görünüşüdür , , bu da coğrafi mövqe, sərhədlərin məkan əhatəsi və ayrı-ayrı binaların izləri kimi məlumatları təmin edir. İctimai xidmət təminatçıları (məsələn, Google Earth və OpenStreetMap) geniş əhatə dairəsi, sürətli yeniləmələr və aşağı xərclərlə açıq məlumatlara əsaslanan vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü məlumatları təqdim edirlər , , . 2022-ci ildə Microsoft Korporasiyası, Çin istisna olmaqla, hər bir qitə üçün 2014-2021-ci illərə aid Bing Maps (Maxar və Airbus şəkilləri daxil olmaqla) əsasında 777 milyon binanın konturunu çıxarmaq üçün dərin neyron şəbəkə əsaslı semantik seqmentasiyadan istifadə etdi. 30 May 2023-cü ildə Google, 58 milyon km² ərazini əhatə edən 0,5 metrlik yüksək rezolyusiyalı peyk şəkillərindən çıxarılan 1,8 milyard bina konturu məlumat dəstini buraxdı. Təpə nöqtələri və yollarla təmsil olunan vektor məlumatlarının aşağı təkrarlanması və sıx strukturu, mesh ölçüsündən asılı olmayaraq daha yüksək coğrafi dəqiqlik təmin edir və topoloji qaydaların tətbiqi vektor məlumatlarının bütövlüyünü daha da yaxşılaşdırır . 19 20 21 22 23 13 Şəkil rezolyusiyasının artması və məlumat əldə etmə xərclərinin azalması, eləcə də son çıxarma alqoritmlərindəki nailiyyətlər sayəsində bina paylanması məlumatlarının rezolyusiyası və əhatə dairəsi davamlı olaraq yaxşılaşır . Çox yüksək rezolyusiyalı (VHR) şəkillərin yararlılığı, ənənəvi əl ilə hazırlanmış xüsusiyyət əsaslı üsulların  və ya dərin öyrənmə əsaslı üsulların  tətbiqi ilə bina izlərinin çıxarılmasını təmin etmişdir. Əvvəlki yanaşma bina görkəmlərinin və ölçülərinin müxtəlifliyi, həmçinin mürəkkəb qaydalar və parametrlərin təyin edilməsi çətinlikləri ilə qarşılaşdığı üçün, böyük miqyaslı, yüksək rezolyusiyalı uzaqdan zondlama şəkillərinə tətbiqi məhdudlaşır . Dərin öyrənmə əsaslı üsullar (məsələn, konvolyusiyalı neyron şəbəkələri) bina səhnəsi seqmentasiyasında yüksək səviyyəli və ayırıcı xüsusiyyətləri avtomatik öyrənmədə effektiv və üstün performans göstərmişdir. Sun .  müxtəlif miqyaslardakı çox miqyaslı konvolyusiyalı neyron şəbəkə strukturlarından çıxarılan dərin xüsusiyyətlərdən tam istifadə etmək üçün paralel dəstək vektor maşınlarına əsaslanan bir birləşmə strategiyası təklif etmişdir ki, bu da şəhər ərazilərində mürəkkəb binaların çıxarılmasında üstün performans göstərir. Bununla belə, binaların seqmentasiyası zamanı modelin dəqiqliyi təlim nümunələrinin keyfiyyəti ilə məhdudlaşa bilər ki, bu da ekstrapolyasiyanı çətinləşdirir. Dərin modellərdə yüksək səviyyəli semantika və aşağı səviyyəli detalların çatışmazlığı, nəticədə kənar bulanıqlıq və kiçik binaların əksik olması, dərin öyrənmənin bina izlərinin çıxarılmasında tətbiqini də çətinləşdirir. 24 25 13 26  və dig 27 Çinghay-Tibet platosu regionu dünyanın ən yüksək ərazisidir, dəniz səviyyəsindən orta hesabla 4000 metrdən yuxarı yüksəkliyə malikdir və 2,5 milyon km² ərazini əhatə edir . Bu regionun ifrat iqlimi, soyuq və uzun qışları, böyük illik və sutkalıq temperatur fərqləri və zəif daxili istilik mühitinə baxmayaraq, 10 milyondan çox insan burada yaşayır. Bu region Çinin ən böyük ekoloji baryeri olsa da , insan fəaliyyəti onun həssas ekoloji mühitinə  əhəmiyyətli dərəcədə təsir etmişdir. Bu region həmçinin zəlzələlər, sürüşmələr, palçıq axınları, buzlaq gölü daşqınları və qar fəlakətləri ilə fəlakətlərə daha çox məruz qalır, nəticədə insan tələfatı və əmlak itkiləri baş verir , , . Buna cavab olaraq, insan fəaliyyətinin paylanmasını modelləşdirmək üçün dəqiq bina paylanması məlumatları insan-ətraf mühit qarşılıqlı əlaqələrini öyrənmək üçün , , həmçinin təbii fəlakətlər üçün pozlama və risk analizi üçün ,  vacibdir. Əlavə olaraq, bu regionda uzun müddətli günəş işığı, bol günəş enerjisi ehtiyatları və dam örtükləri və açıq sahələr kimi kifayət qədər günəş enerjisi toplama səthləri mövcuddur , . Yüksək rezolyusiyalı kənd bina paylanması məlumatları, fotovoltaik potensialı qiymətləndirmək və kənd ərazilərində yaşayanların həyat səviyyəsini səmərəli şəkildə yaxşılaşdırmaq üçün etibarlı məlumat bazası təmin edə bilər , . 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 Gelişməkdə olan bir region olaraq, Çinghay-Tibet platosu və qonşu ərazilərində geniş ərazi, seyrək bina paylanması, uzaq məsafə və resurs məhdudiyyətləri səbəbindən hələ də yüksək dəqiqlikli vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü məlumatlarının tam dəsti yoxdur. Ən asan əlçatan məlumatlar Çinin milli miqyasında təqdim olunanlardır, o cümlədən 2,5 metrlik gridli Çin Bina Dam Örtüyü Sahəsi məlumatları (CBRA, Liu ., 2023b) və bina kateqoriyalarını əhatə edən 1 metrlik rezolyusiyalı Çinin ilk milli landşaft örtüyü xəritəsi (SinoLC) . Bu raster məlumatları məkan obyektlərini xarakterizə edə bilmir və böyük saxlama resursları tələb edir. Zhang .  tərəfindən Çinin 90 böyük şəhəri üçün buraxılmış vektorlaşdırılmış dam örtüyü sahəsi məlumatları bu boşluğu qismən doldurdu; lakin, bu məlumat dəstində yalnız Çinghay-Tibet platosundakı 14 şəhər daxil edilmişdir və 2 milyon km² ərazi üçün vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü məlumatları hələ də yoxdur.  və dig 42  və dig 13 Beləliklə, bu tədqiqatın məqsədi, yüksək rezolyusiyalı peyk təsvirlərini və dərin öyrənmə alqoritmini birləşdirərək, Çinghay-Tibet platosu və ətraf ərazilərinin vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü izlərini yaratmaqdır. Məlumat dəstimiz müxtəlif subregionlar boyunca 250 km² qəfəsləri əhatə edən test nümunələri istifadə edilərək yoxlanıldı və nəticədə 91.92% ümumi dəqiqlik və 64.81% F1 balı əldə edildi. Metodlar Çərçivə Bu tədqiqatda, Çinghay-Tibet platosu və Çinin qonşu regionu üçün vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü məlumat dəstini yaratmaq üçün AI Earth platformasından bina çıxarma alqoritmlərindən istifadə etdik (Şəkil  ). Çərçivəmizin əsas hissələri bunlardan ibarət idi: (1) peyk məlumatlarının və köməkçi məlumatların hazırlanması və ilkin işlənməsi; (2) AI Earth platformasından istifadə edərək vektorlaşdırılmış bina dam örtüyü çıxarılması; (3) əl ilə vektorlaşdırılmış dam örtüyü məlumatlarından istifadə edərək yoxlama. 1    Bina dam örtüyünün çıxarılması və yoxlanılması üçün çərçivə. Tədqiqat sahəsi Bu tədqiqat əsasən Çinghay-Tibet platosu və onun qonşu cənub-qərb Çin regionlarına, ikinci Tibet platosu elmi ekspedisiyası və tədqiqat proqramının ümumi çərçivəsi daxilində diqqət yetirmişdir ; coğrafi olaraq, Tibet Muxtar Rayonu, Çinghay əyalətləri, qərbi Yunnan əyaləti, qərbi Sıçuan əyaləti, cənub-qərb Qansu əyaləti və cənub Sinçan Muxtar Rayonu daxildir. Tədqiqat sahəsinin orta hündürlüyü dəniz səviyyəsindən 4000 metrdir. Tədqiqat sahəsində əhalinin və binaların paylanması hündürlük və iqlimdən (Şəkil  ) əhəmiyyətli dərəcədə təsirlənir, əsasən Jilong County (Tibet) - Qilian County (Çinghay) xəttinin şərqində cəmləşir ; şərqdə, Yunnan əyaləti, qərbi Sıçuan əyaləti və Xining-Lanzhou Sarı Dəniz hövzəsindəki çay vadilərində sıx şəkildə paylanırlar. Xəttin qərbindəki plato səthində, əhalinin və binaların əksəriyyəti böyük çay vadilərindəki məhdud kənd təsərrüfatı-otlaq sahələrində və yol nəqliyyat dəhlizləri boyunca paylanmışdır. 43 2 44    Tədqiqat sahəsi (əhali məlumatları LandScan-dan, DEM Resurs və Ətraf Mühit Elm və Məlumat Mərkəzindən alınmışdır). Peyk təsvirləri Açıq mənbəli, yüksək rezolyusiyalı peyk təsvir məlumatları Rivermap Co. ( ) tərəfindən əldə edilmişdir. Bu məlumatlar Google Earth-ün peyk təsvirləri və hava məlumatlarının inteqrasiyasından alınmışdır. Bunlar arasında, peyk təsvirləri əsasən DigitalGlobe-un QuickBird və WorldView kommersiya peyklərindən, hava fotoşəkilləri isə Böyük Britaniyanın BlueSky və ABŞ-ın Sanborn şirkətlərindən alınmışdır . Hər bir yer üçün, yerli ərazilərdə 0,15 m-ə qədər rezolyusiyaya malik bir neçə təsvir kolleksiyası mövcuddur. Belə məlumat inteqrasiyası mürəkkəb səhnələrdə obyekt tanınması üçün geniş istifadə edilmişdir , , ,  və obyekt tiplərinin böyük miqyaslı, yüksək rezolyusiyalı xəritələşdirilməsi potensialına malikdir . http://www.rivermap.cn/index.html 45 46 47 48 49 50 Tədqiqat sahəmizin ümumi sahəsi 3,06 milyon km², peyk təsvir məlumatlarının təxmin edilən ölçüsü isə 0,6 metr məkan rezolyusiyası ilə 29,4 TB-dır. Bu miqyasları nəzərə alaraq, tədqiqat sahəmizi əhatə edən kiçik ölçülü paketləri endirmək üçün 0,175° × 0,175° ölçüdə şəbəkələr yaradıldı, bütün tədqiqat sahəsini əhatə etmək üçün ümumilikdə 10.033 şəbəkə istifadə edildi. Endirilən şəbəkələrin faktiki sayı iki səbəbdən daha az, 5921 oldu. Birincisi, tədqiqat sahəsinin böyük hissəsi binaların olmadığı yaşayış olmayan ərazilərdən ibarət olduğundan, tikili sahə pikseli olmayan şəbəkələri ESA World Cover məhsulundan istifadə edərək təsadüfən istisna etdik. İkincisi, Çinin 90 şəhəri üçün vektorlaşdırılmış dam örtüyü sahəsi məlumatları (yəni, Lxas, Şannan, Kunminq, Xininq, Haydonq, Çanqjou, Bayyin, Lanzhou, Çenqdu, Dali, Liciang, Kunminq, Çjaotunq və Yuxi) mövcud olan şəhərlər/prefekturalar da istisna edildi . Təsvirlər sentyabr 2022-dən yanvar 2023-ə qədər endirildi, 0,6 m rezolyusiyası, təxminən 3 GB ölçüsündə vahid çərçivə və ümumi 2,72 TB ölçüsü ilə. Endirilən təsvirlər əsasən 2019-2021-ci illərdə çəkilmişdir, lakin bəzi uzaq ərazilərin təsvirləri 2001-ci ilə qədər təxmin edilə bilər (Şəkil  ). 13 3    Təsvir endirmə və təsvir çəkilmə vaxtı üçün şəbəkələr. Köməkçi məlumatlar Köməkçi məlumatlarımıza yüksək rezolyusiyalı landşaft örtüyü xəritələri, rəqəmsal yüksəklik modeli (DEM), normalized fərqə əsaslanan bitki örtüyü indeksi (NDVI) və nümunə götürmə məqsədilə sonrakı klaster analizi üçün əhali paylanması məlumatları daxildir (Cədvəl  ). 1 Landşaft örtüyü və tikili sahə üçün, Zanaga .  tərəfindən hazırlanmış ESA-nın World Cover məhsulu Zenodo-dan ( ) əldə edilmişdir. Məhsul, 2020-ci ildə qlobal landşaft örtüyünü təmsil etmək üçün təsadüfi meşə alqoritmi ilə təlim keçirilmiş Sentinel 1 və Sentinel 2 peyk təsvirlərinə əsasən 2020-ci ilin bütün ili üçün və dünya ətrafında paylanmış 141.000 unikal nöqtə nümunəsinə əsaslanaraq yaradılmışdır; bu, nisbətən kiçik minimum xəritə vahidi nəz  və dig 17 https://zenodo.org/records/5571936

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Bu audio hekayənin orijinal dilində hazırlanmışdır!

AI uza Bəşəriyyətin Ən Uzaq Bölgələrindən Birində 13 Milyon Bina Xəritələşdirir

About Author

ŞƏRHLƏR

ETİKET ASIN

BU MƏQALƏ TƏQDİM EDİLMİŞDİR

Related Stories

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps