ШІ нанесла на карту 13 мільёнаў будынкаў у адным з самых аддаленых рэгіёнаў свету

```html Аўтары: Тао Е Хан'юй Шань Цзідун У Цзян Чжоу Мінфу Ма Вэньчжы Чжаа Ру Я Юань Гаа Лічжэн У Рэзюмэ Маштабныя дадзеныя аб размеркаванні будынкаў з высокай дакладнасцю з'яўляюцца важнай асновай для рэгіянальнага горадабудаўнічага планавання, размеркавання рэсурсаў і даследавання рызык стыхійных бедстваў. Цібетскае плато — гэта трэці полюс свету. Хоць разуменне ўзаемадзеяння чалавека і навакольнага асяроддзя на Тыбецкім плато мае крытычнае значэнне, яно абмяжоўвалася недахопам даных аб плане будынкаў з высокім разрозненнем з-за велізарнай тэрыторыі і аддаленасці раёна. У гэтым даследаванні мы стварылі першыя вектарныя адбіткі дахаў будынкаў Тыбецкага плато і прылеглых да яго раёнаў, выкарыстоўваючы здымкі Google з высокім разрозненнем і алгарытм экстракцыі контураў будынкаў платформы AI Earth. Нашы вынікі ўключаюць 13,09 мільёна будынкаў, якія ахопліваюць 6092,7 км2, правераныя на агульнай плошчы 250 × 1 км2 тэставых узораў. Дадзеныя мелі агульную дакладнасць 87%, узгадненне 91,9% і F1-ацэнку 64,8%, такім чынам, забяспечваючы палепшанае апісанне размеркавання будынкаў у даследаванай вобласці ў параўнанні з CBRA. Наша праца мае велізарны патэнцыял для палягчэння ацэнкі ўздзеяння для даследаванняў рызык стыхійных бедстваў у гэтым раёне. Кантэкст і рэзюмэ Надыход дыгітальнай эры павялічыў попыт на надзейныя дадзеныя аб размеркаванні і атрыбутах будынкаў , , . Дадзеныя аб размеркаванні будынкаў прадастаўляюць важную прасторавую інфармацыю не толькі пра будынкі, але і пра насельніцтва і матэрыяльныя каштоўнасці , служачы добрым паказчыкам чалавечай актыўнасці. У апошнія дзесяцігоддзі даныя аб размеркаванні будынкаў шырока выкарыстоўваліся для маніторынгу гарадскога і сельскага развіцця , , разумення ўплыву урбанізацыі на харчовую бяспеку, біяразнастайнасць, змяненне клімату, а таксама дабрабыт і здароўе насельніцтва , , распрацоўкі рэгіянальных стратэгій развіцця і аховы гарадскіх і сельскіх экасістэм , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Прагрэс у спадарожнікавых і аэрафотаздымках, разам з нядаўнім прагрэсам у алгарытмах машыннага навучання і глыбокага навучання, спрыяў даступнасці даных аб размеркаванні будынкаў , , . Дадзеныя аб размеркаванні будынкаў прадастаўляюцца ў растравым фармаце як частка даных аб землекарыстанні/земляпокрыве. Найбольш актуальныя выпускі ўключаюць тры глабальных прадукты землекарыстання/земляпокрыву з разрозненнем 10 м, заснаваныя на спадарожніках Sentinel, а менавіта Dynamic World (DW) ад Google , Esri’s 2020 Land Cover , і World Cover 2020 (WC) Еўрапейскага касмічнага агенцтва (ESA) . Акрамя інфармацыі пра прасторавую размеркаванне, даследчыкі таксама спрабуюць дадаць да пікселяў будынкаў інфармацыю аб атрыбутах, такую як вышыня будынка . Напрыклад, Хе . выкарыстоўвалі зліццё даных дыстанцыйнага зандавання з розных крыніц для стварэння першага ў свеце набору даных аб трохмерным прасторавым і часавым распаўсюджванні гарадскіх тэрыторый з разрозненнем 30 м, які ахоплівае перыяд з 1990 па 2010 год. Нягледзячы на пастаяннае паляпшэнне прасторавага разрознення, растравыя дадзеныя аб размеркаванні будынкаў па-ранейшаму не могуць апісваць прасторавыя аб'екты , а павелічэнне разрознення значна павялічвае выдаткі на захоўванне і вылічэнні . 12 13 14 15 16 17 14 і інш 7 18 12 Дадзеныя аб размеркаванні будынкаў у вектарным фармаце, таксама вядомыя як вектарныя дахі будынкаў або контуры будынкаў, уяўляюць сабой контурныя дадзеныя будынка, праецыраваныя на зямлю пры выглядзе зверху , , якія прадастаўляюць інфармацыю, такую як геаграфічнае становішча, прасторавая працягласць межаў і контур асобнага будынка. Публічныя пастаўшчыкі паслуг (напрыклад, Google Earth і OpenStreetMap) прадастаўляюць адкрытыя вектарныя даныя дахаў будынкаў з шырокім пакрыццём, хуткім абнаўленнем і нізкай коштам , , . У 2022 годзе Microsoft Corporation выкарыстала семантычную сегментацыю на аснове глыбокіх нейронных сетак для вылучэння контураў 777 мільёнаў будынкаў, некаторыя з якіх утрымліваюць даныя аб вышыні будынка, на аснове Bing Maps (уключаючы здымкі Maxar і Airbus) з 2014 па 2021 год для кожнага кантынента, акрамя Кітая. 30 мая 2023 года Google выпусціла набор даных з 1,8 мільярда контураў будынкаў, вылучаных са спадарожнікавых здымкаў з высокім разрозненнем 0,5 м, якія ахопліваюць плошчу 58 мільёнаў км2. Нізкая збытковасць і кампактная структура вектарных даных, прадстаўленых вяршынямі і шляхамі, забяспечваюць больш высокую геаграфічную дакладнасць, незалежна ад памеру сеткі, а ўвядзенне тапалагічных правілаў дадаткова павышае цэласнасць вектарных даных . 19 20 21 22 23 13 Дзякуючы павелічэнню разрознення здымкаў і зніжэнню выдаткаў на атрыманне даных, разам з нядаўнім прагрэсам у алгарытмах экстракцыі, разрозненне і ахоп даных аб размеркаванні будынкаў пастаянна паляпшаюцца . Жыццяздольнасць здымкаў з вельмі высокім разрозненнем (VHR) дазволіла вылучаць контуры будынкаў шляхам прымянення традыцыйных метадаў, заснаваных на вылучаных прыкметах , або метадаў, заснаваных на глыбокім навучанні . Паколькі першы метад сутыкаецца з праблемай разнастайнасці знешняга выгляду і памераў будынкаў, а таксама складанымі правіламі эмпірычнага падыходу і наладамі парогаў, ён абмяжоўваецца пры прымяненні да маштабных здымкаў дыстанцыйнага зандавання з высокім разрозненнем . Метады, заснаваныя на глыбокім навучанні (напрыклад, згортвальныя нейронныя сеткі), прадэманстравалі эфектыўную і выдатную прадукцыйнасць у аўтаматычным вывучэнні высокаўзроўневых і адрозных прыкмет пры сегментацыі сцэн будаўніцтва. Сунь . прапанавалі стратэгію зліцця на аснове паралельных машын падтрымкі для поўнага выкарыстання глыбокіх прыкмет, вылучаных са структур згортвальных нейронных сетак з рознымі маштабамі, з выдатнай прадукцыйнасцю ў экстракцыі складаных будынкаў у гарадскіх раёнах. Тым не менш, пры сегментацыі будынкаў дакладнасць мадэлі часцей за ўсё абмяжоўваецца якасцю навучальных узораў, што ўскладняе экстрапаляцыю. Недастатковае выкарыстанне высокаўзроўневай семантыкі і прапуск нізкаўзроўневых дэталяў у глыбокіх мадэлях, што прыводзіць да размыцця краёў і прапуску дробных будынкаў, таксама перашкаджае прымяненню глыбокага навучання ў экстракцыі контураў будынкаў. 24 25 13 26 і інш 27 Тыбецкі плато — гэта самы высокі рэгіён свету, сярэдняя вышыня якога складае больш за 4000 метраў над узроўнем мора, і ахоплівае плошчу 2,5 мільёна км2 . Больш за 10 мільёнаў чалавек пражывае ў гэтым рэгіёне, нягледзячы на яго экстрэмальны клімат, халодныя і доўгія зімы, вялікія штогадовыя і сутачныя перапады тэмператур і дрэнныя ўмовы ўнутранага ацяплення. Хоць гэты рэгіён з'яўляецца найбуйнейшым экалагічным бар'ерам Кітая , дзейнасць чалавека значна паўплывала на яго ўразлівае экалагічнае асяроддзе . Гэты рэгіён таксама надзвычай схільны да стыхійных бедстваў, у тым ліку землятрусаў, апоўзняў, селяў, паводак з-за выхаду азёр з лёдам і снежных бедстваў, якія прыводзяць да страт жыцця і маёмасці , , . У сувязі з гэтым дакладныя даныя аб размеркаванні будынкаў крытычна важныя для мадэлявання размеркавання чалавечай дзейнасці для сумеснай праграмы вывучэння чалавека і навакольнага асяроддзя , , а таксама для ацэнкі ўздзеяння і рызыкі прыродных бедстваў , . Акрамя таго, у гэтым рэгіёне працяглы сонечны дзень, багатыя рэсурсы сонечнай энергіі і дастатковыя паверхні для збору сонечнай энергіі, такія як дахі і адкрытыя прасторы , . Дадзеныя аб размеркаванні сельскіх будынкаў з высокім разрозненнем могуць забяспечыць надзейную базу даных для ацэнкі фотаэлектрычнага патэнцыялу і эфектыўнага паляпшэння ўзроўню жыцця сельскіх жыхароў , . 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 Як недаразвіты рэгіён, Тыбецкі плато і яго суседнія раёны па-ранейшаму не маюць поўнага набору высокадакладных вектарных даных дахаў будынкаў з-за іх вялікай плошчы, рэдкага размяшчэння будынкаў, аддаленасці і абмежаваных рэсурсаў. Найбольш гатовыя да выкарыстання даныя — гэта тыя, што прадастаўляюцца ў нацыянальным маштабе Кітая, якія ўключаюць даныя аб плошчы дахаў будынкаў Кітая (CBRA, Лю ., 2023b) з растрам 2,5 м і першай нацыянальнай картай земляпокрыву Кітая з разрозненнем 1 м (SinoLC), якая ўключае катэгорыі будынкаў . Гэтыя растравыя даныя не могуць апісваць прасторавыя аб'екты і патрабуюць вялікіх рэсурсаў для захоўвання. Вектарныя даныя плошчы дахаў 90 буйных гарадоў Кітая, выпушчаныя Чжан . , часткова запаўняюць гэты прабел; аднак, толькі 14 гарадоў на Тыбецкім плато былі ўключаны ў гэты набор даных, і вектарныя даныя дахаў будынкаў па-ранейшаму адсутнічаюць для тэрыторыі ў 2 мільёны км2. і інш 42 і інш 13 Такім чынам, гэтае даследаванне накіравана на стварэнне вектарных адбіткаў дахаў будынкаў Тыбецкага плато і прылеглых да яго рэгіёнаў шляхам інтэграцыі спадарожнікавых здымкаў з высокім разрозненнем і алгарытму глыбокага навучання. Наш набор даных быў правераны з выкарыстаннем тэставых узораў, якія складаюцца з грыдаў 250 × 1 км2 у розных падрэгіёнах, што прывяло да агульнай дакладнасці 91,92% і F1-ацэнкі 64,81%. Метады Структура У гэтым даследаванні мы выкарыстоўвалі алгарытмы экстракцыі будынкаў з платформы AI Earth для стварэння вектарнага набору даных дахаў будынкаў для Тыбецкага плато і прылеглых да яго рэгіёнаў Кітая (мал. 1). Асноўныя кампаненты нашай структуры ўключалі: (1) падрыхтоўка і папярэдняя апрацоўка спадарожнікавых даных і дадатковых даных; (2) экстракцыя вектарных дахаў будынкаў з дапамогай платформы AI Earth; (3) праверка з выкарыстаннем даных дахаў будынкаў, вектарызаваных уручную. Структура экстракцыі і праверкі дахаў будынкаў. Даследаваная тэрыторыя Гэтае даследаванне ў асноўным сканцэнтравана на Тыбецкім плато і яго суседніх рэгіёнах на паўднёвым захадзе Кітая ў рамках агульнай рамкі другой навуковай экспедыцыі і даследчай праграмы Тыбецкага плато ; геаграфічна яно ўключае Тыбецкі аўтаномны раён, правінцыі Цынхай, заходнюю правінцыю Юньнань, заходнюю правінцыю Сычуань, паўднёва-заходнюю правінцыю Ганьсу і паўднёвы Сіньцзян-Уйгурскі аўтаномны раён. Сярэдняя вышыня даследаванай тэрыторыі складае 4000 м над узроўнем мора. Размеркаванне насельніцтва і будынкаў у даследаванай зоне значна залежыць ад вышыні і клімату (мал. 2), у асноўным засяроджана на ўсход ад лініі ад павета Цзілун у Тыбеце да павета Цылянь у Цынхаі ; на ўсходзе яны шчыльна размешчаны на раўнінных тэрыторыях на ўсходнім краі рэгіёну, уключаючы даліны рэк у правінцыі Юньнань, заходняй правінцыі Сычуань і басейн ракі Хуанхэ Сінін-Ланьчжоў. На плато на захад ад лініі насельніцтва і будынкі ў асноўным размешчаны ў абмежаваных сельска-пашавых раёнах уздоўж буйных рачных далін і ўздоўж калідораў дарожнага руху. 43 44 Даследаваная тэрыторыя (даныя аб насельніцтве з LandScan; DEM з Цэнтра навуковых і даных рэсурсаў і навакольнага асяроддзя). Спадарожнікавыя здымкі Бясплатныя спадарожнікавыя здымкі высокай разрознення былі атрыманы ад Rivermap Co. ( ), якія былі атрыманы з інтэграцыі спадарожнікавых здымкаў і аэрафотаздымкаў Google Earth. Сярод іх, спадарожнікавыя здымкі ў асноўным паступаюць ад камерцыйных спадарожнікаў DigitalGlobe QuickBird і WorldView, а аэрафотаздымкі паступаюць ад BlueSky у Вялікабрытаніі і Sanborn у ЗША . Для кожнага месцазнаходжання існавалі калекцыі некалькіх здымкаў з разрозненнем да 0,15 м у лакалізаваных раёнах. Такая інтэграцыя даных шырока выкарыстоўвалася для распазнавання аб'ектаў у складаных сцэнах , , , і мае патэнцыял для маштабнага картавання тыпаў аб'ектаў з высокім разрозненнем . http://www.rivermap.cn/index.html 45 46 47 48 49 50 Агульная плошча нашай даследаванай тэрыторыі складае 3,06 мільёна км2, а ацэначны памер даных спадарожнікавых здымкаў — 29,4 ТБ, з прасторавым разрозненнем 0,6 м. Улічваючы гэтыя маштабы, сетка з 0,175° × 0,175° была створана для нашай даследаванай тэрыторыі, каб забяспечыць пакеты меншага памеру для загрузкі, з агульнай колькасцю 10 033 сетак, якія выкарыстоўваліся для пакрыцця ўсёй даследаванай тэрыторыі. Фактычная колькасць загружаных сетак была меншай — 5921 па дзвюх прычынах. Па-першае, паколькі значная частка даследаванай тэрыторыі складаецца з нежылых раёнаў, дзе няма будынкаў, мы адвольна выключылі сеткі без пікселяў забудовы з прадукту ESA World Cover. Па-друмя, гарады/прэфектуры, чые вектарныя даныя дахаў (г.зн. Лхаса, Шаннань, Куньмін, Сінін, Хайдун, Чжан'е, Байн, Ланьчжоў, Чэнду, Далі, Ліцзян, Куньмін, Чжаатун і Юсі) былі атрыманы ў даных плошчы дахаў будынкаў для 90 гарадоў Кітая , таксама былі выключаны. Здымкі былі загружаны ў верасні 2022 г. і студзені 2023 г., з разрозненнем 0,6 м, памерам аднаго кадра прыкладна 3 ГБ і агульным памерам 2,72 ТБ. Загружаныя здымкі былі зроблены галоўным чынам з 2019 па 2021 год, але здымкі з некаторых аддаленых раёнаў маглі быць зроблены яшчэ ў 2001 годзе (мал. 3). 13 Сеткі для загрузкі здымкаў і час здымкі. Дадатковыя даныя Нашы дадатковыя даныя ўключалі карты землепакрыву з высокім разрозненнем, лічбавую мадэль вышынь (DEM), індэкс нармалізаванага адрознення вегетацыі (NDVI) і даныя аб размеркаванні насельніцтва для наступнага кластарнага аналізу ў мэтах выбаркі (табл. 1). Для землепакрыву і забудовы быў атрыманы прадукт ESA World Cover ад Zanaga . з Zenodo ( і інш 17