```html
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 מחברים: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 טאו יה הונג'יו שאן ג'ידונג וו צ'יאנג ג'ואו מינגפו מא ונז'י ג'או רו יא יואן גאו ליז'נג וו תקציר נתוני חלוקת מבנים רחבי היקף ובדיוק גבוה הם בסיס חשוב לתכנון עירוני אזורי, הקצאת משאבים ומחקר סיכוני אסונות. רמת טיבט-צ'ינגהאי היא הקוטב השלישי של העולם. למרות שהבנת אינטראקציות אדם-סביבה מקומיות ברמת טיבט-צ'ינגהאי חשובה ביותר, הדבר הוגבל על ידי מחסור בנתוני טביעת רגל בניין ברזולוציה גבוהה עקב גודלה העצום וריחוקה של האזור. במחקר זה, יצרנו את טביעות הרגל הראשונות של גגות מבנים וקטוריות של רמת טיבט-צ'ינגהאי ואזורים שמסביבה על ידי שימוש בדימוי Google ברזולוציה גבוהה ובאלגוריתם מיצוי קווי מתאר של מבנים של פלטפורמת AI Earth. התוצאות שלנו כוללות 13.09 מיליון מבנים המכסים 6092.7 קמ"ר, שאומתו עם סך של 250 x 1 קמ"ר של דגימות מבחן. הנתונים היו בעלי דיוק כולל של 87%, שיעור השבת של 91.9% וציון F1 של 64.8%, ובכך סיפקו תיאור מתקדם של חלוקת המבנים באזור המחקר בהשוואה ל-CBRA. לעבודתנו יש פוטנציאל עצום בהקלת הערכת חשיפה למחקרים על סיכוני אסונות באזור זה. רקע וסיכום הופעת העידן הדיגיטלי הגבירה את הביקוש לנתונים אמינים על חלוקת מבנים ותכונותיהם , , . נתוני חלוקת מבנים מספקים מידע מרחבי חשוב לא רק על מבנים אלא גם על אוכלוסייה ונכסים פיזיים , המשמשים כמדד טוב לפעילות אנושית. בעשורים האחרונים, נתוני חלוקת מבנים שימשו באופן נרחב לניטור פיתוח עירוני וכפרי , , להבנת השפעות העיור על ביטחון תזונתי, מגוון ביולוגי, שינויי אקלים, ורווחה ובריאות הציבור , , לניסוח אסטרטגיות פיתוח אזוריות, ולהגנה על מערכות אקולוגיות עירוניות וכפריות , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ההתקדמות של צילומי לוויין ומוטסים, יחד עם ההתקדמות האחרונה באלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה, הגבירה את זמינות נתוני חלוקת המבנים , , . נתוני חלוקת מבנים סופקו בפורמט raster כחלק מנתוני שימוש/כיסוי קרקע. המהדורה העדכנית ביותר כוללת שלושה מוצרי שימוש/כיסוי קרקע גלובליים ברזולוציית 10 מטר המבוססים על לווייני Sentinel, כלומר Dynamic World (DW) של Google , Esri’s 2020 Land Cover , ו-World Cover 2020 (WC) של הסוכנות האירופית לחלל (ESA) . בנוסף למידע על הפצה מרחבית, חוקרים מנסים גם לצרף מידע תכונה לפיקסלים של מבנים, כגון גובה מבנים . לדוגמה, He  .  השתמשו בשילוב נתוני חישה מרחוק ממקורות מרובים כדי לבנות את מערך הנתונים הראשון בעולם של התפשטות עירונית תלת-ממדית במרחב ובזמן ברזולוציה של 30 מטר, המכסה את התקופה שבין 1990 ל-2010. למרות השיפור המתמיד ברזולוציה המרחבית, נתוני חלוקת מבנים מבוססי Raster עדיין אינם יכולים לתאר אובייקטים מרחביים , והגדלת הרזולוציה מגדילה מאוד את עלויות האחסון והחישוב . 12 13 14 15 16 17 14 et al 7 18 12 נתוני חלוקת מבנים בפורמט וקטורי, הידועים גם כגגות מבנים וקטוריות או טביעות רגל של מבנים, הם נתוני מתאר של מבנה המוקרן על הקרקע במבט-על , , המספקים מידע כמו מיקום גיאוגרפי, היקף מרחבי של הגבולות, וטביעת רגל של מבנה בודד. ספקי שירות ציבוריים (למשל, Google Earth ו-OpenStreetMap) מספקים נתוני גגות מבנים וקטוריים בגישה פתוחה עם כיסוי רחב, עדכונים מהירים ועלות נמוכה , , . בשנת 2022, Microsoft Corporation השתמשה בסגמנטציה סמנטית מבוססת רשתות עצביות עמוקות כדי לחלץ את קווי המתאר של 777 מיליון מבנים, חלקם כוללים תכונות גובה מבנים, על בסיס Bing Maps (כולל דימוי Maxar ו-Airbus) מ-2014 עד 2021 לכל יבשת למעט סין. ב-30 במאי 2023, Google שחררה מערך נתונים של 1.8 מיליארד קווי מתאר מבנים שחולצו מצילומי לוויין ברזולוציה גבוהה של 0.5 מטר, המכסים שטח של 58 מיליון קמ"ר. היתירות הנמוכה והמבנה הקומפקטי של נתונים וקטוריים המיוצגים על ידי קודקודים ונתיבים מספקים דיוק גיאוגרפי גבוה יותר שאינו תלוי בגודל הרשת, והכנסת כללים טופולוגיים משפרת עוד יותר את שלמות הנתונים הווקטוריים . 19 20 21 22 23 13 בשל העלייה ברזולוציית הדימוי והירידה בעלויות רכישת הנתונים, יחד עם ההתקדמות האחרונה באלגוריתמי המיצוי, הרזולוציה והכיסוי של נתוני חלוקת מבנים משתפרים ללא הרף . ההיתכנות של תמונות ברזולוציה גבוהה מאוד (VHR) אפשרה מיצוי של טביעות רגל של מבנים על ידי יישום שיטות מסורתיות מבוססות תכונות שנוצרו ידנית  או שיטות מבוססות למידה עמוקה . מכיוון שהגישה הראשונה מתמודדת עם האתגר של גיוון מראה וגדלים של מבנים, וכללים מורכבים של קיצורי דרך והגדרות סף, היא מוגבלת כאשר היא מיושמת על תמונות חישה מרחוק גדולות וברזולוציה גבוהה . שיטות מבוססות למידה עמוקה (למשל, רשתות קונבולוציוניות) הראו ביצועים יעילים ועליונים בלמידה אוטומטית של תכונות ברמה גבוהה ומבדילות בסגמנטציה של סצנות בניין. Sun  .  הציעו אסטרטגיית שילוב מבוססת מכונות וקטוריות תומכות מקבילות לשימוש מלא בתכונות עמוקות שנחלצו ממבני רשתות קונבולוציוניות מרובות-קנה מידה בקנה מידה שונה, עם ביצועים עליונים במיצוי מבנים מורכבים באזורים עירוניים. עם זאת, בעת סגמנטציה של מבנים, הדיוק של המודל צפוי להיות מוגבל על ידי איכות דגימות האימון, מה שמקשה על אקסטרפולציה. שימוש לא מספק בסמנטיקה ברמה גבוהה והשמטת פרטים ברמה נמוכה במודלים עמוקים, המובילים לטשטוש קצוות והשמטת מבנים קטנים, גם מעכבים את יישום הלמידה העמוקה במיצוי טביעות רגל של מבנים. 24 25 13 26 et al 27 אזור רמת טיבט-צ'ינגהאי הוא האזור הגבוה ביותר בעולם, עם גובה ממוצע של >4000 מטר מעל פני הים, ומשתרע על שטח של 2.5 מיליון קמ"ר . יותר מ-10 מיליון אנשים מאכלסים את האזור למרות האקלים הקיצוני שלו, חורפים קרים וארוכים, הבדלי טמפרטורה שנתיים ויומיים גדולים, וסביבות תרמיות פנימיות ירודות. למרות שאזור זה הוא המחסום האקולוגי הגדול ביותר בסין , פעילות אנושית השפיעה באופן משמעותי על המערכת האקולוגית הפגיעה שלו . אזור זה גם נוטה מאוד לאסונות, עם רעידות אדמה, מפולות, זרמי בוץ, הצפות מאגרי קרח, ואסונות שלג הגורמים לאובדן נפשות ורכוש , , . בתגובה, נתוני חלוקת מבנים מדויקים חיוניים למידול חלוקת הפעילות האנושית למחקר משולב אדם-סביבה , , כמו גם ניתוח חשיפה וסיכון לאסונות טבע , . בנוסף, אזור זה נהנה משעות שמש ארוכות, משאבי אנרגיה סולארית בשפע ומשטחי איסוף אנרגיה סולארית מספקים כגון גגות ושטחים פתוחים , . נתוני חלוקת מבנים כפריים ברזולוציה גבוהה יכולים לספק מאגר נתונים אמין להערכת פוטנציאל פוטו-וולטאי ולשיפור יעיל של רמת החיים של התושבים באזורים כפריים , . 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 כאזור פחות מפותח, רמת טיבט-צ'ינגהאי והאזורים הסמוכים לה עדיין אינם בעלי מערך שלם של נתוני גגות מבנים וקטוריים בדיוק גבוה, עקב שטחם העצום, פיזור המבנים הדליל, מיקומם המרוחק ומגבלות המשאבים. הנתונים המוכנים ביותר לשימוש הם אלה המסופקים בקנה מידה לאומי של סין, הכוללים את נתוני שטח גגות מבנים של סין (CBRA, Liu  ., 2023b) ברזולוציית 2.5 מטר ואת מפת כיסוי הקרקע הלאומית הראשונה של סין ברזולוציית 1 מטר (SinoLC) הכוללת קטגוריות מבנים . נתונים אלו בפורמט raster אינם מסוגלים לאפיין אובייקטים מרחביים ודורשים משאבי אחסון גדולים. נתוני שטח גגות וקטוריים עבור 90 ערים גדולות בסין ששוחררו על ידי Zhang  .  מילאו חלקית את הפער הזה; עם זאת, רק 14 ערים ברמת טיבט-צ'ינגהאי נכללו במערך נתונים זה, ונתוני גגות מבנים וקטוריים עדיין חסרים עבור שטח של 2 מיליון קמ"ר. et al 42 et al 13 לכן, מחקר זה נועד ליצור טביעות רגל של גגות מבנים וקטוריות של רמת טיבט-צ'ינגהאי ואזורי השכנות שלה על ידי שילוב צילומי לוויין ברזולוציה גבוהה ואלגוריתם למידה עמוקה. מערך הנתונים שלנו אומת באמצעות דגימות מבחן המורכבות מרשתות של 250 x 1 קמ"ר ברחבי תתי-אזורים שונים, וכתוצאה מכך דיוק כולל של 91.92% וציון F1 של 64.81%. שיטות מסגרת במחקר זה, השתמשנו באלגוריתמי מיצוי מבנים מפלטפורמת AI Earth כדי ליצור מערך נתונים של גגות מבנים וקטוריים עבור רמת טיבט-צ'ינגהאי ואזור השכנות שלה בסין (איור  ). המרכיבים העיקריים של המסגרת שלנו כללו: (1) הכנת ועיבוד מקדים של נתוני לוויין ונתונים עזר; (2) מיצוי גגות מבנים וקטוריים באמצעות פלטפורמת AI Earth; (3) אימות באמצעות נתוני גגות וקטוריים ידנית. 1    המסגרת למיצוי ואימות גגות מבנים. אזור המחקר מחקר זה התמקד בעיקר ברמת טיבט-צ'ינגהאי ובאזורי השכנות שלה בדרום-מערב סין תחת המסגרת הכללית של התוכנית השנייה למשלחת ומחקר מדעית של רמת טיבט ; מבחינה גיאוגרפית, היא כוללת את האזור האוטונומי של טיבט, מחוזות צ'ינגהאי, מערב מחוז יונאן, מערב מחוז סצ'ואן, דרום-מערב מחוז גאנסו, ודרום האזור האוטונומי שינג'יאנג. גובה ממוצע של אזור המחקר הוא 4000 מטר מעל פני הים. חלוקת האוכלוסייה והמבנים באזור המחקר מושפעת מאוד מגובה ומאקלים (איור  ), ומתרכזת בעיקר ממזרח לקו מג'ילונג שיאנג במחוז טיבט ועד צ'יליאן שיאנג במחוז צ'ינגהאי ; במזרח, הם מתפזרים בצפיפות באזורי המישור בקצה המזרחי של האזור, כולל עמקי הנהרות במחוז יונאן, מערב מחוז סצ'ואן, ואגן נהר החואנגהו של שינינג-לנז'ואו. במשטח הרמה שממערב לקו, אוכלוסייה ומבנים מפוזרים בעיקר עם אזורי חקלאות-מרעה מוגבלים לאורך עמקי הנהרות הראשיים, ולאורך מסדרונות תנועה בכבישים. 43 2 44    אזור המחקר (נתוני אוכלוסייה מ-LandScan; DEM מ-Resource and Environment Science and Data Centre). דימוי לוויין נתוני דימוי לוויין ברזולוציה גבוהה בגישה פתוחה התקבלו מ-Rivermap Co. ( ), אשר הושגו משילוב דימויי לוויין ונתונים אוויריים של Google Earth. ביניהם, דימויי הלוויין מגיעים בעיקר מלווייני המסחר QuickBird ו-WorldView של DigitalGlobe, והצילום האווירי מגיע מ-BlueSky בבריטניה ו-Sanborn בארה"ב . עבור כל מיקום, היו אוספים של דימויים מרובים עם רזולוציות של עד 0.15 מטר באזורים מקומיים. שילוב נתונים כזה שימש באופן נרחב לזיהוי אובייקטים בסצנות מורכבות , , ,  ויש לו פוטנציאל למיפוי בקנה מידה גדול וברזולוציה גבוהה של סוגי אובייקטים . http://www.rivermap.cn/index.html 45 46 47 48 49 50 השטח הכולל של אזור המחקר שלנו הוא 3.06 מיליון קמ"ר, והגודל המוערך של נתוני דימוי הלוויין הוא 29.4 TB, עם רזולוציה מרחבית של 0.6 מטר. בהתחשב בסולמות אלה, נוצרו רשתות דגים (fishnets) של 0.175° x 0.175° עבור אזור המחקר שלנו כדי לאפשר חבילות בגודל קטן יותר להורדה, עם סך של 10,033 רשתות דגים ששימשו לכיסוי כל אזור המחקר. המספר בפועל של רשתות הדגים שהורדו היה קטן יותר, 5921, משתי סיבות. ראשית, מכיוון שחלק גדול מאזור המחקר מורכב מאזורי מגורים שאינם מאוכלסים בבני אדם, שללנו באופן שרירותי רשתות דגים ללא פיקסלים בנויים כלשהם ממוצר World Cover של ESA. שנית, ערים/נפות שנתוני גגות וקטוריים שלהם (כלומר, לסא, שאנאן, קונמינג, שינינג, היידונג, ג'אנג'ה, באיאין, לנז'ואו, צ'נגדו, דאלי, ליג'יאנג, קונמינג, ג'או-טונג, ויואו) כבר הופקו בנתוני שטח הגגות הווקטוריים עבור 90 ערים בסין , גם נכללו. התמונות הורדו בין ספטמבר 2022 לינואר 2023, ברזולוציה של 0.6 מטר, גודל מסגרת בודדת של כ-3 GB, וגודל כולל של 2.72 TB. התמונות שהורדו צולמו בעיקר בין 2019 ל-2021, אך תמונות מאזורים מרוחקים מסוימים עשויות היו לצלם כבר בשנת 2001 (איור  ). 13 3    רשתות דגים להורדת תמונות וזמן צילום תמונות. נתונים עזר נתוני העזר שלנו כללו מפות כיסוי קרקע ברזולוציה גבוהה, מודל גובה דיגיטלי (DEM), אינדקס צמחייה נורמליזציה (NDVI), ונתוני חלוקת אוכלוסייה לצורך ניתוח אשכולות שלאחר מכן לצורך דגימה (טבלה  ). 1 עבור כיסוי קרקע וש area בנוי, מוצר World Cover של ESA מ-Zanaga  .  התקבל מ-Zenodo ( ). המוצר נוצר על בסיס דימויי לוויין Sentinel 1 ו-Sentinel 2 למשך כל שנת 2020 ומדגם של 141,000 מיקומים ייחודיים הפרוסים ברחבי העולם, שאומנו באמצעות אלגוריתם Random Forest, כדי לייצג כיסוי קרקע גלובלי בשנת 2020; יש לו יתרון בייצוג אלמנטים נופיים עדינים (למשל, שטחים בנויים ונופים חקלאיים מורכבים), מכיוון שהוא לוקח בחשבון יחידת מיפוי מינימלית קטנה יחסית . הקטגוריה "בנוי" בנתונים מתייחסת לקרקע המכוסה במבנים, כבישים ומבנים אחרים שנבנו על ידי אדם (למשל, מסילות ברזל) אך אינה כוללת שטחים ירוקים עירוניים (למשל, פארקים ומתקני ספורט), מקומות הטמנה ואתרי כרייה . et al 17 https://zenodo.org/records/5571936 51 17 נתוני DEM ברזולוציית 1 ק"מ ונתוני NDVI הת

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

האודיו הזה מופק בשפת המקור של הסיפור!

מפות AI ל-13 מיליון מבנים באחד האזורים המרוחקים ביותר בעולם

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/20/2024)

179 Super Compelling HackerNoon Headlines

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/20/2024)

179 Super Compelling HackerNoon Headlines

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps