這個龐大的數據庫有望為城市規劃、氣候變化監測和自然災害風險評估提供有力支持。
該項目名為GlobalBuildingAtlas（全球建築圖集），結合衛星圖像和機器學習技術，為地球上幾乎所有建築結構創建3D模型。
該數據集發表在《Earth System Science Data》雜誌上，包含27.5億座建築的信息。每座建築都詳細繪製了建築面積和高度，空間分辨率達到3 x 3米。
為了實現這一工程，研究團隊處理了約80萬張2019年拍攝的衛星圖像。他們使用深度學習工具來預測建築的高度、體積和麵積。
該工具此前基於168個城市的激光掃描（LiDAR）參考數據進行訓練，主要集中在歐洲、北美和大洋洲。
地圖數據顯示，亞洲佔全球建築數量的近一半，約有12.2億座結構。該地區在總建築體積（12700億立方米）上也領先，反映了中國、印度和東南亞快速的城市化和密集的人口密度。
非洲以5.4億座建築數量位居第二，但總體積僅為1170億立方米，表明小型和低層建築的普遍性。
研究還指出了生活條件和基礎設施的明顯差異。
例如，芬蘭的人均建築體積是希臘的6倍。而尼日爾的這一指標比世界平均水平低27倍。
這些3D模型提供了比僅測量表面積的傳統2D地圖更深入的見解。
據德國慕尼黑工業大學的共同作者Xiaoxiang Zhu（朱曉翔）表示，這張地圖為自然災害風險評估、氣候建模以及幫助監測聯合國可持續發展目標開闢了新的可能性。
澳大利亞昆士蘭大學的城市規劃研究員Dorina Pojani認為，這個數據集非常有價值，因為它允許實時跟蹤城市發展，而不是依賴靜態數據。
值得注意的是，Pojani指出這些數據還為研究建築腐敗問題提供了新機會。
它允許研究人員“將建築或項目與特定的開發商、公司或政治行動者聯繫起來，並質疑某些特定人群是否在高價值或戰略位置的項目中佔據不成比例的比例”。
澳大利亞莫納什大學的規劃專家Liton Kamruzzaman也高度評價了該項目的潛力，特別是對於世界上目前缺乏規劃信息的地區，有助於更透明地跟蹤城市化進程。
越南中文社
