AI驅動的新開放建築數據集的開發已揭曉
2021年，Google Research Africa團隊啟動了開放建築，這是一個開源數據集，該數據集使用AI和高分辨率衛星圖像繪製整個全球南部的建築佔地面積。他們的目標非常簡單：在有關發展中國家的人口和密度的數據中插入一個大漏洞。現在，隨著第三個版本的發布，他們的數據集擁有多邊形的多邊形，該建築物在非洲，南亞和東南亞，拉丁美洲和加勒比海地區佔地5800萬平方公里超過5800萬平方公里。從政府到聯合國甚至研究人員和非營利組織，一群人一直在使用開放建築來處理人口規模和分銷。這有助於他們為諸如疫苗接種驅動器和災難響應之類的事情做得更好。另外，它甚至通過添加以前沒有繪製過的數百萬個建築物來加強Google地圖。 該團隊總部位於加納，但成員分散在特拉維夫和蘇黎世等地方，一直在使該項目更有用的任務。 Google研究計劃經理Abdoulaye Diack說：“我們一直處於黑客馬拉松模式，嘗試新的想法並應對挑戰。” “我們無法處理原始數據集的一件事是顯示區域如何隨著時間而變化 - 這是靜態的。這是我們的合作夥伴真正想要的。”商業衛星圖像提供商通常專注於帶來雄鹿的地區，留下了大約40％的世界，主要是全球南部，而沒有常規的高分辨率覆蓋範圍。某些遠程景點和非正式定居點根本沒有任何覆蓋範圍。同時，歐洲航天局的Sentinel-2衛星的開源圖像每五天拍攝一次全球PIC，被認為是無法建築物檢測的時間太低。但是團隊認為這可能並不像他們想像的那樣大，所以他們給了它。首先，他們將單個低分辨率框架從Sentinel-2餵入了他們的型號，並要求它繪製建築物多邊形。 “這很艱難，但我們看到了潛力，”阿卜杜拉耶說。 “因此，我們告訴模型只給我們建築面具 - 與特定景點相關的雙級像素數據。它確實可以，我們想，'嘿，我們可以做到這一點。'“經過一年的調整，他們上個月推出了開放式建築2.5D臨時數據集。它涵蓋2016年至2023年，並為全球南部大部分地區的建築物存在和數量提供了年度快照，以及建築高度。這顯示了城市如何由於發展，災難和其他因素而發生變化。用戶可以選擇一個地區，多年來翻轉，觀看世界在形狀豐富多彩的展示中成長和收縮。 Google研究產品經理Olivia Graham說：“到2050年，大約有25億人可能會搬到城市，主要是在全球南部。該數據集可能是針對處理這種增長的政府和組織的改變遊戲規則的人。” “如果一個城市計劃在哪裡提供醫療保健和教育等基本服務，或者在哪裡建造水和能源供應等基礎設施，則該數據集表明哪些領域正在迅速增長。” 2018年9月28日，印度尼西亞沿海地區發生的7.4級地震引發了海嘯，影響了約150萬人在蘇拉威西。數據集顯示了災難發生後建築區域如何從海岸撤退。您可以在我們的Interactive Earth Engine應用程序中查看它。 您還可以在Open Buildings 2.5D Perimal DataSet演示中看到新開羅的構建。那麼，團隊如何設法讓他們的模型閱讀Sentinel-2的模糊衛星圖像並自信地檢測建築物？他們首先要加強事物。 Google研究軟件工程師Krishna Sapkota說：“我們使用教師學生的模型設置來'超級溶解'低分辨率圖像，並拔出建築物的佔地面積。” “教師模型學會了在高分辨率圖像中發現建築物，並為學生模型提供標籤。學生模型實際上創建了數據集，從教師的輸出中學習。然後，它可以從Sentinel-2中獲取低分辨率圖像，並猜測高分辨率版本的外觀。” 教師模型為學生模型提供了高分辨率培訓標籤，然後從低分辨率圖像中弄清楚建築物的存在。為了獲取構建足跡所需的詳細信息，該模型最多使用32幀的Sentinel-2圖像，用於任何預測。由於捕獲之間的時間差距很小，這有助於提高分辨率，這與其他框架有所不同，這就像像素手機如何使用多個鏡頭對更清晰的圖像使用。與原始數據集（給出了建築物的精確多邊形輪廓）不同，新的時間數據集使用柵格數據來構建足跡。它還可以預測建築高度，對於估計人口密度至關重要，錯誤僅為1.5米，或者不到一個故事。在正式發布之前，臨時數據集與烏干達非營利性Sunbird AI等值得信賴的合作夥伴共享。奧利維亞說：“大約有73％的烏干達人沒有電力，Sunbird AI使用我們的原始數據庫來幫助政府找出將微電網或太陽能電池板放在哪裡。” “借助新數據集，他們正在研究Jinja和Fort Portal，創建了視覺效果，以幫助市議會了解增長快速發生並調整他們的計劃。它表明了兩個數據集如何成為更大工具包的一部分，以了解人群以及如何變化。”導致時間數據集的同樣好奇心也在推動團隊繼續改善它。 Abdoulaye說：“我住在加納，看到我們的工作所產生的影響。” “這裡的許多地方都在為資源而苦苦掙扎，這導致數據差距帶來了很大的後果。成為一個努力解決這個問題並有所作為的團隊的一部分是真正的榮譽。”
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StevenSanchez
2025-04-14 08:00:00
This dataset is a game-changer for urban planning in the Global South! It's amazing how AI can help map building footprints so accurately. Only downside is it's a bit tricky to navigate the dataset if you're not tech-savvy. Still, a must-have for researchers!
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![DonaldGonzález]()
DonaldGonzález
2025-04-14 08:00:00
グローバルサウスの都市計画に革命をもたらすデータセットです！AIが建物のフットプリントをこれほど正確にマッピングできるなんて驚きです。唯一の欠点は、技術に詳しくないとデータセットの操作が少し難しいことです。それでも、研究者にとって必須のツールです！
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![WillLopez]()
WillLopez
2025-04-12 08:00:00
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![JustinJackson]()
JustinJackson
2025-04-13 08:00:00
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2025-04-12 08:00:00
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![AnthonyMartinez]()
AnthonyMartinez
2025-04-12 08:00:00
The Open Buildings dataset is a game-changer for urban planning in the Global South! It's amazing how AI and satellite imagery can map out building footprints so accurately. My only gripe is that the data updates aren't as frequent as I'd like. Still, it's a fantastic resource! 🌍
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