{"id":151395,"date":"2025-12-15T06:29:06","date_gmt":"2025-12-15T06:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/151395\/"},"modified":"2025-12-15T06:29:06","modified_gmt":"2025-12-15T06:29:06","slug":"powstala-najdokladniejsza-mapa-swiata-pokazuje-97-budynkow-w-3d","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/151395\/","title":{"rendered":"Powsta\u0142a najdok\u0142adniejsza mapa \u015bwiata. Pokazuje 97% budynk\u00f3w w 3D"},"content":{"rendered":"
    \n
  1. \n

    Powsta\u0142a najdok\u0142adniejsza mapa budynk\u00f3w w 3D<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Jak powsta\u0142a mapa GlobalBuildingAtlas?<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Gdzie jest najwi\u0119cej budynk\u00f3w i co jeszcze m\u00f3wi\u0105 nowe dane?<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Powsta\u0142a najdok\u0142adniejsza mapa budynk\u00f3w w 3D<\/p>\n

    Tradycyjnie mapy postrzegamy jako p\u0142askie, dwuwymiarowe rzuty teren\u00f3w widzianych z g\u00f3ry. Ju\u017c jednak w czasach papierowych map kartografowie mieli sposoby na dodanie trzeciego wymiaru. Przy pomocy m.in. izohips (poziomic), czyli linii \u0142\u0105cz\u0105cych punkty o tej samej wysoko\u015bci, u\u017cycia cieniowania lub kolor\u00f3w, a tak\u017ce oznacze\u0144 punkt\u00f3w wysoko\u015bciowych (np. szczyt\u00f3w) mo\u017cna jasno zakomunikowa\u0107 na p\u0142askiej mapie, kt\u00f3re miejsca po\u0142o\u017cone s\u0105 wy\u017cej, a kt\u00f3re ni\u017cej wzgl\u0119dem poziomu morza.<\/p>\n

    Technologie cyfrowe maj\u0105 mniej ogranicze\u0144, gdy\u017c pozwalaj\u0105 manipulowa\u0107 widokiem w przestrzeni tr\u00f3jwymiarowej w dowolny spos\u00f3b, o czym mo\u017cna si\u0119 przekona\u0107, korzystaj\u0105c cho\u0107by z Google<\/a> Maps, Earth i Street View. Tworz\u0105 si\u0119 jednak nowe wyzwania. Jak odda\u0107 wysoko\u015b\u0107 poszczeg\u00f3lnych budynk\u00f3w, kt\u00f3rych na \u015bwiecie jest przecie\u017c znacznie wi\u0119cej ni\u017c g\u00f3r i dolin, dawno ju\u017c wymierzonych przez geodet\u00f3w?<\/p>\n

    Tw\u00f3rcy nowej, najdok\u0142adniejszej jak do tej pory mapy 3D pokrywaj\u0105cej niemal wszystkie budynki na \u015bwiecie (dok\u0142adnie 2,75 miliarda, czyli 97 procent), wykorzystali do tego obrazy satelitarne i technologi\u0119 maszynowego uczenia (ang. machine learning, jedna z g\u0142\u00f3wnych dziedzin sztucznej inteligencji). Pozwoli\u0142o to wygenerowa\u0107 modele 3D nie tylko teren\u00f3w, ale tak\u017ce budynk\u00f3w. Mapa nosi nazw\u0119 GlobalBuildingAtlas i jako zestaw danych zosta\u0142a opublikowana na pocz\u0105tku grudnia 2025 w czasopi\u015bmie „Earth System Science Data”. To wydarzenie na tyle istotne dla nauki, \u017ce a\u017c po\u015bwi\u0119cono mu publikacj\u0119 w „Nature”.<\/p>\n

    Jak powsta\u0142a mapa GlobalBuildingAtlas?<\/p>\n

    „Przedstawiamy GlobalBuildingAtlas, publicznie dost\u0119pny zestaw danych oferuj\u0105cy globalne i kompletne pokrycie wielok\u0105t\u00f3w budynk\u00f3w, wysoko\u015bci i modeli budynk\u00f3w 3D o poziomie szczeg\u00f3\u0142owo\u015bci 1 (LoD1)” – pisz\u0105 autorzy mapy, chi\u0144scy badacze z Uniwersytetu Technicznego w Monachium oraz Munich Center for Machine Learning. Wspomniany poziom detali – Level of Detail 1 – oznacza w dziedzinie tr\u00f3jwymiarowego modelowania miast, \u017ce budynki przyjmuj\u0105 proste kszta\u0142ty z niezbyt z\u0142o\u017conych wielok\u0105t\u00f3w (ang. polygons).<\/p>\n

    \"Schemat<\/p>\n

    „Globalny Atlas Budynk\u00f3w” powsta\u0142 na bazie danych satelitarnych z u\u017cyciem technologii uczenia maszynowegoXiao Xiang Zhu et al. (CC BY 4.0)materia\u0142 zewn\u0119trzny<\/p>\n

    „Jest to pierwszy otwarty zestaw danych, kt\u00f3ry oferuje wysokiej jako\u015bci, sp\u00f3jne i kompletne dane budynk\u00f3w w formie 2D i 3D na poziomie poszczeg\u00f3lnych budynk\u00f3w w skali globalnej” – dodaj\u0105 autorzy projektu. A jak on powsta\u0142? Badacze stworzyli oparte na maszynowym uczeniu oprogramowanie „GBA.Height”, kt\u00f3re pobiera wielok\u0105ty i wysoko\u015bci z zestawu danych satelitarnych PlanetScope. Opracowano te\u017c strategi\u0119 podniesienia jako\u015bci wielok\u0105t\u00f3w.<\/p>\n

    W ten spos\u00f3b powsta\u0142a najwi\u0119ksza na \u015bwiecie mapa 3D z dok\u0142adnym odwzorowaniem wysoko\u015bci budynk\u00f3w. Jest ich w tym zestawie 2,75 miliarda, czyli 97 procent na Ziemi<\/a>. Wcze\u015bniejszy rekord w\u015br\u00f3d takich baz danych wynosi\u0142 1 miliard budynk\u00f3w.<\/p>\n

    Gdzie jest najwi\u0119cej budynk\u00f3w i co jeszcze m\u00f3wi\u0105 nowe dane?<\/p>\n

    Najwi\u0119cej budynk\u00f3w by\u0142o w Azji<\/a> – 1,22 miliarda. R\u00f3wnie\u017c na tym kontynencie budowle zajmuj\u0105 najwi\u0119cej miejsca, bo a\u017c 1,27 biliona metr\u00f3w kwadratowych. Druga w kolejno\u015bci by\u0142a Afryka<\/a> z 540 milionami budynk\u00f3w, ale ju\u017c tylko z 117 miliardami metr\u00f3w kwadratowych. Struktury na tym kontynencie s\u0105 bowiem o wiele rzadziej wielopi\u0119trowe.<\/p>\n

    „Globalny Atlas Budynk\u00f3w” daje te\u017c ekspertom wgl\u0105d w r\u00f3\u017cnice w liczebno\u015bci oraz kubaturze zabudowa\u0144 w poszczeg\u00f3lnych regionach. Te nowe dane pokazuj\u0105 m.in., \u017ce Finlandia<\/a> ma a\u017c 6 razy wi\u0119cej budynk\u00f3w per capita ni\u017c Grecja<\/a>, a Niger<\/a> ma ich 27 razy mniej ni\u017c wynosi globalna \u015brednia.<\/p>\n

    Dzi\u0119ki tym nowym danym eksperci mog\u0105 tworzy\u0107 lepsze plany zagospodarowania przestrzennego, zarz\u0105dza\u0107 ryzykiem, a tak\u017ce \u015bledzi\u0107 zmiany klimatu. „Jest wiele cz\u0119\u015bci \u015bwiata, kt\u00f3re nie maj\u0105 informacji o tym, jak ich miasta i budynki si\u0119 rozrastaj\u0105. Ten zestaw danych jest \u015bwietny dla ka\u017cdego – niezale\u017cnie od tego, gdzie mieszka” – skomentowa\u0142 dr Liton Kamruzzaman, specjalista ds. transportu i urbanistyki z Monash University w Melbourne (Australia).<\/p>\n

    Eksperci zwracaj\u0105 te\u017c uwag\u0119 na potencja\u0142 tr\u00f3jwymiarowej mapy w kontek\u015bcie urbanistyki. Do tej pory badacze musieli polega\u0107 na mapach dwuwymiarowych. Teraz mog\u0105 \u015bledzi\u0107 rozw\u00f3j miast w czasie dzi\u0119ki temu, \u017ce dane mog\u0105 by\u0107 stale aktualizowane.<\/p>\n