Valaha elgondolkodt\u00e1l m\u00e1r azon, h\u00e1ny \u00e9p\u00fclet \u00e1ll a F\u00f6ld\u00f6n? \u00c9s ha igen, vajon l\u00e9tezik-e olyan adatb\u00e1zis, amely mindegyiket tartalmazza \u2013 nem csak mint pontokat egy t\u00e9rk\u00e9pen, hanem pontos 3D modellekkel, magass\u00e1gi adatokkal egy\u00fctt? Nos, most m\u00e1r l\u00e9tezik, \u00e9s a l\u00e9te eg\u00e9szen elk\u00e9peszt\u0151.<\/p>\n\n\n\n
A M\u00fcncheni M\u0171szaki Egyetem kutat\u00f3i ugyanis l\u00e9trehozt\u00e1k a GlobalBuildingAtlas-t, amely 2,75 milli\u00e1rd \u00e9p\u00fcletet tartalmaz vil\u00e1gszerte. Ez nem egy hozz\u00e1vet\u0151leges becsl\u00e9s vagy r\u00e9szleges adatgy\u0171jtem\u00e9ny \u2013 ez a plan\u00e9t\u00e1nk \u00e9p\u00edtett k\u00f6rnyezet\u00e9nek els\u0151 igaz\u00e1n \u00e1tfog\u00f3 digit\u00e1lis ikertestv\u00e9re.<\/p>\n\n\n\n
A projekt k\u00fcl\u00f6nlegess\u00e9ge, hogy kiz\u00e1r\u00f3lag m\u0171holdfelv\u00e9telekre t\u00e1maszkodik. A kutat\u00f3k k\u00f6zel 800 ezer m\u0171holdk\u00e9pet dolgoztak fel a PlanetScope m\u0171holdflott\u00e1t\u00f3l, amelyek 3 m\u00e9teres felbont\u00e1s\u00fa felv\u00e9teleket k\u00e9sz\u00edtenek a F\u00f6ld felsz\u00edn\u00e9r\u0151l. Ez olyan, mintha minden egyes \u00e9p\u00fcletet egy hat l\u00e9p\u00e9snyire elhelyezett kamer\u00e1val f\u00e9nyk\u00e9pezn\u00e9nk le \u2013 el\u00e9g r\u00e9szletes ahhoz, hogy kiv\u00e1l\u00f3 alapot adjon az AI-algoritmusoknak.<\/p>\n\n\n\n
De mi a helyzet a felh\u0151kkel? V\u00e9g\u00fcl is a m\u0171holdak nem tudnak \u00e1tl\u00e1tni rajtuk. A csapat okosan megoldotta ezt: csak azokat a felv\u00e9teleket haszn\u00e1lt\u00e1k, amelyek 10%-n\u00e1l kevesebb felh\u0151takar\u00e1ssal rendelkeznek. Ahol 2019-ben nem volt megfelel\u0151 min\u0151s\u00e9g\u0171 k\u00e9p, ott 2018-as felv\u00e9telekkel p\u00f3tolt\u00e1k a hi\u00e1nyoss\u00e1gokat. Az eredm\u00e9ny egy glob\u00e1lis mozaik, amely szinte felh\u0151mentes k\u00e9pet ad a F\u00f6ld \u00e9p\u00fcleteir\u0151l.<\/p>\n\n\n\n
Itt j\u00f6n a k\u00e9pbe a mesters\u00e9ges intelligencia var\u00e1zsa. K\u00e9t k\u00fcl\u00f6n neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot fejlesztettek ki: az egyik megtanulja felismerni az \u00e9p\u00fcletek k\u00f6rvonalait a m\u0171holdfelv\u00e9teleken, a m\u00e1sik pedig megbecs\u00fcli a magass\u00e1gukat.<\/p>\n\n\n\n
Az \u00e9p\u00fcletfelismer\u0151 rendszer \u00fagy m\u0171k\u00f6dik, mint amikor gyerekk\u00e9nt megtanultuk megk\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztetni a h\u00e1zakat a f\u00e1kt\u00f3l vagy a naplement\u00e9t a t\u0171zt\u0151l. A g\u00e9pnek is meg kell mutatni sok-sok p\u00e9ld\u00e1t. A kutat\u00f3k 107 k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 r\u00e9gi\u00f3t v\u00e1lasztottak ki vil\u00e1gszerte \u2013 92 v\u00e1rosi ter\u00fcletet \u00e9s 15 „negat\u00edv mint\u00e1t”, mint p\u00e9ld\u00e1ul \u00f3ce\u00e1nokat, erd\u0151ket vagy sivatagokat. Ezek a negat\u00edv mint\u00e1k fontosak, hogy a rendszer megtanulja: nem minden, ami a felv\u00e9telen l\u00e1that\u00f3, \u00e9p\u00fclet.<\/p>\n\n\n\n
A magass\u00e1gbecsl\u00e9s m\u00e9g tr\u00fckk\u00f6sebb. Elk\u00e9pzelheted, milyen neh\u00e9z egy k\u00e9tdimenzi\u00f3s k\u00e9pb\u0151l kital\u00e1lni, hogy valami milyen magas? Az ember is sokszor becsap\u00f3dik \u2013 gondolj csak azokra a turistafot\u00f3kra, ahol valaki \u00fagy \u00e1ll\u00edtja be a perspekt\u00edv\u00e1t, hogy „megtartja” a Pisai ferde tornyot. A neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatnak viszont meg kellett tanulnia ezt helyesen csin\u00e1lni, olyan helyekr\u0151l sz\u00e1rmaz\u00f3 l\u00e9gi l\u00e9zer szkennerelt adatok alapj\u00e1n, ahol prec\u00edz magass\u00e1gi inform\u00e1ci\u00f3k \u00e1lltak rendelkez\u00e9sre.<\/p>\n\n\n\n
Az eredm\u00e9nyek maguk\u00e9rt besz\u00e9lnek. A GlobalBuildingAtlas 2,75 milli\u00e1rd \u00e9p\u00fcletet tartalmaz \u2013 ez t\u00f6bb mint 1 milli\u00e1rddal haladja meg a kor\u00e1bbi legteljesebb adatb\u00e1zisokat. Az \u00e9p\u00fcletek \u00f6sszes alapter\u00fclete 506,64 milli\u00e1rd n\u00e9gyzetm\u00e9ter. Ha ezt teniszp\u00e1ly\u00e1kban sz\u00e1moln\u00e1nk (egy teniszp\u00e1lya kb. 260 n\u00e9gyzetm\u00e9ter), akkor nagyj\u00e1b\u00f3l 1,95 milli\u00e1rd teniszp\u00e1ly\u00e1nyi ter\u00fcletr\u0151l besz\u00e9l\u00fcnk.<\/p>\n\n\n\n
Az \u00e9p\u00fcletek \u00f6sszes\u00edtett t\u00e9rfogata 2,85 billi\u00f3 k\u00f6bm\u00e9ter. Ez olyan gigantikus sz\u00e1m, hogy neh\u00e9z elk\u00e9pzelni. K\u00e9pzeld el, hogy egy \u00f3ri\u00e1si, 1 kilom\u00e9ter sz\u00e9les, 1 kilom\u00e9ter hossz\u00fa \u00e9s 2,85 kilom\u00e9ter magas t\u00f6mb\u00f6t \u00e9p\u00edten\u00e9nk az \u00f6sszes \u00e9p\u00fcletb\u0151l \u2013 ez lenne az emberis\u00e9g \u00e9p\u00edtett \u00f6r\u00f6ks\u00e9ge.<\/p>\n\n\n\n
A magass\u00e1gi t\u00e9rk\u00e9pek felbont\u00e1sa 3×3 m\u00e9ter, ami 30-szor finomabb, mint a kor\u00e1bbi glob\u00e1lis term\u00e9kek 90 m\u00e9teres felbont\u00e1sa. Ez olyan, mintha egy pixeles, olvashatatlan sz\u00f6vegb\u0151l hirtelen full HD min\u0151s\u00e9get var\u00e1zsoltunk volna.<\/p>\n\n\n\n
Az egyik legmeglep\u0151bb felfedez\u00e9s az volt, hogy az ENSZ becsl\u00e9se val\u00f3sz\u00edn\u0171leg t\u00falz\u00f3 volt. A vil\u00e1gszervezet k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl 4 milli\u00e1rd \u00e9p\u00fcletet becs\u00fclt a F\u00f6ld\u00f6n, de a GlobalBuildingAtlas adatai alapj\u00e1n ez a sz\u00e1m ink\u00e1bb 2,71 milli\u00e1rd k\u00f6r\u00fcl mozog. Ez nem kis elt\u00e9r\u00e9s \u2013 durv\u00e1n egyharmaddal kevesebb \u00e9p\u00fclet van, mint amit kor\u00e1bban gondoltunk.<\/p>\n\n\n\n
Ez nem azt jelenti, hogy az ENSZ rosszul dolgozott, ink\u00e1bb azt mutatja, hogy mennyire neh\u00e9z volt eddig pontos glob\u00e1lis becsl\u00e9st k\u00e9sz\u00edteni megfelel\u0151 technol\u00f3gia n\u00e9lk\u00fcl.<\/p>\n\n\n\n
Az adatok kontinensenk\u00e9nti feldolgoz\u00e1sa sor\u00e1n csod\u00e1latos k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9gek t\u00e1rultak fel. \u00c1zsia szinte minden kateg\u00f3ri\u00e1ban vezet: 1,22 milli\u00e1rd \u00e9p\u00fclet\u00e9vel ez a kontinens rendelkezik a legt\u00f6bb \u00e9p\u00edtm\u00e9nnyel. Ez teljesen \u00e9rthet\u0151, ha belegondolunk, hogy itt \u00e9l az emberis\u00e9g t\u00f6bb mint fele, \u00e9s olyan hatalmas megapoliszok tal\u00e1lhat\u00f3k itt, mint Toki\u00f3, Delhi vagy Sanghaj.<\/p>\n\n\n\n
Afrika 540 milli\u00f3 \u00e9p\u00fclettel a m\u00e1sodik helyen \u00e1ll sz\u00e1moss\u00e1gban, de itt j\u00f6n a meglepet\u00e9s: ezeknek az \u00e9p\u00fcleteknek az \u00f6sszter\u00fclete csak 38 milli\u00e1rd n\u00e9gyzetm\u00e9ter, szemben \u00c1zsia 218 milli\u00e1rd n\u00e9gyzetm\u00e9ter\u00e9vel. Ez azt jelenti, hogy az \u00e1tlagos afrikai \u00e9p\u00fclet j\u00f3val kisebb, mint \u00e1zsiai t\u00e1rsa. Az adatok h\u0171en t\u00fckr\u00f6zik a gazdas\u00e1gi fejletts\u00e9g k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9geit \u00e9s az urbaniz\u00e1ci\u00f3 elt\u00e9r\u0151 jelleg\u00e9t.<\/p>\n\n\n\n
Eur\u00f3pa 403 milli\u00f3 \u00e9p\u00fclet\u00e9vel a harmadik helyen \u00e1ll, de az \u00e9p\u00fclett\u00e9rfogat tekintet\u00e9ben m\u00e1sodik \u2013 763 milli\u00e1rd k\u00f6bm\u00e9terrel. Ez azt mutatja, hogy Eur\u00f3p\u00e1ban jellemz\u0151en magasabb, t\u00e9rfogatosabb \u00e9p\u00fcletek \u00e1llnak, mint Afrik\u00e1ban vagy D\u00e9l-Amerik\u00e1ban.<\/p>\n\n\n\n
Tal\u00e1n most arra gondolsz: ok\u00e9, sz\u00e9p munka, de mire j\u00f3 ez a h\u00e9tk\u00f6znapokban? A v\u00e1lasz sokr\u00e9t\u0171 \u00e9s leny\u0171g\u00f6z\u0151.<\/p>\n\n\n\n
El\u0151sz\u00f6r is, ez az adatb\u00e1zis forradalmas\u00edthatja a v\u00e1rosi tervez\u00e9st. K\u00e9pzeld el, hogy egy v\u00e1rosfejleszt\u0151 percek alatt l\u00e1thatja, hol vannak t\u00falzs\u00fafolt ter\u00fcletek, hol hi\u00e1nyzik a z\u00f6ldter\u00fclet, vagy hol lehetne optimaliz\u00e1lni az energiafelhaszn\u00e1l\u00e1st.<\/p>\n\n\n\n
A katasztr\u00f3faelh\u00e1r\u00edt\u00e1sban is kulcsfontoss\u00e1g\u00fa lehet. F\u00f6ldreng\u00e9s eset\u00e9n azonnal l\u00e1that\u00f3, mely \u00e9p\u00fcletek d\u0151lhettek \u00f6ssze egy adott ter\u00fcleten. \u00c1rv\u00edz eset\u00e9n pontosan sz\u00e1m\u00edthat\u00f3, mekkora t\u00e9rfogat\u00fa v\u00edz \u00e9rte el a lakott ter\u00fcleteket.<\/p>\n\n\n\n
Az energiagazd\u00e1lkod\u00e1s szempontj\u00e1b\u00f3l pedig aranyat \u00e9r: a napelemes potenci\u00e1l felm\u00e9r\u00e9se, a f\u0171t\u00e9si-h\u0171t\u00e9si sz\u00fcks\u00e9gletek becsl\u00e9se, a v\u00e1rosi h\u0151sziget-effektus vizsg\u00e1lata \u2013 mindez sokkal pontosabban v\u00e9gezhet\u0151 egy ilyen r\u00e9szletes 3D modell alapj\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n
A kutat\u00f3k egy k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen \u00e9rdekes felfedez\u00e9st is tettek: az \u00e9p\u00fclett\u00e9rfogat sokkal jobb mutat\u00f3ja a gazdas\u00e1gi fejletts\u00e9gnek, mint az alapter\u00fclet. Gondolj bele: egy n\u00e9gyzetm\u00e9ternyi lak\u00f3ter\u00fclet lehet egy alacsony szint\u0171 visk\u00f3 r\u00e9sze, de lehet r\u00e9sze egy t\u00edzszintes t\u00e1rsash\u00e1znak is. A t\u00e9rfogat viszont sokkal jobban t\u00fckr\u00f6zi a val\u00f3di lakhat\u00e1si k\u00f6r\u00fclm\u00e9nyeket.<\/p>\n\n\n\n
Az adatok szerint az egy f\u0151re jut\u00f3 \u00e9p\u00fclett\u00e9rfogat \u00e9s az egy f\u0151re jut\u00f3 GDP k\u00f6z\u00f6tt 0,85-\u00f6s korrel\u00e1ci\u00f3 van, m\u00edg az alapter\u00fclet-alap\u00fa mutat\u00f3 csak 0,76-os \u00e9rt\u00e9ket \u00e9rt el. Ez l\u00e1tsz\u00f3lag kis k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g, de a gyakorlatban azt jelenti, hogy a t\u00e9rfogatalap\u00fa mutat\u00f3 j\u00f3val pontosabban el\u0151re jelzi egy orsz\u00e1g vagy r\u00e9gi\u00f3 gazdas\u00e1gi fejletts\u00e9g\u00e9t.<\/p>\n\n\n\n
Az Eur\u00f3pai Uni\u00f3 r\u00e9szletes elemz\u00e9se meglep\u0151 k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9geket t\u00e1rt fel. Finnorsz\u00e1g rendelkezik a legmagasabb egy f\u0151re jut\u00f3 \u00e9p\u00fclett\u00e9rfogattal \u2013 hatszor annyival, mint G\u00f6r\u00f6gorsz\u00e1g, amely a sereghajt\u00f3. Ez persze nem jelenti azt, hogy a finnek sz\u00fcks\u00e9gszer\u0171en jobban \u00e9ln\u00e9nek, de mindenk\u00e9ppen m\u00e1s t\u00edpus\u00fa \u00e9p\u00edtett k\u00f6rnyezetben laknak.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9rdekes m\u00f3don n\u00e9h\u00e1ny nagy \u00e9p\u00fclett\u00e9rfogattal rendelkez\u0151 orsz\u00e1g egy\u00fattal egyenl\u0151tlenebb \u00e9p\u00fcleteloszl\u00e1st is mutat. Finnorsz\u00e1g \u00e9s \u00c9sztorsz\u00e1g eset\u00e9ben ez azt jelenti, hogy b\u00e1r \u00f6sszess\u00e9g\u00e9ben sok \u00e9p\u00fclet \u00e9s nagy t\u00e9rfogat \u00e1ll rendelkez\u00e9sre, ezek eloszl\u00e1sa nem k\u00f6veti szorosan a n\u00e9pess\u00e9g t\u00e9rbeli eloszl\u00e1s\u00e1t. Vagyis van n\u00e9h\u00e1ny nagyon s\u0171r\u0171n be\u00e9p\u00edtett v\u00e1rosi k\u00f6zpont, m\u00edg hatalmas ter\u00fcletek szinte lakatlanok.<\/p>\n\n\n\n
A legszebb az eg\u00e9szben, hogy ez az adatb\u00e1zis nem marad tudom\u00e1nyos k\u00f6r\u00f6k z\u00e1rt kincsest\u00e1ra. A teljes GlobalBuildingAtlas ny\u00edlt forr\u00e1sk\u00f3d\u00fa licenc alatt \u00e9rhet\u0151 el, vagyis b\u00e1rki let\u00f6ltheti, felhaszn\u00e1lhatja, ak\u00e1r kutat\u00e1si, ak\u00e1r \u00fczleti c\u00e9lokra.<\/p>\n\n\n\n
A projekt k\u00f3djai is el\u00e9rhet\u0151k, ami azt jelenti, hogy m\u00e1s kutat\u00f3k vagy fejleszt\u0151k reproduk\u00e1lhatj\u00e1k az eredm\u00e9nyeket, vagy ak\u00e1r saj\u00e1t r\u00e9gi\u00f3ikra alkalmazz\u00e1k a m\u00f3dszertant. Egy r\u00e9sz\u00e9t m\u00e1r integr\u00e1lt\u00e1k a Google Earth Engine-be is, ami megk\u00f6nny\u00edti a t\u00e9rinformatikai szakemberek munk\u00e1j\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n
A legnagyobb el\u0151ny, hogy ez az adatb\u00e1zis viszonylag k\u00f6nnyen friss\u00edthet\u0151. Mivel kiz\u00e1r\u00f3lag m\u0171holdfelv\u00e9telekre \u00e9p\u00fcl, \u00e9s a PlanetScope m\u0171holdak naponta k\u00e9sz\u00edtenek \u00faj felv\u00e9teleket, az \u00e9p\u00fclet\u00e1llom\u00e1ny v\u00e1ltoz\u00e1sa id\u0151ben k\u00f6vethet\u0151 lesz. K\u00e9pzeld csak el: n\u00e9h\u00e1ny \u00e9ven bel\u00fcl l\u00e1thatjuk, hogyan n\u0151nek a v\u00e1rosok, hol \u00e9p\u00fclnek \u00faj negyedek, vagy \u00e9pp hol t\u0171nnek el \u00e9p\u00fcletek egy term\u00e9szeti katasztr\u00f3fa ut\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n
Ez k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen fontos a gyorsan fejl\u0151d\u0151 \u00e1zsiai, afrikai \u00e9s d\u00e9l-amerikai r\u00e9gi\u00f3kban, ahol a v\u00e1rosok \u00e9vr\u0151l \u00e9vre dr\u00e1maian v\u00e1ltoznak. Egy ilyen dinamikus atlasz seg\u00edthet nyomon k\u00f6vetni az urbaniz\u00e1ci\u00f3 sebess\u00e9g\u00e9t \u00e9s ir\u00e1ny\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n
Term\u00e9szetesen nincs t\u00f6k\u00e9letes rendszer. Afrika eset\u00e9ben p\u00e9ld\u00e1ul nem \u00e1lltak rendelkez\u00e9sre megfelel\u0151 referencia-adatok a g\u00e9pi tanul\u00e1si modell betan\u00edt\u00e1s\u00e1hoz, \u00edgy ezen a kontinensen az eredm\u00e9nyek pontoss\u00e1ga k\u00e9rd\u00e9ses marad. D\u00e9l-Amerik\u00e1ban \u00e9s n\u00e9n\u00e9h\u00e1ny \u00e1zsiai v\u00e1rosban pedig a rendszer hajlamos alulbecs\u00fclni a nagyon magas \u00e9p\u00fcletek magass\u00e1g\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n
Ezek a korl\u00e1tok azonban ink\u00e1bb kiindul\u00f3pontok a tov\u00e1bbi fejleszt\u00e9shez, mint v\u00e9gzetes hib\u00e1k. A kutat\u00f3k tiszt\u00e1ban vannak vel\u00fck, \u00e9s m\u00e1r dolgoznak a megold\u00e1sokon.<\/p>\n\n\n\n
–<\/p>\n\n\n\n
A GlobalBuildingAtlas tal\u00e1n az egyik legimpressz\u00edvebb p\u00e9ld\u00e1ja annak, hogy a modern technol\u00f3gia \u2013 m\u0171holdas t\u00e1v\u00e9rz\u00e9kel\u00e9s \u00e9s mesters\u00e9ges intelligencia kombin\u00e1ci\u00f3ja \u2013 milyen csod\u00e1kra k\u00e9pes. 2,75 milli\u00e1rd \u00e9p\u00fclet digit\u00e1lis t\u00e9rk\u00e9pe nemcsak tudom\u00e1nyos kuri\u00f3zum, hanem praktikus eszk\u00f6z a v\u00e1rosfejleszt\u00e9sben, katasztr\u00f3faelh\u00e1r\u00edt\u00e1sban, energiagazd\u00e1lkod\u00e1sban \u00e9s a kl\u00edmav\u00e1ltoz\u00e1s elleni k\u00fczdelemben.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9s ez m\u00e9g csak a kezdet. Az igazi forradalmat az hozza majd, amikor ezek az adatok val\u00f3s id\u0151ben friss\u00fclnek, \u00e9s mindenki \u2013 m\u00e9rn\u00f6k\u00f6kt\u0151l a d\u00f6nt\u00e9shoz\u00f3kig, startup-alap\u00edt\u00f3kt\u00f3l a civilszervezetekig \u2013 szabadon haszn\u00e1lhatja \u0151ket a jobb \u00e9s fenntarthat\u00f3bb vil\u00e1g \u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9hez.<\/p>\n\n\n\n
Ha szeretn\u00e9l k\u00f6rbe n\u00e9zni a 3D t\u00e9rk\u00e9pen, itt teheted meg: https:\/\/tubvsig-so2sat-vm1.srv.mwn.de\/<\/a><\/p>\n\n\n\n