Для тех, кому интересно, краткий рассказ о том что было сделано в этом проекте.
Если вы задумывались о том, как делаются глобальные оценки численности населения, например в репортажах ООН (7.7+млрд людей на планете… еще +2 млрд к 2050 году и т.д.), вы возможно задавались вопросом — откуда берутся исходные данные, насколько они точны и как часто обновляются?
Собрав информацию, мы выяснили что это это целая проблема, так как точность исходных данных переписи в разных странах и регионах сильно отличается. Линейные и взвешенные модели, на основе которых уже получены карты плотности населения, изначально содержат эти ошибки. Наиболее интересная нам тема — применение данных съемки со спутников для уточнения этих моделей. При добавлении масок городов и поселений выделенных по спутниковым снимкам, модели дают результат намного точнее.
Но и спутниковые снимки имеют свои ограничения — исследователи указывают на проблему использования Landsat 30м для сельских территорий. Недостаточность разрешения приводит к отрицательному результату там, где объекты жилой инфраструктуры не сосредоточены в одном месте, а разбросаны по обширной области. Несколько лет назад в глобальных моделях стали применять данные ночной съемки Земли для выделения границ поселений (например, Global Rural Urban Mapping Project), но это в свою очередь приводит к ошибкам.
На хорошо известном примере Корейского полуострова (съемка 2012 года) можно сделать вывод что там никто не живет, в отличие от Российской Сибири и Ханты-Мансийского округа.
Еще один большой проект по автоматическому дешифрированию объектов на снимков — MS buildings. (https://github.com/microsoft/USBuildingFootprints)
Буквально на днях в последнюю версию Facebook’s RapID (https://github.com/facebookincubator/RapiD), разработанную на основе популярного редактора Openstreetmap, была добавлена поддержка датасетов от Майкрософт. Слой автоматических зданий показывается без наложения на Openstreetmap, как разница между двумя слоями. Доступность датасетов Facebook и Microsoft по странам отображена на этой карте — https://github.com/facebookmicrosites/Open-Mapping-At-Facebook/blob/master/data/rapid_releases.geojson
Мы ввязались в эту игру, благодаря собственному нешуточному интересу к картам и данным, и запустили нейросеть картировать здания на всю Россию.
Кроме запросов от партнеров и того, что логичнее было начинать обучение нейросетей на знакомой территории, были еще причины:
- Значительный размер территории, что ставило амбициозную задачу перед нашей программной платформой по обработке.
- Надежда, что в будущем данные пригодятся для инвентаризации жилого фонда и других больших инфраструктурных задач:
“Оценки размера самого фонда также существенно разнятся. По данным Росстата, всего в России 2 125 211 многоквартирных домов, на портале «Реформа ЖКХ» — 1 009 696 домов, а на ГИС ЖКХ — 1 586 048 домов…”
Основные наши направления работы с первичными полученными данными:
- Валидация данных. Это тема, которая заслуживает отдельного изложения. Основными источниками автоматической валидации для нас являются Росреестр, Openstreetmap и Реформа ЖКХ. Будем признательны за компетентные отзывы о том какие ресурсы стоит также использовать. Для задач, связанных с профессиональной картографией и кадастром, мы переобрабатываем контуры зданий со сдвигом к основанию. Высот зданий также возможно вычислять на основе разнонаправленной спутниковой съемки и восстановление по теням. (Подробнее — https://medium.com/geoalert-platform-urban-monitoring/buildings-height-estimation-7babe6420893)
- Остается много вопросов связанных с пост-обработкой для получения правильных геометрических форм объектов, чего мы пока не добились в полной мере.
Важно что все эти процессинги могут быть интерированы в программную платформу ГеоАлерт для потоковой масштабируемой обработки, так что даже полная переобработка данных не займет много времени.
Источник: GISGeo