이 연구는 전 세계 건물 분포를 파악하기 위해 위성 영상 데이터와 첨단 딥러닝 기술을 활용하여 "Global OpenBuildingMap(Global OBM)"을 개발하였다.
데이터 수집 단계에서는 약 80만 장의 PlanetScope 위성 영상을 수집하고, 전 세계 74개 도시의 OpenStreetMap 건물 데이터를 활용하여 학습 데이터를 준비하였다. 4개의 CNN 모델을 학습시켜 전 세계 건물을 탐지하였으며, 모델 앙상블을 통해 최종 결과를 도출하였다.
분석 결과, 전 세계 건물 면적은 기존 추정치보다 2.35배 더 큰 것으로 나타났다. 또한 건물 면적과 인구, CO2 배출량, 전력 소비량, GDP 등 주요 사회경제 지표 간에 매우 강한 상관관계가 있음을 확인하였다.
더불어 건물 지붕에 태양광 패널을 설치할 경우 전 세계 에너지 수요를 1.1-3.3배 충당할 수 있을 것으로 분석되었다. 이는 건물 지도가 도시 계획, 기후변화 대응, 인구 추정 등 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 시사한다.
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by Xiao Xiang Z... في arxiv.org 04-23-2024
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