O Google Open Buildings é uma poderosa ferramenta que oferece um vasto conjunto de dados das pegadas (footprints) de edifícios, derivadas de imagens de satélite de alta resolução. Este conjunto massivo contém 1,8 bilhões de detecções de edifícios que abrangem uma área de 58 milhões de km², incluindo regiões na África, Sul e Sudeste da Ásia, América Latina e Caribe.
Como são geradas as pegadas (footprints) dos edifícios?
Cada edifício neste conjunto de dados é acompanhado por informações cruciais, incluindo o polígono que descreve sua pegada (footprint) no terreno, uma pontuação de confiança que indica a probabilidade de ser um edifício válido e um Plus Code que corresponde ao centro do edifício. No entanto, é importante ressaltar que esses dados não fornecem informações sobre o tipo de edifício, endereço ou quaisquer outros detalhes além de sua geometria.
Aplicações dos Dados
As pegadas (footprints) dos edifícios têm inúmeras aplicações valiosas, tais como:
- Estimativas populacionais: úteis em situações de mudanças rápidas ou quando os dados do censo estão desatualizados;
- Planejamento urbano e resposta humanitária: essenciais em emergências para medir o impacto de desastres naturais e estimar o número de edifícios ou famílias afetadas;
- Compreender o impacto humano no ambiente natural: Ajuda a estimar necessidades energéticas, emissões de carbono e a pressão sobre áreas naturais devido à urbanização;
- Cálculo de indicadores estatísticos e combinação de conjuntos de dados: usado para calcular indicadores importantes no planejamento nacional, como o número de casas próximas a escolas e centros de saúde, distâncias até hospitais e demanda por sistemas de transporte;
- Sistemas de endereçamento: facilita a implementação de sistemas de endereçamento digital, como os Plus Codes, em áreas onde os edifícios não têm endereços formais.
Formato dos Dados
Os dados são divididos em três partes: polígonos de construção, pontos de construção e limites de pontuação.
Polígonos e pontos de construção que são armazenados em CSVs e apresentam as seguintes informações:
- Latitude : latitude do centroide do polígono do edifício;
- longitude : longitude do centroide do polígono do edifício;
- Área : área em metros quadrados do polígono;
- Confiança : pontuação de confiança [0,65;1,0] atribuída pelo modelo;
- Geometria : o polígono do edifício no formato WKT (POLYGON ou MULTIPOLYGON).
- full_plus_code : o Plus Code completo no centroide do polígono do edifício.
Limites de pontuação, que são armazenados em CSV e apresentam as seguintes informações:
- s2_token : token da célula S2 do bucket;
- Geometria : geometria no formato WKT do intervalo de células S2;
- trust_threshold_80%_precision , trust_threshold_85%_precision, trust_threshold_90%_precision : limite de pontuação de confiança estimado para obter precisão específica para a construção de polígonos neste intervalo de células S2;
- building_count_80%_precision , building_count_85%_precision , building_count_90%_precision : número de polígonos de construção neste intervalo de células S2 com pontuação de confiança maior ou igual ao limite de pontuação necessário para obter a precisão específica;
- building_count : número de polígonos de construção neste intervalo de células S2;
- num_samples : número de amostras usadas para gerar o limite de pontuação.
Os metadados podem ser baixados através de:
- Geometria do bloco e URLs em formato geojson;
- Arquivo CSV de limites de pontuação;
- Baixe os limites de pontuação usando gsutil :
gsutil cp gs://open-buildings-data/v3/score_thresholds_s2_level_4.csv
Algumas informações importantes sobre a qualidade os dados
1 – Atualização de Imagens: as imagens usadas para identificar edifícios não são necessariamente as mesmas imagens atualmente publicadas no Google Maps. Isso pode levar a desalinhamentos entre os edifícios representados nos dados e as imagens subjacentes no mapa, resultando em uma aparência deslocada.
2 – Menor Precisão em Determinadas Áreas: a precisão dos dados pode variar em diferentes locais devido a várias razões, incluindo:
- Características Geológicas e Vegetação: em áreas onde características geológicas ou vegetação podem ser confundidas com estruturas construídas, a precisão pode ser menor;
- Assentamentos Contíguos: em regiões com muitas construções contíguas sem limites claros, a identificação precisa dos edifícios pode ser desafiadora;
- Edifícios Pequenos: em áreas com edifícios pequenos, que podem aparecer com apenas alguns pixels de largura em determinada resolução de imagem, a detecção pode ser menos precisa;
- Zonas Rurais ou Desérticas: em zonas rurais ou desérticas, onde os edifícios são construídos com materiais naturais que se misturam visualmente com o ambiente, a precisão pode ser reduzida;
- Edifícios Altos: O modelo é treinado para detectar telhados de edifícios, não suas bases. Isso pode levar a desafios na detecção de edifícios altos, dependendo do ângulo de visão da imagem de satélite, fazendo com que os telhados desses edifícios “pulem”, tornando difícil rastreá-los em um conjunto de imagens.
Limites de Pontuação para Avaliação de Precisão
Para ajudar a avaliar a precisão dos dados em diferentes regiões, são fornecidos limites de pontuação em um arquivo CSV. Esses limites de pontuação sugeridos permitem aos usuários entender a confiabilidade dos dados em um determinado bloco de download. Eles são uma ferramenta importante para interpretar a qualidade dos dados em locais específicos e garantir o uso apropriado das informações do Google Open Buildings.
Essas considerações são cruciais para entender a confiabilidade e os possíveis desafios associados aos dados de pegadas de edifícios fornecidos pelo Google Open Buildings em diferentes áreas geográficas.
Imagens com os blocos e seus valores de precisão
Como Acessar, Visualizar e Baixar os Dados
Os dados de pegadas de edifícios podem ser acessados, visualizados e baixados por meio do site oficial do Google Open Buildings, que oferece várias opções:
1 – Exploração no Mapa: um mapa interativo permite explorar os dados em cidades abrangidas pela ferramenta, com legenda de confiança.
2 – Download Manual em CSV: é possível baixar dados de polígonos manualmente clicando no mapa.
3 – Download por País ou Região: os dados podem ser baixados para um país ou região específica.
4 – Download Completo: para os dados completos, é utilizado o gsutil, uma ferramenta para acessar o Cloud Storage.
gsutil cp -R gs://open-buildings-data/v3/polygons_s2_level_4_gzip
e todos os pontos (48 GB no total) usando
gsutil cp -R gs://open-buildings-data/v3/points_s2_level_4_gzip
5 – Além disso, os dados também podem ser acessados através do Earth Engine do Google.
Para mais informações detalhadas e acesso aos dados, você pode visitar o site oficial do Google Open Buildings.
Fontes:
https://sites.research.google/open-buildings/
W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin, D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Continental-scale building detection from high resolution satellite imagery. arXiv:2107.12283, 2021.