El proyecto Open Buildings de Google cartografía la expansión urbana en el Sur Global

23 de septiembre de 2024

  • El conjunto de datos Open Buildings de Google rastrea los cambios en los edificios del Sur Global
  • La IA extrae información de alta resolución de imágenes de satélite de baja resolución, incluida la altura de los edificios.
  • El conjunto de datos ayuda a la planificación urbana y humanitaria en las regiones en desarrollo
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Google Research ha publicado el Open Buildings 2.5D Temporal Dataset, un proyecto que rastrea los cambios en la edificación en todo el Sur Global desde 2016 hasta 2023.

Este conjunto de datos excepcionalmente detallado ofrece una visión dinámica y anual de la urbanización. Recoge la construcción, el crecimiento y la transformación de edificios en regiones en las que estos datos han sido durante mucho tiempo escasos o inexistentes.

John Quinn, ingeniero de software de Google Research, explicó por qué el proyecto es importante: "No saber dónde están los edificios es un gran problema por muchas razones prácticas. Si estás creando servicios o campañas de vacunación o rescatando a personas tras una emergencia, esto es un problema".

El principal avance de la herramienta es su capacidad para extraer información de alta resolución a partir de imágenes de baja resolución del satélite Sentinel-2. 

Analizando hasta 32 imágenes desplazadas en el tiempo del mismo lugar, la IA puede detectar estructuras mucho más pequeñas que un solo píxel.

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Densidad de edificios en 2023 basada en datos de Open Buildings 2.5D Temporal dataset. Fuente: Google.

Además de la detección, el sistema calcula la altura de los edificios con una precisión notable: 1,5 metros de media.

Esto transforma las imágenes planas de satélite en datos ricos y de múltiples capas, proporcionando a los planificadores urbanos y a las organizaciones humanitarias un poderoso instrumento para comprender la densidad de población y las necesidades de recursos.

Mapa del Sur Global

El término "Sur Global" suele referirse a las naciones en desarrollo de África, Asia, América Latina y el Caribe. 

Estas regiones, que albergan a la mayoría de la población mundial, se enfrentan a menudo a retos en la prestación de asistencia sanitaria de alta calidad, el desarrollo urbano, la conservación del medio ambiente y la gestión de los recursos.

Abdoulaye Diack, director de programa del proyecto, declaró: "Queremos que las personas del Sur global que toman decisiones políticas dispongan de las mismas herramientas que las del Norte global". 

El conjunto de datos ya está encontrando aplicaciones prácticas. En Uganda, el Sunbird AI sin ánimo de lucro está aprovechando estos datos para proyectos de electrificación rural.

WorldPopcon sede en la Universidad de Southampton, lo utiliza para afinar las estimaciones de la población mundial, una información fundamental para planificar todo tipo de actividades, desde campañas de vacunación hasta respuestas ante catástrofes.

El director de WorldPop, el profesor Andrew Tatem, explicó por qué son importantes estos datos: "Saber dónde vive la gente es vital para garantizar que los recursos se distribuyen equitativamente y que nadie se queda atrás en la prestación de servicios como la sanidad".

La IA está mejorando la cartografía por satélite y en 3D, proporcionando información más precisa y oportuna sobre el crecimiento urbano y los cambios medioambientales.

Por ejemplo, un proyecto reciente de Aya Data en Ghana employed AI to analyze thousands of satellite images of South America, tracking changes in forests, urban areas, and agricultural land over several years.

La habilidad de la IA para detectar cambios sutiles, como señales tempranas de deforestación o nuevos desarrollos, sirve de base a las políticas de agricultura y conservación del mundo real.

Además de observar los cambios a largo plazo en el medio ambiente, la IA permite a los investigadores detectar y responder a amenazas como la tala ilegal, la caza furtiva de animales salvajes y los cambios no autorizados en el uso del suelo visibles a partir de imágenes por satélite.

Google admite que su conjunto de datos tiene limitaciones. La nubosidad persistente puede impedir la recogida de datos en algunas de las regiones más húmedas del mundo, y las estructuras muy pequeñas también pueden eludir la detección. 

No obstante, el Open Buildings 2.5D Temporal Dataset es un excelente ejemplo de la poderosa sinergia entre la democratización de los datos y la IA.

Al democratizar el acceso a información geoespacial compleja, allana el camino para una planificación urbana más equitativa, la preparación ante catástrofes y el desarrollo sostenible a escala mundial.

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Sam Jeans

Sam es un escritor de ciencia y tecnología que ha trabajado en varias startups de IA. Cuando no está escribiendo, se le puede encontrar leyendo revistas médicas o rebuscando en cajas de discos de vinilo.

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