Le GlobalBuildingAtlas comprend environ 2,75 milliards de modèles numériques de bâtiments, ce qui en fait la plus grande collection de données spatiales explicites sur la construction à ce jour. Il couvre tous les bâtiments pour lesquels des images satellites appropriées sont disponibles en 2019. Les modèles 3D ont une résolution spatiale de 3×3 mètres, ce qui est environ 30 fois plus fin que les ensembles de données globales précédents. L’atlas a été développé par une équipe dirigée par le professeur Xiaoxiang Zhu, titulaire de la chaire de science des données dans l’observation de la Terre à la TUM, qui combine la télédétection, l’intelligence artificielle et la recherche urbaine axée sur les données dans une approche globale<\/p>\n\n\n\n
Modèles 3D détaillés et couverture mondiale Outil pour la planification, le climat et le risque Une \u00e9quipe de recherche de l’Universit\u00e9 technique de Munich a cr\u00e9\u00e9 le GlobalBuildingAtlas, la premi\u00e8re carte en 3D presque compl\u00e8te et librement accessible de tous les b\u00e2timents de la plan\u00e8te. Elle constitue la base de nouvelles applications pour la recherche climatique, l’urbanisme, des m\u00e9gapoles aux habitats ruraux, le d\u00e9veloppement des infrastructures et la pr\u00e9vention des catastrophes.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":145449,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"pmpro_default_level":"","inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[22696,22353,743,8735,39686,22438],"tags":[55739,872,3931,55742,2002],"class_list":["post-145446","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-entreprise","category-international-fr","category-immonews-fr","category-proptech-fr","category-standorte-fr","category-trends-fr","tag-3d-gebaeudedaten","tag-immoinvest-fr","tag-immonews-fr","tag-klimaanalyse","tag-news-fr","pmpro-has-access"],"acf":{"bild_mit_ki_erstellt_worden":["Ja"],"lead":"Une \u00e9quipe de recherche de l'Universit\u00e9 technique de Munich a cr\u00e9\u00e9 le GlobalBuildingAtlas, la premi\u00e8re carte en 3D presque compl\u00e8te et librement accessible de tous les b\u00e2timents de la plan\u00e8te. Elle constitue la base de nouvelles applications pour la recherche climatique, l'urbanisme, des m\u00e9gapoles aux habitats ruraux, le d\u00e9veloppement des infrastructures et la pr\u00e9vention des catastrophes.","autor":"Quelle Ingenieur","ort":"","bildunterschrift":"","bild_im_grid":false,"gallerie":"","newsim":""},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
<\/strong>Sur les 2,75 milliards d’entrées, il existe des modèles LoD1-3D standardisés pour environ 2,68 milliards d’entre elles, qui représentent la forme de base et la hauteur des bâtiments dans une géométrie simplifiée. Cela permet de calculer les volumes, d’analyser les structures urbaines et de comparer les modèles d’urbanisation dans le monde entier. La couverture systématique de régions jusqu’alors sous-représentées, telles que l’Afrique, l’Amérique du Sud et les zones rurales, est particulièrement importante car elles sont désormais couvertes avec la même précision que les métropoles denses<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Les données permettent d’étudier les dynamiques de croissance dans les villes à croissance rapide, d’identifier les quartiers à forte densité où l’habitat est potentiellement tendu et de déterminer plus précisément les besoins en infrastructures. Les chercheurs et les administrations peuvent ainsi développer des indicateurs qui montrent où le développement des transports, des réseaux d’énergie et d’eau, des logements supplémentaires ou des mesures d’adaptation au climat sont particulièrement urgents. Parallèlement, le GlobalBuildingAtlas crée un système de référence uniforme à l’échelle mondiale qui permet d’effectuer des analyses sur l’urbanisation, la consommation d’énergie et les risques de catastrophes sur la base de données comparables.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"