Шаҳрҳо на танҳо ба таври уфуқӣ васеъ мешаванд; онҳо ҳамзамон ба таври амудӣ низ рушд мекунанд. Сохтмони биноҳои нави баланд, вайрон кардани иншооти кӯҳна, аз нав сохтани маҳаллаҳо ва зичшавии марказҳои тиҷоратӣ андозаи сеюми шаҳрро пайваста тағйир медиҳанд. Барои дарк кардани ин тағйирот бояд баландии биноҳо дар солҳои гуногун маълум бошад. Аммо имрӯз, гарчанде маълумоти баланддақиқи LiDAR дастрас аст, барои солҳои гузашта дар аксари шаҳрҳо маълумоти муфассали баландии биноҳо вуҷуд надорад.

Ин таҳқиқот ҳадаф дорад дар ҳолатҳое, ки барои соли ҳадаф маълумоти баландӣ вуҷуд надорад, баландии таърихии биноҳоро аз тасвирҳои бойгонии моҳвораии дорои ҳалли баланди фазоӣ тахмин кунад. Муҳаққиқон ду тасвири моҳвораии гуногунро якҷо истифода бурдаанд: яке аз соли истинодӣ, ки маълумоти баландӣ дорад, ва дигаре аз соли ҳадаф, ки маълумоти баландӣ надорад. Илова бар ин, модели нормализатсияшудаи рақамии сатҳ, ки дар соли истинодӣ аз LiDAR ҳосил шудааст, мувофиқи геометрияи нигариши моилии тасвири моҳвораӣ аз нав проексия шуда, ба қабати баландие бо номи «nDSM-и хати дид» ё Los-nDSM табдил дода шудааст.

Дар маркази усул шабакаи шартии рақобатии тавлидкунанда бо механизми дугонаи диққат, яъне DA-cGAN қарор дорад. Модел бо омӯхтани якҷояи тасвирҳои моҳвораии моил, ки дар ду санаи гуногун гирифта шудаанд, ва маълумоти Los-nDSM, ки аз ҷиҳати геометрӣ бо онҳо ҳамоҳанг шудаанд, баландии биноҳоро барои санаи ҳадаф пешгӯӣ мекунад. Сипас номувофиқии баландӣ дар хатҳои пайвасти байни пораҳои тасвир бо оптимизатсияи маҳаллӣ ислоҳ шуда, дар марҳилаи охир ғарази систематикии баландӣ бо истифода аз нуқтаҳои псевдо-баландии собит, ки тағйирнакарда ҳисоб мешаванд, калибр карда мешавад.

Дар таҷрибаҳо дар маркази асосии шаҳри Пекин ва Шаҳри нави Тунчжоу усули пешниҳодшуда нисбат ба усули муқоисавие, ки танҳо тасвири яксана ва nDSM-ро истифода мебарад, ба таври назаррас муваффақтар буд. Дар минтақаи якуми таҳқиқот хатои миёнаи мутлақ аз 5,97 метр ба 2,42 метр ва хатои решаи миёнаи квадратӣ аз 9,28 метр ба 3,37 метр коҳиш ёфт. Дар минтақаи дуюм барои биноҳои тағйирнакарда хатои миёнаи мутлақ аз 5,78 метр ба 2,49 метр ва хатои решаи миёнаи квадратӣ аз 7,75 метр ба 3,71 метр поён рафт. Усул махсусан барои биноҳои баланд, ки дар тасвирҳои моил ҷойивазкунии геометрии бештар нишон медиҳанд, беҳбудии калонтар фароҳам овард.

Натиҷаи асосии таҳқиқот чунин аст: ҳатто агар барои санаи ҳадаф ченкунии мустақими баландӣ мавҷуд набошад ҳам, вақте тасвирҳои моҳвораии баландҳалли солҳои гуногун, як nDSM-и истинодии маҳаллӣ ва проексияи мувофиқи геометрӣ якҷо истифода мешаванд, баландии таърихии биноҳоро метавон бо эътимоди бештар тахмин кард. Бо вуҷуди ин, усул танҳо дар ду минтақаи Пекин санҷида шудааст, аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст ва ба сифати тасвир ҳассос аст.

Барои фаҳмидани рушди шаҳр танҳо дидани паҳншавии уфуқии минтақаи сохташуда дар харита кофӣ нест. Аз ду минтақаи дорои як масоҳат, яке метавонад асосан аз биноҳои якошёна ва дигаре аз бурҷҳои бисёрошёна иборат бошад. Зичии аҳолӣ, масрафи энергия, таъсири соягузорӣ, талаботи нақлиётӣ, хатари офат ва партоби карбон дар ин ду шаҳр метавонанд аз ҳам фарқ кунанд.

Баландии бино тағйирёбандаи асосӣ барои морфологияи шаҳрӣ, моделсозии 3B шаҳр, арзёбии зарари заминларза ва обхезӣ, таҳлили ҷазираи гармии шаҳрӣ, офтобгирӣ, гардиши шамол, тақсимоти аҳолӣ ва самаранокии истифодаи замин мебошад. Баландии ҷории биноҳоро бо LiDAR, тасвирҳои стереоии моҳвораӣ ё маълумоти радарӣ тавлид кардан мумкин аст. Аммо қабатҳои муфассали баландии солҳои гузашта аксаран вуҷуд надоранд.

Гарчанде дар бойгониҳо барои солҳои гузашта шумораи зиёди тасвирҳои моҳвораии баландҳал мавҷуд аст, ин тасвирҳо аксаран на бо нигариши комилан амудӣ, балки бо кунҷи муайяни моил гирифта шудаанд. Аз ин сабаб биноҳои баланд дар тасвир ба паҳлӯ хамшуда менамоянд. Баръакс, nDSM-и аз LiDAR ҳосилшуда мавқеи ҳақиқии ортографиро нишон медиҳад. Ҳамин тавр, ҳамон бино дар тасвири моҳвораӣ ва харитаи баландӣ ба ҷойҳои гуногуни пиксел меафтад.

Масъалаи дуюм фарқияти замонӣ мебошад. Вақте модел бо тасвир ва маълумоти баландии 2017 ё 2023 омӯзонида шуда, мустақиман ба тасвири 2013 татбиқ мешавад, бо сабаби фарқиятҳои рӯшноӣ, сенсор, ранг, кунҷи назар, соя ва тағйироти бино дақиқӣ ҷиддан паст шуда метавонад.

Чаро ин масъала муҳим аст?

Донистани баландии биноҳои гузашта метавонад нишон диҳад, ки кадом қисмҳои шаҳр ба таври уфуқӣ ва кадом қисмҳо ба таври амудӣ рушд кардаанд. Ин маълумот метавонад дар соҳаҳои зерин истифода шавад:

• Муайян кардани биноҳои вайроншуда ва аз нав сохташуда
• Таҳқиқи ошёнаҳои ғайриқонунӣ ё сохтмони беиҷозат
• Муқоисаи тағйироти 3B-и сохторӣ пеш ва баъд аз офат
• Таҳлили зичшавии шаҳрӣ ва иқтидори аҳолӣ
• Омӯзиши таърихии ҷазираи гармии шаҳрӣ ва соягузорӣ
• Пайвастани масрафи энергия ва партоби карбон бо сохтори 3B-и шаҳр
• Арзёбии назорати баландӣ дар минтақаҳои мероси фарҳангӣ

LiDAR-ро барои гузашта аз нав тавлид кардан мумкин нест; агар ҳавопаймо дар соли 2013 парвоз накарда бошад, имрӯз ченкунии LiDAR-и ҳамон солро гирифтан имкон надорад. Аммо тасвири моҳвораии соли 2013 метавонад дар бойгонӣ мавҷуд бошад. Арзиши таҳқиқот дар он аст, ки ин тасвирро аз як акси рангаи гузашта берун оварда, ба манбаи тахминии баландии 3B табдил диҳад.

Холигии адабиёти илмӣ чист?

Қаблан моделҳои CNN, GAN ва омӯзиши бисёрвазифа таҳия шудаанд, ки баландиро аз як тасвир тахмин мекунанд. Ин моделҳо муносибати байни тасвир ва харитаи мувофиқи баландиро меомӯзанд. Аммо аксари усулҳо дар ҳамон давра ё шароити шабеҳи тасвир кор мекунанд.

Таҳқиқот ду камбудии асосиро нишон медиҳад:

1. Номувофиқии геометрии сатҳи пиксел байни тасвири моилии моҳвораӣ ва nDSM-и воқеии ортографӣ
2. Камбаҳодиҳии систематикии баландӣ ҳангоми татбиқи модел ба санаи дигар аз сабаби фарқиятҳои спектралӣ ва геометрӣ

Муҳаққиқон барои ҳалли ҳамзамони ин ду масъала nDSM-и истинодиро ба хати диди тасвир аз нав проексия карда, тасвири соли ҳадафро низ ба раванди омӯзиш дохил карданд.

nDSM чист?

Модели рақамии сатҳ, яъне DSM, баландии замин, биноҳо, дарахтон ва дигар объектҳои рӯи заминро якҷо нишон медиҳад. Модели рақамии релеф, яъне DEM, танҳо баландии замини лучро ифода мекунад. Модели нормализатсияшудаи рақамии сатҳ фарқи байни ин ду модел мебошад:

[ nDSM = DSM - DEM ]

Дар ин ҷо:

• DSM — баландии сатҳ бо биноҳо ва дарахтон мебошад.
• DEM — баландии замин мебошад.
• nDSM — баландии объектҳо аз сатҳи замин мебошад.

Масалан, агар баландии боми бино аз сатҳи баҳр 85 метр ва замин дар пояи бино 55 метр бошад, nDSM тақрибан 30 метрро нишон медиҳад.

Чаро тасвири моил ва nDSM мустақиман мувофиқат намекунанд?

Вақте моҳвора комилан аз боло наменигарад, боми бинои баланд нисбат ба пояаш дар тасвир ба паҳлӯ кӯчида менамояд. Ҳар қадар бино баландтар ва кунҷи нигариши моҳвора моилтар бошад, ин ҷойивазкунӣ ҳамон қадар зиёд мешавад. Дар nDSM-и ортографии ҳақиқӣ бошад, баландии бом дар мавқеи воқеии уфуқии бино нишон дода мешавад.

Ин ҳолат барои модел масъалаи тамғагузории нодуруст ба вуҷуд меорад. Ба пикселе, ки дар тасвир бомро ифода мекунад, дар nDSM метавонад баландии бинои ҳамсоя, роҳ ё замин мувофиқат кунад. Агар модел бо чунин ҷуфтсозӣ омӯзонида шавад, муносибати байни тасвир ва баландиро дуруст омӯхта наметавонад.

Los-nDSM чист?

Los-nDSM ихтисораи ибораи англисии “Line-of-Sight normalized Digital Surface Model” мебошад. Онро метавон ҳамчун Модели нормализатсияшудаи рақамии сатҳ, ки мувофиқи хати дид аз нав проексия шудааст, шарҳ дод.

Муҳаққиқон ба ҷойи истифодаи мустақими nDSM, геометрияи RPC-и тасвири моҳвораиро истифода карда, баландиро ба самти нигариши тасвир интиқол додаанд. Ҳамин тавр, ҳар пикселе, ки бом ва фасади намоёни бино дар тасвири моҳвораӣ дар он пайдо мешавад, нишонаи баландӣ низ ба ҳамон пиксел ҷойгир карда шудааст.

Дар равишҳои қаблии Los-DSM аксаран танҳо сатҳи бом аз нав проексия мешуд. Дар ин таҳқиқот барои пешгирӣ аз холигӣ дар фасадҳои биноҳои баланд, баландии бино ба фосилаҳои амудии 3-метрӣ ҷудо шуда, сатҳҳои сершумори баландӣ ба ҳамвории тасвир проексия шудаанд.

Тартиби кор чунин аст:

1. DSM бо тасвири моҳвораӣ мувофиқ карда мешавад.
2. Баландиҳо ба сатҳҳои амудии 3-метрӣ тақсим мешаванд.
3. Ҳар сатҳи баландӣ бо модели RPC ба ҳамвории тасвир проексия мешавад.
4. Бо ба назар гирифтани пӯшидашавӣ дар хати дид, барои ҳар пиксел баландтарин арзиш интихоб мешавад.
5. Пикселҳои холимонда бо интерполятсияи фазоӣ пур карда мешаванд.
6. Бо тарҳ кардани DEM аз Los-DSM, Los-nDSM ҳосил мешавад.

«Los-nDSM-и намоёни вақти ҳадаф» чӣ маъно дорад?

nDSM-и соли истинодӣ инчунин ба кунҷи диди тасвири соли ҳадаф аз нав проексия шудааст. Бо ин роҳ «Los-nDSM-и намоён» ҳосил шудааст, ки аз ҷиҳати геометрӣ бо тасвири ҳадаф мувофиқат мекунад.

Аммо ин қабати баландӣ танҳо дар минтақаҳои тағйирнакарда баландии воқеии соли ҳадафро ифода мекунад. Масалан, агар як нуқта дар 2013 замини холӣ бошад, вале то 2023 дар он бино сохта шуда бошад, nDSM-и 2023 ҳангоми проексия ба тасвири 2013 баландии нодуруст нишон медиҳад.

Аз ин рӯ, муҳаққиқон намунаҳои омӯзиширо бо ду роҳ интихоб карданд:

• Дар минтақаҳои тағйирнакарда тасвири соли ҳадаф ва Los-nDSM-и намоёне истифода шуд, ки ба кунҷи диди ҳадаф проексия шудааст.
• Дар минтақаҳои тағйирёфта тасвири соли истинодӣ ва Los-nDSM-и воқеии истинодӣ истифода шуд.

Ин маҷмӯи омехтаи омӯзишӣ ҳадаф дорад, ки модел ҳам хусусиятҳои ранг ва тасвири санаи ҳадаф ва ҳам муносибати дурусти баландиро омӯзад.

Минтақаҳои таҳқиқот

Таҳқиқот дар ду минтақаи Пекин бо морфологияи гуногуни шаҳрӣ анҷом дода шудааст.

Минтақаи аввал як минтақаи марказии шаҳрӣ мебошад, ки дар он баландии биноҳо аз сабаби ҳифзи таърихӣ ва фарҳангӣ сахттар назорат мешавад. Минтақаи дуюм бошад, дар даҳсолаи охир табдили васеъ ва сохтмони биноҳои баландро аз сар гузаронидааст.

Тасвирҳои моҳвораии истифодашуда

Бандҳои RGB ва наздики инфрасурх бо банди панхроматикӣ тавассути усули Gram-Schmidt pan-sharpening муттаҳид шудаанд. Тасвирҳои ду сана ба ҳам сабт карда шуда, хатои сабт камтар аз 0,5 пиксел нигоҳ дошта шудааст.

Маълумоти баландии истинодӣ чӣ гуна тавлид шуд?

Барои омӯзиши модел дар ҳар ду минтақа маълумоти ҳавоии LiDAR аз солҳои истинодӣ истифода шудааст. Зичии нуқтаҳо тақрибан 30 нуқта/m² мебошад.

Қадамҳои коркарди LiDAR:

1. Тоза кардани садо аз абрҳои нуқта
2. Тавлиди DSM аз нуқтаҳои бозгашти аввал
3. Тавлиди DEM бо Cloth Simulation Filter ва таҳлили гидрологӣ
4. Ба ҳалли 0,5 метр овардани DSM ва DEM
5. Тавлиди nDSM бо тарҳ кардани DEM аз DSM

Азбаски маълумоти LiDAR барои соли ҳадаф мавҷуд набуд, барои санҷиш nDSM-ҳои фотограмметрӣ аз ҷуфтҳои стереоии моҳвораӣ тавлид шуданд. Ин нукта муҳим аст: баландии «истинодӣ»-и соли ҳадаф низ ба андозаи LiDAR дақиқ нест ва метавонад ба арзёбии хатои биноҳои тағйирёфта таъсир расонад.

DA-cGAN чист?

DA-cGAN шабакаи шартии рақобатии тавлидкунанда бо механизми дугонаи диққат аст. Он аз ду қисми асосӣ иборат аст:

• Шабакаи тавлидкунанда: Аз тасвири моҳвораӣ харитаи баландӣ месозад.
• Шабакаи фарқкунанда: Арзёбӣ мекунад, ки харитаи баландии тавлидшуда ба баландии истинодии воқеӣ монанд аст ё не.

Шабакаи тавлидкунанда меъмории симметрии U-Net дорад. Кодер тасвирро тадриҷан ба хусусиятҳои абстрактӣ табдил медиҳад; декодер аз ин хусусиятҳо харитаи баландиро аз нав месозад. Ба пайвастҳои гузариши байни кодер ва декодер модули диққати CBAM ҷойгир шудааст.

Механизми дугонаи диққат чӣ мекунад?

CBAM ду навъи диққатро татбиқ мекунад:

• Диққати каналӣ: Муайян мекунад кадом харитаҳои хусусият муҳимтаранд.
• Диққати фазоӣ: Муайян мекунад ба кадом минтақаҳои тасвир бештар тамаркуз кардан лозим аст.

Дар таҳқиқот модули диққат ҳам ба хусусиятҳои аз кодер омада ва ҳам ба хусусиятҳои аз декодер омада татбиқ шудааст. Аз ин рӯ, он «дугонаи диққат» номида шудааст.

Ҳадафи ин равиш қавӣ кардани иттилооти вобаста ба баландӣ, ба монанди канорҳои бино, текстураи бом, фасадҳо ва сояҳо, ва ҳамзамон пахш кардани хусусиятҳои номарбут, ба монанди роҳҳо, рустанӣ ё фарқиятҳои ранги замонӣ мебошад.

Шабакаи фарқкунанда чӣ гуна кор мекунад?

Қисми фарқкунанда ба меъмории PatchGAN асос меёбад. Ба ҷойи додани як қарори ягонаи «воқеӣ ё қалбакӣ» барои тамоми тасвир, он тасвирро ба қисмҳои хурд ҷудо карда, ҳар минтақаи маҳаллиро арзёбӣ мекунад.

Натиҷа матритсаи эҳтимолияти андозаи 30×30×1 мебошад. Ҳар арзиш эҳтимолияти монанд будани пораи маҳаллии баландиро ба маълумоти воқеии истинодӣ нишон медиҳад. Ин равиш барои нигоҳ доштани ҷузъиёти хурди фазоӣ, ба монанди марзҳои бино дар тасвирҳои баландҳал, кӯмак мекунад.

Функсияи талафоти шабакаи фарқкунанда

Дар таҳқиқот барои шабакаи фарқкунанда талафоти зер, ки ба равиши least-squares GAN асос ёфтааст, истифода шудааст:

\[ \mathcal{L}_D(G,D) = \frac{1}{2}\mathbb{E}_{(a,b)\sim p_{data}(a,b)} \left[(D(a,b)-1)^2\right] + \frac{1}{2}\mathbb{E}_{a\sim p_{data}(a)} \left[D(a,G(a))^2\right] \]

Дар ин ҷо:

• a — тасвири моҳвораии воридӣ мебошад.
• b — харитаи баландии истинодии воқеӣ мебошад.
• G(a) — харитаи баландиест, ки шабакаи тавлидкунанда пешгӯӣ мекунад.
• D(a,b) — холҳои воқеият барои ҷуфти воқеии тасвир-баландӣ мебошад.
• D(a,G(a)) — холҳои воқеият барои ҷуфти тавлидшуда мебошад.

Терми аввал кӯшиш мекунад ҷуфтҳои воқеиро ба 1 ва терми дуюм ҷуфтҳои қалбакиро ба 0 наздик кунад.

Функсияи талафоти тавлидкунанда

\[ \mathcal{L}_G(G,D) = \mathbb{E}_{a\sim p_{data}(a)} \left[(D(a,G(a))-1)^2\right] + \lambda \mathbb{E}_{(a,b)\sim p_{data}(a,b)} \left[\lVert b-G(a)\rVert_1\right] \]

Дар ин ҷо:

• Терми аввал талафоти рақобатӣ мебошад, ки ҳадаф дорад тавлидкунанда фарқкунандаро водор кунад натиҷаро воқеӣ қабул кунад.
• Терми дуюм фарқи L1 байни баландии пешгӯишуда ва воқеӣ мебошад.
• λ — коэффициенти тавозун байни ду ҷузъи талафот мебошад.

Дар таҳқиқот λ = 10 интихоб шудааст. Ин имкон медиҳад, ки ба ҷойи танҳо тавлиди харитаҳои аз ҷиҳати визуалӣ воқеӣ, наздикӣ ба арзишҳои воқеии баландӣ низ қавӣ нигоҳ дошта шавад.

Модел чӣ гуна омӯзонида шуд?

Барои вуруди 256×256 пиксел ҳангоми inference тақрибан 0,36 GB қуллаи хотираи GPU, 55,99 GFLOPs харҷи ҳисоббарорӣ ва 16,88 ms вақти коркард гузориш шудааст.

Чаро оптимизатсияи маҳаллии баландӣ лозим аст?

Вақте тасвири калони моҳвораӣ ба пораҳои 256×256 пиксел ҷудо мешавад, як бино метавонад дар сарҳади ду пора қарор гирад. Азбаски модел ҳар пораро мустақилона коркард мекунад, ду қисми ҳамон бино метавонанд бо баландии гуногун пешгӯӣ шаванд. Ин дар харита нишонаи дарз ба вуҷуд меорад.

Муҳаққиқон ду тақсимоти гуногуни пора эҷод карданд:

1. Тақсимоти аввал аз кунҷи чапи болои тасвир оғоз мешавад.
2. Тақсимоти дуюм 128 пиксел ба рост ва 128 пиксел ба поён кӯчонида мешавад.

Биное, ки дар тақсимоти аввал ба сарҳад меафтад, дар тақсимоти дуюм ба маркази пора наздик мешавад. Пешгӯӣ дар маркази пора устувортар ҳисоб карда мешавад.

Агар фарқи баландӣ дар дарзи байни пикселҳои ҳамсоя аз 3 метр кам бошад, натиҷа қабул мешавад. Агар фарқ калонтар бошад, дар ҳар ду тарафи дарз минтақаи буферии 20 пиксел, яъне 10 метр дар ҳалли 0,5 метр, сохта шуда, ду харитаи баландӣ бо миёнаи вазндор муттаҳид карда мешаванд.

Чаро калибркунии баландӣ лозим аст?

Моделҳои омӯзиши амиқ махсусан барои биноҳои баланд метавонанд баландиро мунтазам камбаҳо диҳанд. Ислоҳи маҳаллии дарз ин ғарази глобалиро бартараф намекунад. Аз ин рӯ, таҳқиқот дар марҳилаи охир калибркунии хаттиро истифода кардааст:

\[ h_c = k \times h_e + C \]

Дар ин ҷо:

• h_e — баландии пешгӯишудаи модел мебошад.
• h_c — баландии калибршуда мебошад.
• k — коэффициенти миқёс мебошад.
• C — терми ислоҳи доимӣ мебошад.

Дар минтақаи якуми таҳқиқот коэффициентҳои ҳисобшуда тақрибан k = 1,0649 ва C = 0,5635 метр буданд. Ин арзишҳо пешгӯиҳои моделро дар маҷмӯъ каме баланд карданд.

Нуқтаҳои баландии тағйирнакарда чӣ гуна ёфт шуданд?

Азбаски баландии воқеии соли ҳадаф барои калибркунӣ маълум нест, пикселҳои «псевдо-баландии собит» интихоб шудаанд, ки бо эҳтимоли баланд байни ду сана тағйир накардаанд.

Барои ин ченаки бисёрбанди текстураи замонӣ бо номи PCMV истифода шудааст. Агар арзиши PCMV паст бошад, тағйироти спектралӣ ва фазоии маҳаллӣ байни ду сана кам аст; бинобар ин эҳтимоли тағйир накардани сохтор баланд аст.

Ҳадди арзиш дастӣ интихоб нашуда, бо Monte Carlo cross-validation муайян шудааст. Дар минтақаи якуми таҳқиқот 2600 намунаи собит ва 5200 намунаи тағйирёфта истифода шуда, пас аз 100 такрор барои PCMV ҳадди 3000 интихоб шудааст.

Барои кам кардани тағйироти бардурӯғ аз сабаби афзоиш ё буридани рустанӣ, пикселҳои рустанӣ бо NDVI аз 0,2 баланд ва арзиши банди кабуд аз 390 паст хориҷ карда шудаанд.

Калибркунии weighted least squares

\[ (k_{WLS}, C_{WLS}) = \arg\min_{k,C} (kH_e + C - H_{gt})^T W (kH_e + C - H_{gt}) \]

Дар ин ҷо:

• H_e — баландиҳои пешгӯишудаи соли ҳадаф дар нуқтаҳои псевдо-баландии собит мебошанд.
• H_gt — баландиҳои соли истинодӣ дар ҳамон нуқтаҳо мебошанд.
• W — матритсаи диагоналӣ мебошад, ки вазни эътимоднокии ҳар нуқтаро дар бар мегирад.

Азбаски арзиши пасти PCMV устувории бештари замониро нишон медиҳад, вазн бар асоси баръакси арзиши нормализатсияшудаи PCMV дода шудааст. Ҳамин тавр, нуқтаҳое, ки ба тағйир накардани онҳо эътимод бештар аст, ба калибркунӣ таъсири бештар расонидаанд.

Меъёрҳои дақиқӣ

Хатои миёнаи мутлақ:

\[ MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|x_i-y_i| \]

Он ба таври мутлақ чен мекунад, ки ҳар пешгӯӣ аз арзиши воқеӣ чанд метр фарқ дорад ва миёнаи онро мегирад.

Хатои решаи миёнаи квадратӣ:

\[ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2} \]

Аз сабаби квадраткунӣ хатогиҳои калонро бештар ҷарима мекунад.

Коррелятсияи салибии нормализатсияшуда бо миёнаи сифр:

\[ ZNCC = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i-\mu_x)(y_i-\mu_y)} {\sigma_x\sigma_y} \]

Монандии байни намунаи баландии пешгӯишуда ва намунаи истинодиро чен мекунад. Ҳар қадар ба 1 наздик шавад, мувофиқати фазоӣ бештар аст.

Ғарази нисбӣ:

\[ RB = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)} {\sum_{i=1}^{n}y_i} \times 100\% \]

RB-и мусбат дар маҷмӯъ аз ҳад зиёд тахмин кардан ва RB-и манфӣ дар маҷмӯъ камбаҳо доданро нишон медиҳад.

Натиҷаҳои ablasyon дар минтақаи якум

Бадтарин натиҷа ҳангоми омӯзиш танҳо бо тасвири соли истинодӣ ба даст омад. Ин нишон медиҳад, ки ворид кардани хусусиятҳои тасвири санаи ҳадаф ба раванди омӯзиш муҳим аст.

Ҳангоми истифода нашудани Los-nDSM, RMSE аз 3,81 метр ба 5,47 метр баланд шудааст. Ин нишон медиҳад, ки геометрияи моили биноҳоро танҳо аз рӯи ранг ва текстура омӯхтан мумкин нест ва мувофиқати дурусти пиксел-баландӣ муҳим аст.

Калибркунӣ ZNCC-ро тағйир надода, аммо RB-ро аз -%13,62 ба -%3,90 коҳиш додааст. Ба ибораи дигар, калибркунӣ бештар ғарази умумии камбаҳодиҳиро ислоҳ кардааст, на намунаи фазоиро.

Муқоиса бо усули яксана

Усули пешниҳодшуда нисбат ба усули муқоисавӣ MAE-ро 3,55 метр ва RMSE-ро 5,91 метр коҳиш додааст. ZNCC тақрибан 0,29 зиёд шудааст.

Биноҳои тағйирёфта ва тағйирнакарда

Дар минтақаи якуми таҳқиқот, усули муқоисавӣ барои биноҳои тағйирнакарда ғайричашмдошт натиҷаи бадтар нишон дод. Сабаб ин аст, ки ҳатто агар бино ҷисмонӣ тағйир накарда бошад, фарқиятҳои кунҷи назар, соя ва хусусиятҳои спектралӣ байни солҳои гуногун метавонанд аз ҷониби модел ҳамчун тағйир қабул шаванд.

Натиҷаҳо дар минтақаи дуюм

Шаҳри нави Тунчжоу минтақаи калонтар, гетерогенӣ ва дорои биноҳои баландтари бештар мебошад. Барои биноҳои тағйирнакарда усули пешниҳодшуда натиҷаҳои зеринро нишон дод:

MAE 3,29 метр ва RMSE 4,04 метр коҳиш ёфтааст. ZNCC ба 0,8871 баланд шудааст.

Иҷро барои биноҳои паст ва баланд

Дар таҳқиқот биноҳо бо ҳадди 24 метр ба ду гурӯҳ ҷудо шудаанд:

• Биноҳои паст: камтар аз 24 метр
• Биноҳои баланд: бештар аз 24 метр

Дар биноҳои баланд хато ҳанӯз ҳам аз биноҳои паст зиёдтар аст. Аммо миқдори беҳбудӣ низ бештар аст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки равиши Los-nDSM махсусан барои биноҳои баланд, ки дар тасвирҳои моил ҷойивазкунии уфуқии калон ба вуҷуд меоранд, муфид аст.

Натиҷаҳо барои биноҳои тағйирёфта

Дар биноҳои тағйирёфтаи минтақаи дуюм MAE-и усули муқоисавӣ 5,10 метр ва MAE-и усули пешниҳодшуда 3,63 метр аст. RMSE аз 6,71 метр ба 4,45 метр коҳиш ёфтааст.

Бо вуҷуди ин, RB дар ҳар ду усул тақрибан дар сатҳи -%23 боқӣ мондааст. Муҳаққиқон ин ҳолатро бо он вобаста кардаанд, ки nDSM-и истинодии соли ҳадафи 2013 аз ҷуфтҳои стереоии тасвир тавлид шуда, нисбат ба маълумоти баландии дар асоси BJ-3-и 2023 ҳосилшуда дақиқии пасттар дорад.

Тасвирҳо чиро нишон медиҳанд?

Диаграммаи ҷараёни усул раванди таҳқиқотро дар се марҳилаи асосӣ нишон медиҳад:

1. Тавлиди Los-nDSM-и ду сана
2. Пешгӯии баландии санаи ҳадаф бо DA-cGAN ва оптимизатсияи маҳаллӣ
3. Калибркунӣ бо нуқтаҳои псевдо-баландии собит

Дар тасвирҳои муқоисаи Los-nDSM дида мешавад, ки nDSM-и ортографии ҳақиқӣ нисбат ба боми бино дар тасвири моилии моҳвораӣ ҷойивазкунӣ дорад, дар ҳоле ки Los-nDSM бом ва фасадро мувофиқи геометрияи тасвир пайгирӣ мекунад.

Дар тасвирҳои ablasyon, вақте Los-nDSM истифода намешавад, марзҳои биноҳои баланд ба самти нодуруст ҷойиваз мешаванд; вақте иттилооти ду сана хориҷ мешавад, баландии биноҳои баланд камбаҳо дода мешавад; ва вақте оптимизатсияи маҳаллӣ нест, ду қисми ҳамон бино дар сарҳади пораҳо баландии гуногун нишон медиҳанд.

Дар графикҳои пароканда нуқтаҳои усули пешниҳодшуда дар ду тарафи хати 1:1 баробартар паҳн шудаанд. Дар усулҳои пеш аз калибркунӣ қисми зиёди нуқтаҳо зери хат мемонанд, ки камбаҳодиҳии систематикиро нишон медиҳад.

Таҷрибаи умумисозии модел

Муҳаққиқон байни модели алоҳида барои ҳар минтақа ва модели муштараке, ки маълумоти ҳар ду минтақаро якҷо истифода мебарад, муқоиса анҷом додаанд.

Гарчанде модели маҳаллӣ дар аксари меъёрҳо каме беҳтар буд, модели бисёрминтақавӣ низ натиҷаҳои қобили қабул нишон дод. Ин ишора мекунад, ки агар маълумоти омӯзишӣ аз шаҳрҳои гуногун бештар шавад, модел метавонад ба сенсорҳо ва шаклҳои шаҳрии гуногун мутобиқ гардад. Аммо азбаски таҳқиқот танҳо ду минтақаро дар бар мегирад, умумисозии васеъ ҳанӯз исбот нашудааст.

Аҳамияти таҳқиқот аз нигоҳи гузашта, имрӯз ва оянда

Аз нигоҳи гузашта: Тасвирҳои бойгонии моҳвораӣ метавонанд на танҳо намуди 2B-и шаҳрҳои гузашта, балки баландии тахминии биноҳоро низ аз нав барқарор кунанд. Ин равиш метавонад имкони таҳқиқи тағйироти 3B-и шаҳриро дар давраҳои пеш аз LiDAR фароҳам оварад.

Аз нигоҳи имрӯз: Дар шаҳрҳое, ки LiDAR ё nDSM-и ҷорӣ танҳо барои минтақаи хурд мавҷуд аст, ин маълумоти маҳаллӣ метавонад барои омӯзиши модел дар тасвири васеи моҳвораӣ истифода шавад. Ҳамин тавр, баландии минтақаи калонтар бо харҷи камтар тахмин карда мешавад.

Аз нигоҳи оянда: Бо маълумоти омӯзишии бештар аз шаҳрҳо, сенсорҳо ва солҳои гуногун усул метавонад ба тавлиди маҷмӯи ҷаҳонии маълумоти баландии таърихии биноҳо саҳм гузорад. Сегментатсияи бино, омӯзиши бисёрвазифа ва моделҳои геометрии пешрафта метавонанд барқарорсозии 3B-и биноҳоро беҳтар кунанд.

Таъсир ба ҳаёти рӯзмарра ва идоракунии шаҳр

Ин таҳқиқот мустақиман барномаи истифодашавандаи шаҳрвандонро тавлид намекунад. Аммо усулҳои монанд метавонанд дар идоракунии шаҳр барои мақсадҳои зерин истифода шаванд:

• Муайян кардани он ки маҳаллаҳо дар тӯли солҳо чанд ошёна баланд шудаанд
• Омӯзиши таъсири биноҳои нави баланд ба шамол ва соя
• Тахмини ҳаҷм ва ошёнаҳои бино пеш аз заминларза
• Ворид кардани баландии гуногуни биноҳо ба модели хатари обхезӣ
• Беҳтар кардани тахмини энергия ва зичии аҳолӣ
• Мониторинги таъсири 3B-и таҷдиди шаҳрӣ
• Назорати тағйири баландӣ дар бофтаи таърихии шаҳр

Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот

• Тамаркуз ба масъалаи амалии набудани маълумоти баландии солҳои гузашта
• Муносибати мустақим ба номувофиқии геометрӣ байни тасвири моил ва nDSM-и ортографӣ
• Тавлиди Los-nDSM-и такмилёфта, ки фасадҳоро низ дар баробари бомҳо фаро мегирад
• Коҳиш додани фарқи домени замонӣ бо ворид кардани тасвири соли ҳадаф ба омӯзиш
• Истифодаи DA-cGAN, ки диққати каналӣ ва фазоиро муттаҳид мекунад
• Ислоҳи хатогиҳои сарҳади пораҳо бо оптимизатсияи алоҳидаи маҳаллӣ
• Интихоби автоматии нуқтаҳои калибркунӣ
• Санҷиши саҳми ҳар ҷузъ ба таври ҷудогона бо таҷрибаҳои ablasyon
• Санҷиш дар ду сенсори гуногуни моҳвораӣ ва ду сохтори гуногуни шаҳрӣ
• Арзёбии ҷудогонаи биноҳои тағйирёфта ва тағйирнакарда

Маҳдудиятҳои таҳқиқот

• Таҳқиқот preprint аст ва аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст.
• Танҳо дар ду минтақаи Пекин санҷида шудааст.
• Ҳар ду минтақа тасвирҳои баландсифати WorldView-2 ё Pleiades доранд.
• Иҷро дар тасвирҳои пастсифат, абрнок, туманнок ё дорои фарқияти қавии радиометрӣ маълум нест.
• Қисме аз маълумоти санҷишии баландии соли ҳадаф на аз LiDAR, балки аз ҷуфтҳои стереоии тасвир тавлид шудааст.
• Дар биноҳои баланд хато ҳанӯз тақрибан 6 метр MAE ва 7,56 метр RMSE мебошад.
• Камбаҳодиҳии систематикӣ дар биноҳои тағйирёфта пурра бартараф нашудааст.
• Шумораи намунаҳои омӯзишӣ маҳдуд аст.
• Сегментатсияи ошкори ҷузъҳои бино анҷом дода намешавад.
• Ҷудокунии семантикии дарахтон ва дигар объектҳои баланд ба таври ҳамаҷониба баррасӣ нашудааст.
• Ҳадди PCMV ва муваффақияти калибркунӣ метавонанд ба шароити тасвир вобаста бошанд.
• Аз нав намунагирии амудии 3-метрӣ метавонад фарқиятҳои хурдтари баландиро маҳдуд кунад.
• Умумисозии васеъ ба шаҳрҳо, иқлимҳо, меъморӣ ва сенсорҳои гуногун ҳанӯз тасдиқ нашудааст.

Таҳқиқот чӣ мегӯяд ва чӣ намегӯяд?

Он чӣ таҳқиқот мегӯяд: Вақте ду тасвири моҳвораии баландҳали моил аз санаҳои гуногун ва nDSM-и истинодии маҳаллӣ якҷо истифода мешаванд, баландии биноҳои гузашта метавонад нисбат ба равиши яксана бо хатои камтар тахмин шавад. nDSM-и аз рӯи хати дид аз нав проексияшуда номувофиқии геометрии биноҳои баландро кам мекунад. Омӯзиши ду сана ва калибркунӣ камбаҳодиҳии аз фарқиятҳои замонӣ ба вуҷудомадаро ба таври назаррас коҳиш медиҳанд.

Он чӣ таҳқиқот намегӯяд: Усул баландии дақиқи баробар ба LiDAR тавлид намекунад. Дар ҳар шаҳр, ҳар сенсор ё ҳар сифати тасвир иҷрои яксонро кафолат намедиҳад. Натиҷаҳо ченкунии ҳуқуқӣ барои кадастр, шаҳрсозӣ, ҷаримаи сохтмони ғайриқонунӣ ё лоиҳаи муҳандисӣ нестанд. Баландиҳои тахминшуда наметавонанд ҳамчун далели қатъии бехатарии сохтмон ё шумораи ошёнаҳо истифода шаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Се марҳилаи асосии усул

Параметрҳои асосии техникӣ

Минтақаи якум: иҷрои асосӣ

Минтақаи дуюм: биноҳои тағйирнакарда

Тафсири техникии таҷрибаҳои ablasyon

• Ҳангоми хориҷ кардани Los-nDSM: Мутобиқати байни моилии биноҳои баланд дар тасвир ва харитаи баландӣ аз байн рафта, RMSE ба таври назаррас афзуд.
• Ҳангоми хориҷ кардани тасвири санаи ҳадаф аз омӯзиш: Модел натавонист ба хусусиятҳои спектралӣ ва геометрии соли дигар мутобиқ шавад ва RB ба -%28,07 поён рафт.
• Ҳангоми истифодаи cGAN-и стандартӣ ба ҷойи DA-cGAN: Баландии биноҳо бештар камбаҳо дода шуд ва марзҳои биноҳои баланд бештар вайрон гардиданд.
• Ҳангоми хориҷ кардани оптимизатсияи маҳаллӣ: Дар биноҳои сарҳади пораҳо баландии пора-пора ба вуҷуд омад.
• Ҳангоми илова кардани калибркунӣ: Коррелятсия нигоҳ дошта шуда, камбаҳодиҳии систематикӣ ба таври қавӣ коҳиш ёфт.

Соҳаҳои эҳтимолии истифода

• Атласҳои таърихии 3B-и шаҳр
• Мониторинги таҷдиди шаҳрӣ
• Тахмини ҳаҷми бино пеш аз офат
• Скрининги пешакӣ барои сохтмони ғайриқонунӣ ё беиҷозат
• Таҳлили таърихии аҳолӣ ва зичии сатҳи сохтмон
• Вуруд барои моделҳои ҷазираи гармии шаҳрӣ ва шамол
• Таҳлили энергияи офтобӣ ва соягузорӣ
• Тағйири баландӣ дар минтақаҳои мероси фарҳангӣ

Эҳтиёҷоти таҳқиқоти оянда

• Санҷиш дар шаҳрҳо ва кишварҳои бештар
• Санҷиш бо сенсорҳо ва сифатҳои гуногуни тасвир
• Илова кардани сегментатсияи бино ба модел
• Омӯзиши ҷудогонаи бом, фасад ва поя
• Арзёбии манбаъҳои боэътимоди истинодӣ ғайр аз LiDAR
• Моделҳои устувортар ба абр, соя ва фарқиятҳои мавсимӣ
• Коҳиш додани хатои боқимонда дар биноҳои баланд
• Ташкили маълумоти калони омӯзишии муштарак аз шаҳрҳои гуногун
• Харитаҳои эътимод, ки номуайянии пешгӯиро дар сатҳи пиксел нишон медиҳанд

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Ин мундариҷа ба таҳқиқоти Xiaoxue Feng, Peijun Li, Fang Chen ва Changyong Dou бо унвони “A Novel Method for Estimating Urban Building Heights Using Bi-temporal High Resolution Satellite Imagery and Reprojected nDSM” асос ёфтааст.

Таҳқиқот як пажӯҳиши таҷрибавии зондкунии фосилавӣ ва омӯзиши амиқ мебошад, ки тасвирҳои моҳвораии моили баландҳали ду сана, маълумоти маҳаллии nDSM дар асоси LiDAR, қабатҳои Los-nDSM-и аз рӯи хати дид аз нав проексияшуда ва шабакаи шартии рақобатии тавлидкунандаи дорои механизми дугонаи диққатро муттаҳид мекунад.

Дар матн ба таври равшан ибораи “This preprint research paper has not been peer reviewed” мавҷуд аст. Таҳқиқот preprint аст, ки дар SSRN нашр шудааст ва аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст. Аз ин рӯ, ҷузъиёти усул, натиҷаҳои рақамӣ ва даъвоҳои умумисозӣ метавонанд пас аз баррасии мустақили ҳамтоён тағйир ёбанд.

Таҳқиқот танҳо дар ду минтақаи Пекин анҷом дода шудааст. Тасвирҳои истифодашудаи WorldView-2 ва Pleiades сифати баланд доранд. Таҳқиқот исбот накардааст, ки усул дар тасвирҳои пастсифат, меъмориҳои гуногун, иқлимҳои дигар ё сенсорҳои дигари моҳвораӣ ҳамон дақиқиро таъмин мекунад.

Қисме аз баландии арзёбии солҳои ҳадаф на мустақиман аз LiDAR, балки аз nDSM-ҳои тавлидшуда аз ҷуфтҳои стереоии моҳвораӣ гирифта шудааст. Аз ин рӯ, махсусан арзишҳои хато барои биноҳои тағйирёфта метавонанд на танҳо номуайянии модели пешгӯӣ, балки номуайянии баландии истинодиро низ дар бар гиранд.

Баландиҳои тавлидшуда тахминҳои зондкунии фосилавӣ мебошанд. Истифодаи онҳо ҳамчун ивазкунандаи ченкунии мустақим барои кадастр, назорати шаҳрсозӣ, ҳисобҳои муҳандисӣ, бехатарии бино, муайян кардани шумораи ошёнаҳо ё чораҳои ҳуқуқӣ аз ҷониби таҳқиқот тасдиқ нашудааст. Мундариҷа танҳо бо такя ба усул, таҷриба, формулаҳо, ҷадвалҳо, графикҳо, тасвирҳо ва натиҷаҳои PDF омода шуда, ягон даъвои дар PDF набуда оид ба муваффақияти амалиётӣ, мувофиқати тиҷоратӣ ё кафолати дақиқи баландӣ илова нашудааст.