Вернуться назад

Машинное обучение на службе урбанистики

Как театр начинается с вешалки, так анализ начинается с данных. Во многих науках существуют уже готовые датасеты, однако урбанистике с этим повезло меньше остальных. Современный человек утолил свой голод, излечился от болезней, познал тайны атомного ядра и вселенной - пора наверно и обустроить городское пространство вокруг себя? Но для начала его следует изучить.

Несмотря на коронавирус, пока всё идёт к тому, что главной эпидемией XXI века станут психические расстройства. Уже сегодня основной причиной утраты трудоспособности в возрасте 15-45 в США является депрессия. Каждый пятый в возрасте 60+ принимает антидепрессанты, более половины населения США за последние пятнадцать лет хотя бы раз принимала антидепрессанты.

Научные исследования показывают, что в более "зелёных" районах люди реже страдают депрессией и совершают меньше преступлений. Выводы исследователей: если мы хотим здоровое и безопасное общество, то нужны не только таблетки и полиция, но и зелёная городская среда. 

Современные технологии аэрофотосъёмки и нейронных сетей позволяют идентифицировать "зелёнку" городской среды вплоть до отдельных деревьев. Прошло время, когда для изучения города нужно копаться в генпланах озеленения или лично посещать местность. Вместо текста и сухих цифр наглядные визуализации. Вместо архивариусов и инспекторов операторы дронов и программисты. Мы решили, что всё вышеупомянутое можно с интересом и пользой применить для задач урбанистики и обучили нейросеть распознавать кроны деревьев.

Самым точным и наглядным способом отобразить "зелёнку" будет её детальная карта, составленная не по документам, а по реальным изображениям. Да и деревья бывают разные, начиная от молодых саженцев и голых тополей до раскидистых дубов. Для наглядности и контрастности мы сделали карту деревьев в чёрно-зелёном цвете, где зелёным обозначены кроны деревьев, чёрным всё остальное. Для упрощения ориентирования в правой части приведена обычная карта Москвы из Яндекс.карт:


Центру Москвы не хватает озеленения, чернеют транспортные артерии. Однако за пределами третьего транспортного кольца (ТТК) жилые кварталы уже утопают в зелени, а до многочисленных парков от центра 5-7 километров.

Мы не стали мелочиться и на самом деле карта деревьев намного детальнее. Скачать изображение размером в один гигапиксель и 300 мегабайт можно тут. Например, крупным планом территория спорт-комплекса "Лужники" с чёрной дугой Москвы-реки и парком Воробьёвых гор:


Чтобы количественно оценить "утопание в зелени" отдельных районов, можно составить тепловую карту деревьев столицы. По сути это будет карта сомкнутости крон:


Чем теплее цвет, тем больше плотность деревьев. В центре зелень формирует 0-30% по площади от чёрного до голубого цветов. Спальные районы вне ТТК окрашены преимущественно в зелёный цвет, что соответствует покрытию в 40-60%. Мало какой мировой столице по силам превысить этот показатель.

Ближе к окраинам много красного и белого цветов и несмотря на названия это не парки, а скорее сплошные леса с сомкнутостью крон 90-100%. Этим непросто гордиться, так как значительные площади окраинных "парков" необустроены и недоступны для прогулок. 

В комментариях к прошлой статье с визуализацией транспортной ситуации в Москве нам справедливо указали, что не хватает сравнения с другими городами. Действительно, интересно посмотреть как обстоят дела с озеленением в других городах. Успехи заокеанских коллег по урбанистике можно оценить по Нью-Йорку:


Манхеттен выглядит совсем пустовато, как и центр Москвы. Его легко опознать по прямоугольнику Центрального Парка. С юга Бруклин - сомкнутость крон небольшая, 0-30% за исключением нескольких зелёных кварталов и парка с кладбищем. Отчасти дело в том, что в Бруклине плотная застройка и места под зелень осталось немного. Довольно зелено выглядит Бронкс [на севере по центру] и северо-восточная часть Куинса. Лесной верхний левый угол картинок это уже не Нью-Йорк, а пригород Нью-Джерси.

Хотелось бы сравнить Москву с чем-нибудь аналогичным европейским мегаполисом западной цивилизации, а именно с одной из ведущих столиц Европы, Парижем. Административно столица Франции небольшая, поэтому добавили пригород:


Город контрастен. Во время Наполена III в середине XIX века Париж украсили несколько крупных парков — эти пятна видны на всех картах. От Триумфальной арки до Булонского леса всего один километр. Жилая часть Парижа и пригородов не привлекла бы дендрологов тесные улочки, к которым примыкают фасады домов, не способны вместить достаточное количество зелени и основная часть деревьев расположена внутри незастроенных дворов. Запад и юго-запад радуют высокой долей деревьев, но как и в случае Москвы это необлагороженные леса, зато без болот. Дальнейшее озеленение жилой части города осложнено банально не осталось места, c'est la vie.

Из соседей интересно посмотреть на Вильнюс:


Если смотреть на тепловую карту, то территории, отмеченные чёрным безлесным цветом, это во многом просто незанятые человеческой деятельностью травяные участки. На наш взгляд это скорее хорошо, чем плохо у города есть перспективы интересно обустроить эту местность в отличие от Манхеттена, где снести деловые небоскрёбы невозможно. Обширные территории белого цвета опять же леса, а не парки. Почему-то у многих городов с этим трудности.

Особая нелюбовь к озеленению у азиатских мегаполисов. Шанхай:


Город на тепловой карте выглядит "фиолетово" и этот цвет хорошо отражает отношение градостроителей к озеленению. В Шанхае есть парки, но небольшие. Есть и "зелёные" кварталы [слева по центру], но дома сами по себе там занимают более половины площади и деревья ютятся в каменных джунглях. Можно было бы подумать, что выделяющийся зелёным цветом пятиугольник это шанхайский аналог московского бульварного кольца, но нет обособление деревьями кольцевой автомагистрали. 

Каким мог бы быть по-настоящему "зелёный" город? Для контраста мы прогнали через нейросеть аэрофото одного из самых зеленых городов США Шарлотт:


Шарлотт это лес, в котором люди построили дома. 

P.S. Также выкладываем в открытый доступ обученную нейросетевую модель и упрощённый работающий пример кода. Для запуска не требуются программистские навыки.

Вячеслав Лактюшкин, Полина Сафронова. Celado AI.

Другие статьи по этой теме

Где автомобилисту в Москве купить квартиру? Big Data отвечает

Экспертный анализ транспортной ситуации в столице

Как ИИ помог улучшить в 3,7 раза маршрутизацию курьеров

Успешная реализация проекта по гео аналитике

Контакты
ООО Селадо

г. Москва, метро Павелецкая, Павелецкая набережная д. 2 стр 3, офис 106, БЦ LoftVille

+7 (495) 003-91-37
Свяжитесь с нами: