德国科学家刚刚发布了全球所有27.5亿座建筑物的3D地图

慕尼黑工业大学研究团队发布全球建筑图集，将地球上每一栋建筑物以三维形式呈现出来，总数达到27.5亿座，这一数字比此前最全面的建筑数据库增加了超过60%。该数据集以3米网格分辨率记录每栋建筑的占地面积、高度和体积，分辨率较前代产品提升30倍，所有数据均可通过在线平台免费获取，标志着地球观测技术从监测自然环境向量化人造空间的关键转变。

这项发表在《地球系统科学数据》期刊上的研究由地球观测数据科学教授朱晓祥主持，整合了2019年以来多颗卫星的光学和雷达影像数据。研究团队开发的算法能够从混杂的地表信息中分离出建筑物轮廓，并通过立体测量技术推算每栋建筑的高度。其中97%的建筑采用LoD1标准建模，这种简化三维模型虽不包含窗户、阳台等细节，但足以捕捉建筑的基本几何形态和空间关系。与传统二维建筑足迹地图相比，三维数据能够揭示更多关于建筑密度、城市肌理和人居条件的信息。

从数据不平等到空间正义

全球建筑图集最显著的贡献在于填补了发展中国家长期存在的数据空白。过去几十年，欧洲和北美的建筑数据库日益完善，部分城市甚至达到厘米级精度，而非洲、南亚和拉丁美洲的许多地区仍依赖低分辨率卫星图像或人工普查数据。这种数据不平等直接影响城市规划质量——富裕地区能够利用精确数据优化交通系统和公共服务布局，贫困地区则只能依靠粗略估算制定发展策略。

朱晓祥团队引入的"人均建筑体积"指标为量化发展不平等提供了新工具。该指标将特定区域的建筑总体积除以人口数量，能够直观反映住房宽敞度和基础设施充裕程度。在高收入国家，人均建筑体积通常超过100立方米，而在人口密集的贫民窟，这一数值可能低至10立方米。将该指标绘制成地图后，全球财富分配的空间格局一目了然——繁华都市的高层建筑群与拥挤棚户区的低矮密集结构形成鲜明对比。这种视觉化呈现为政策制定者识别住房短缺、基础设施缺口和非正规住区扩张提供了科学依据。

该数据集对气候政策的影响同样深远。根据联合国环境规划署数据，建筑行业占全球能源相关碳排放的37%至40%，而准确的排放核算依赖于对建筑存量的精确掌握。传统方法通常依据统计年鉴中的建筑面积数据估算能源消耗，但平面数据无法区分单层仓库与高层住宅的能耗差异。全球建筑图集提供的三维体积数据能够显著提高能耗模型的精度，尤其是在缺乏详细能源统计的地区。随着联合国预测2050年近70%人口将居住在城市，理解建筑存量演变对实现净零排放目标至关重要。

这就是放大后的纽约景象。截图来自 ZME Science

技术突破与未来图景

该项目的技术难度不仅在于数据量——处理覆盖全球1.5亿平方公里陆地的卫星影像需要巨大的计算资源——更在于算法的泛化能力。不同地区的建筑形态差异极大：欧洲城市以砖石结构为主，东南亚乡村多为木制高脚屋，北非则以平顶土坯房为主。研究团队训练的深度学习模型必须在没有局部标注数据的情况下识别这些多样化的建筑类型，同时排除植被、地形起伏等干扰因素。

数据的开放性进一步放大了其影响力。任何人都可以通过GitHub获取原始数据和处理代码，城市规划者可以据此评估建设用地储备，灾害管理部门能够识别地震或洪水高风险区域的建筑暴露度，房地产分析师则可以追踪新兴市场的建设活跃度。朱晓祥表示，下一阶段研究将加入时间维度，通过对比不同年份的卫星影像追踪建筑的新增、拆除和改建，从而揭示城市扩张的动态过程。这种时序分析将使我们看到哪些城市正在快速蔓延，哪些地区的建筑密度持续上升，以及非正规住区如何随时间演变。

在气候变化加剧和城市化浪潮持续的背景下，全球建筑图集提供的不仅是一套数据产品，更是一种全新的观察视角——将人类活动的物理载体转化为可量化、可比较的数字信息，使全球尺度的空间正义评估成为可能。