Der GlobalBuildingAtlas umfasst rund 2,75 Milliarden digitale Gebäudemodelle und ist damit die bisher umfangreichste Sammlung räumlich expliziter Baudaten. Erfasst sind alle Gebäude, für die im Jahr 2019 geeignete Satellitenbilder vorliegen. Die 3D-Modelle weisen eine räumliche Auflösung von 3×3 Metern auf und sind damit etwa 30-mal feiner als frühere globale Datensätze. Entwickelt wurde der Atlas von einem Team um Prof. Xiaoxiang Zhu, Inhaberin des Lehrstuhls für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung an der TUM, das Fernerkundung, Künstliche Intelligenz und datengetriebene Stadtforschung in einem globalen Ansatz verbindet.
Detaillierte 3D-Modelle und globale Abdeckung
Von den 2,75 Milliarden Einträgen liegen für rund 2,68 Milliarden standardisierte LoD1-3D-Modelle vor, die Grundform und Höhe der Gebäude in vereinfachter Geometrie abbilden. Damit lassen sich Volumina berechnen, Stadtstrukturen analysieren und Siedlungsmuster weltweit vergleichbar machen. Besonders wichtig ist die systematische Abdeckung bisher unterrepräsentierter Regionen wie Afrika, Südamerika und ländliche Räume, die nun mit derselben Genauigkeit wie dichte Metropolen erfasst sind.
Werkzeug für Planung, Klima und Risiko
Die Daten ermöglichen es, Wachstumsdynamiken in schnell wachsenden Städten zu untersuchen, stark verdichtete Quartiere mit potenziell angespanntem Wohnraum zu identifizieren und den Infrastrukturbedarf präziser zu bestimmen. Forschende und Verwaltungen können damit Indikatoren entwickeln, die zeigen, wo der Ausbau von Verkehr, Energie- und Wassernetzen, zusätzlicher Wohnraum oder Klimaanpassungsmassnahmen besonders dringlich sind. Gleichzeitig schafft der GlobalBuildingAtlas ein global einheitliches Referenzsystem, das Analysen zu Urbanisierung, Energieverbrauch und Katastrophenrisiken auf vergleichbarer Datengrundlage erlaubt.