تحويل الخرائط القديمة إلى نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للأحياء المفقودة
تخيل أنك ترتدي سماعة رأس تعمل بالواقع الافتراضي و “تمشي” في أحد الأحياء القديمة في مدينتك – وأنت ترى الشوارع والمباني كما كانت تبدو قبل عقود.
هذا احتمال حقيقي للغاية الآن بعد أن طور الباحثون طريقة لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للأحياء التاريخية باستخدام التعلم الآلي وخرائط Sanborn Fire Insurance التاريخية. نُشرت الدراسة في مجلة PLOS ONE.
لكن النماذج الرقمية ستكون أكثر من مجرد حداثة – فهي ستمنح الباحثين مورداً لإجراء دراسات كان من المستحيل تقريباً من قبل، مثل تقدير الخسارة الاقتصادية الناجمة عن هدم الأحياء التاريخية.
قال هارفي ميللر ، المؤلف المشارك للدراسة وأستاذ الجغرافيا بجامعة ولاية أوهايو: “القصة هنا هي أننا نمتلك الآن القدرة على إطلاق العنان لثروة البيانات المضمنة في أطالس سانبورن الناريّة”.
“إنها تتيح نهجًا جديدًا تمامًا للبحث التاريخي الحضري لم يكن بإمكاننا تخيله قبل التعلم الآلي. إنه يغير قواعد اللعبة.”
يبدأ هذا البحث بخرائط سانبورن ، التي تم إنشاؤها للسماح لشركات التأمين ضد الحريق بتقييم مسؤوليتها في حوالي 12000 مدينة وبلدة في الولايات المتحدة خلال القرنين التاسع عشر والعشرين.
قال ميلر، مدير مركز ولاية أوهايو للتحليل الحضري والإقليمي (CURA) في المدن الكبرى، غالبًا ما يتم تحديثها بانتظام.
كانت مشكلة الباحثين هي أن محاولة جمع البيانات القابلة للاستخدام يدويًا من هذه الخرائط كانت مملة وتستغرق وقتًا طويلاً – على الأقل حتى يتم رقمنة الخرائط. النسخ الرقمية متاحة الآن من مكتبة الكونغرس.
قام المؤلف المشارك في الدراسة Yue Lin ، وهو طالب دكتوراه في الجغرافيا في ولاية أوهايو، بتطوير أدوات التعلم الآلي التي يمكنها استخراج تفاصيل حول المباني الفردية من الخرائط، بما في ذلك مواقعها وآثار أقدامها وعدد الطوابق ومواد بنائها واستخدامها الأساسي، مثل المسكن أو العمل.
قال لين: “نحن قادرون على الحصول على فكرة جيدة جدًا عن شكل المباني من البيانات التي نحصل عليها من خرائط سانبورن”.
اختبر الباحثون أسلوبهم في التعلم الآلي في حيين متجاورين على الجانب الشرقي القريب من مدينة كولومبوس بولاية أوهايو، والتي دمرت إلى حد كبير في الستينيات لإفساح المجال لبناء I-70.
تم تطوير أحد الأحياء، قرية هانفورد ، في عام 1946 لإيواء قدامى المحاربين السود العائدين في الحرب العالمية الثانية.
وقالت المؤلفة المشاركة في الدراسة جيريكا لوجان، منسقة التواصل في CURA: “لقد أعطى مشروع قانون الجنود الأمريكيين أموالًا للمحاربين القدامى العائدين لشراء منازل، لكن لا يمكن استخدامها إلا في المباني الجديدة”.
لذلك فقدت معظم المنازل على الطريق السريع بعد فترة وجيزة من بنائها.
كان الحي الآخر في الدراسة هو Driving Park ، والذي كان يضم أيضًا مجتمعًا مزدهرًا من السود حتى قسمته I-70 إلى قسمين.
استخدم الباحثون 13 خريطة سانبورن للحيين تم إنتاجهما في عام 1961، قبل بناء I-70 مباشرة. تمكنت تقنيات التعلم الآلي من استخراج البيانات من الخرائط وإنشاء نماذج رقمية.
أظهرت مقارنة البيانات من خرائط سانفورد حتى اليوم أنه تم هدم إجمالي 380 مبنى في حيين للطريق السريع، بما في ذلك 286 منزلًا و86 مرآبًا وخمس شقق وثلاثة متاجر.
أظهر تحليل النتائج أن نموذج التعلم الآلي كان دقيقًا للغاية في إعادة إنشاء المعلومات الواردة في الخرائط – حوالي 90٪ دقيقة لبصمات المباني ومواد البناء.
قال ميلر: “كانت الدقة مثيرة للإعجاب. يمكننا في الواقع الحصول على إحساس بصري لما بدت عليه هذه الأحياء لن يكون ممكنًا بأي طريقة أخرى”.
“نريد أن نصل إلى النقطة في هذا المشروع حيث يمكننا أن نمنح الناس نظارات الواقع الافتراضي والسماح لهم بالسير في الشارع كما كان في 1960 أو 1940 أو ربما حتى 1881.”
قال ميلر إنه باستخدام تقنيات التعلم الآلي التي تم تطويرها لهذه الدراسة، يمكن للباحثين تطوير نماذج ثلاثية الأبعاد مماثلة لأي من 12000 مدينة وبلدة تقريبًا لديها خرائط سانبورن.
سيسمح هذا للباحثين بإعادة إنشاء الأحياء المفقودة بسبب الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات، وكذلك التجديد الحضري، وهجرة السكان وأنواع التغيير الأخرى.
نظرًا لأن خرائط سانبورن تتضمن معلومات عن الأعمال التجارية التي شغلت مبانٍ محددة، يمكن للباحثين إعادة إنشاء أحياء رقمية لتحديد الأثر الاقتصادي لفقدانها بسبب التجديد الحضري أو عوامل أخرى.
والاحتمال الآخر هو دراسة كيفية تأثير استبدال المنازل بالطرق السريعة التي تمتص حرارة الشمس على تأثير جزيرة الحرارة الحضرية.
قال ميلر: “هناك الكثير من الأنواع المختلفة من الأبحاث التي يمكن إجراؤها. سيكون هذا مورداً هائلاً لمؤرخي المدن ومجموعة متنوعة من الباحثين الآخرين”.
“إن صنع هذه النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد والقدرة على إعادة بناء المباني يضيف أكثر بكثير مما يمكن أن تظهره في الرسم البياني أو الرسم البياني أو الجدول أو الخريطة التقليدية.
المصدر: techxplore
قد يهمك:
