Herramientas/Tool Index

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Gestión de Información, Gestión de RegistrosDesarrollo Urbano y Vivienda
Information managementFiscal Management
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GeolocalizaciónDesarrollo Urbano y Vivienda
GeolocalizationUrban Development and Housing
GeolocalizaciónDesarrollo Urbano y Vivienda
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Procesamiento de ImágenesDesarrollo Urbano y Vivienda
Image ProcessingUrban Development and Housing
Procesamiento de ImágenesDesarrollo Urbano y Vivienda
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Data collection, management, and analysisOpen Knowledge
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Simulation enginesWater and Sanitation
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Data collection, management, and analysisHealth
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Image ProcessingUrban Development and Housing
Data exchange and interoperabilityOpen Knowledge, Open Data
Content Management, Service or process managementModernization Of The State
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Recolección, Gestión o Análisis de Datos, Salud Pública y Vigilancia de Enfermedades, Visualización de DatosSalud
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GeolocalizaciónConocimiento Abierto
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Informes CiudadanosModernización del Estado
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Intecambio e Interoperabilidad de DatosGobierno Electrónico, Modernización del Estado
Gestión de Contenidos, Gestión de ServiciosModernización del Estado
Procesamiento de ImágenesDesarrollo Urbano y Vivienda

Building Detection

<py>
Python
Algorithm
Automatic classification of buildings and structures.
Contributed by
Banco Interamericano de Desarrollo
Inter-American Development Bank
Get the code

This is a machine learning model that uses high resolution satellite images as an input to analyze and identify existing buildings in cities.

The general objective of the model is to support leaders in the urban development and housing sector to generate, automatically, basic maps of existing buildings in urban areas and human settlements.

Inter-American Development Bank

GY-T1136; RG-T2664

USE CASES:

This type of classification of structures is useful for urban planning tasks such as the identification and planning of informal / unplanned zones, the design and development of urban services, and to extrapolate data at the city level such as the number of buildings and population estimates.

To train the model, high-resolution images of the IDB's Emerging and Sustainable Cities Program were used from the following cities:

  • Georgetown, Guyana
  • Paramaribo, Suriname
  • Belize, Belize

FUNCTIONS:

  • Analyze imagery.
  • Training a model for three Latin American cities, this automation reduces the time required to one day instead of one month (manual).
  • Produce a prediction package which can be used to make predictions on new imagery

This model of real estate segmentation allows to predict raster masks and vectorized polygons of satellite images using a semantic segmentation approach.

 

This process assigns a category to each pixel of the image. In this case, the categories used are 'real estate' or 'non-real property'. By allowing a segmentation that recognizes the unique characteristics of each city (different urbanization patterns, different geographical features, etc.), this tool is applicable in several contexts.

 

building-detection

This image presents results for Paramaribo. The orange color shows the buildings identified by the model. It took approximately eight hours to perform the manual identification of structures in the dark pink polygon, located in the lower right corner. The model manages to make the identification of the entire city in just one hour, using as training data labels generated through crowd-sourcing in Openstreetmap for the area in the red polygons.

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