A Google tem um conjunto de dados já trabalhados que engloba mais de 1,8 mil milhões de edifícios em África, na Ásia, na América Latina e nas Caraíbas. A gigante tecnológica “utilizou a inteligência artificial para transformar fotografias de satélite desfocadas em mapas pormenorizados que descrevem os edifícios individuais”.

Este foi o primeiro passo para contribuir para o desenvolvimento de soluções que ajudem a compreender “como as cidades crescem e a mudar ao longo do tempo” para garantir deste modo que todos os habitantes são tidos em conta na tomada de decisões e no planeamento de serviços essenciais como água ou energia. É também importante para prevenir ou mitigar os resultados dos desastres naturais, uma lacuna nos países incluídos no “Sul Global”.

O Sul Global inclui, em termos gerais, a África, a América Latina e as Caraíbas, a Ásia (excluindo Israel, o Japão e a Coreia do Sul) e a Oceania (excluindo a Austrália e a Nova Zelândia), segundo a organização das Nações Unidas (UNCTAD).

Veja algumas das imagens utilizadas no projeto

Em imagens acessíveis através do mapa interativo é possível comprovar o impacto do aumento da população urbana do Gana que mais do que triplicou nas últimas três décadas. Kumasi, a segunda maior cidade do Gana, registou um grande crescimento nos últimos anos.

No vídeo vemos o crescimento em Pramso, uma aldeia nos arredores de Kumsi.

O mais recente conjunto de dados do projeto Open Buildings contém mapas de algumas cidades, elaborados entre 2016 e 2023, que mostram a expansão e mudança nalguns dos países que mais crescem no mundo.

Segundo a Google, os dados já foram utilizados em projectos como a identificação de crianças que não foram abrangidas por campanhas de vacinação.

Outro exemplo, foi a utilização pela Sunbird AI, uma organização sem fins lucrativos do Uganda, que usou o data set Open Buildings para definir o plano de eletrificação global, para ter maior impacto nos locais mais necessitados. Globalmente, os dados foram utilizados para melhorar a precisão do Google Maps, ao adicionar edifícios ao mapa.

Em países onde o registo de edifícios tem lacunas ou é inexistente pelas mais variadas ordens de razão — instabilidade política, conflitos, guerras, desastres naturais — ter informação sobre o edificado pode ser difícil ou mesmo impossível por serem muitas as condicionantes à salvaguarda dos dados. Também o terreno pode ser um obstáculo. No entanto, o acesso à informação é mais importante do que nunca, quando a população mundial cresce a um ritmo de mais de 80 milhões de pessoas anuais, em particular para agências governamentais, organizações humanitárias ou investigadores.

Num outro exemplo, observa-se na imagem o impacto de um sismo de magnitude 7.4, em 28 de setembro de 2018, ao largo da costa da Indonésia. Este desencadeou um tsunami que afetou cerca de 1,5 milhões de pessoas na ilha de Sulawesi. Após esta crise, a área construída afasta-se da linha costeira e os efeitos do terramoto são visíveis nos dados apresentados no vídeo.

Para produzir este data set, a Google utilizou IA para extrair as áreas e as alturas dos edifícios a partir de imagens disponíveis publicamente, em baixa resolução e captadas pelo Sentinel-2. Depois foram criados modelos para classificar devidamente os edifícios com base naquelas imagens. Estes dados estão publicamente disponíveis num relatório técnico e na app interativa Earth Engine.

A Google também disponibilizou um conjunto de dados temporais, 2.5D Open Buildings para apoiar os decisores políticos, organizações humanitárias e outros que trabalham no Sul Global acessível na “ImageCollection” no Catálogo Earth Engine Data.