Εξόρυξη πληροφορίας από 3d μοντέλα πόλης με τη χρήση γράφων για την υποστήριξη της διαδικασίας λήψης αποφάσεων στο χωρικό σχεδιασμό
Authors: Βαλάρη Ελένη 
Published: November 2021

Η ύπαρξη τεράστιου όγκου πληροφορίας, ο οποίος βρίσκεται διαθέσιμος σε μορφή εικόνων αλλά και 3D μοντέλων πόλης, και οι πιθανοί τρόποι αξιοποίησή του αποτέλεσε το βασικό κίνητρο για την εκπόνηση αυτής της διδακτορικής διατριβής. Ο βασικός στόχος ήταν η αξιοποίηση αυτού του τεράστιου όγκου πληροφορίας προς όφελος των πρακτικών και εφαρμογών του χωρικού σχεδιασμού. Τις τελευταίες δεκαετίες, τα 3D μοντέλα πόλης φαίνεται να έχουν χρησιμοποιηθεί κατά κύριο λόγο για οπτικοποίηση. Ωστόσο, σήμερα έχουν γίνει πολύ σημαντικά εργαλεία και χρησιμοποιούνται σε μια πληθώρα εφαρμογών που αφορούν ολοένα και περισσότερους τομείς. Πιο συγκεκριμένα, ο βασικός στόχος της έρευνας ήταν η ανάπτυξη μιας μεθοδολογίας για την ανάλυση των 3D μοντέλων πόλης και συγκεκριμένα για την αυτόματη ομαδοποίηση και κατηγοριοποίηση τους, εστιάζοντας στην επιτυχή αναγνώριση των κτιριακών δομών που ανήκουν μέσα σε ένα 3D μοντέλο πόλης. Ο εντοπισμός των κτιριακών δομών πραγματοποιείται σε επίπεδο λεπτομέρειας LOD1, δηλαδή εστιάζει στον εντοπισμό κτιριακών όγκων (building primitives). Γενικότερος στόχος της έρευνας είναι η ανάπτυξη και παραγωγή ενός ολοκληρωμένου εργαλείου ανοιχτού λογισμικού που είναι δυνατόν να υποστηρίξει τόσο την παραγωγή ενός 3D μοντέλο πόλης όσο και την ανάλυση του. Το εργαλείο που αναπτύχθηκε μπορεί να χρησιμοποιηθεί και να υποστηρίξει τη διαδικασία λήψης απόφασης στο χωρικό σχεδιασμό. Η μεθοδολογία η οποία αναπτύχθηκε για την αυτόματη ομαδοποίηση και κατηγοριοποίηση βασίζεται στη δομή δεδομένων που καλείται γράφος καθώς και των τεχνικών εξόρυξης πληροφορίας από γραφήματα. Η εισαγωγή της έννοιας του γράφου αποτελεί την καινοτομία της έρευνας που παρουσιάζεται στη συνέχεια. Οι περισσότερες, αν όχι όλες οι προσεγγίσεις, χρησιμοποιούν μεθόδους υπολειπόμενης μάθησης, όπως είναι τα νευρωνικά δίκτυα. Στην έρευνα αυτή προτείνεται μια μεθοδολογία μη-επιβλεπόμενης μάθησης κάνοντας χρήση της δομής του γράφου. Αυτή η πρόσεγγιση φέρει σημαντικά πλεονεκτήματα, όπως είναι η αυτοματοποίηση της διαδικασίας, ο αποτελεσματικός και γρήγορος εντοπισμός των κτιριακών δομών, όπως αποδεικνύεται και από την εκτενή πειραματική διαδικασία που ακολουθήθηκε. Επιπρόσθετα, η μεθοδολογία που προτείνεται δεν απαιτεί την ύπαρξη ενός συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης, όπως στις μεθοδολογίες που βασίζονται σε μεθόδους επιβλεπόμενης μάθησης. Συνοψίζοντας, τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας, θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν προς όφελος του χωρικού σχεδιασμού ως ένα επιπλέον εργαλείο κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων στο σχεδιασμό. Ο σχεδιαστής-μηχανικός θα μπορεί πλέον να δημιουργήσει ένα 3D μοντέλο της πόλης ή ενός τμήματος αυτής που χρήζει μελέτη. Στη συνέχεια, με τη χρήση της προτεινόμενης μεθοδολογίας, θα μπορεί να εντοπίσει αυτόματα τις κτιριακές δομές οι οποίες βρίσκονται στην περιοχή που επιλέχθηκε. Μετά από τον επιτυχή εντοπισμό των κτιριακών δομών, ο σχεδιαστής-μηχανικός θα έχει διαθέσιμες πληροφορίες σχετικά με τον αριθμό των κτιριακών δομών που υπάρχουν, τα ύψη τους, καθώς και τη θέση τους μέσα στο χώρο. Με αυτό τον τρόπο θα έχει στη διάθεσή του μια πιο ρεαλιστική εικόνα του περιβάλλοντος μελέτης και κατ' επέκταση ένα πρόσθετο και σημαντικό βοηθητικό εργαλείο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί κατά τη διαδικασία του σχεδιασμού και της λήψης αποφάσης.