GlobalBuildingAtlas: la prima mappa 3D di 2,75 miliardi di edifici nel mondo
Il progetto GlobalBuildingAtlas ha mappato in 3D quasi tutti gli edifici del mondo, integrando immagini satellitari e intelligenza artificiale. Il risultato, aperto alla comunità scientifica, sarà utile per pianificazione urbana, clima e sviluppo sostenibile
di Andrea Bai pubblicata il 17 Dicembre 2025, alle 12:21 nel canale Scienza e tecnologiaUn gruppo di ricercatori internazionali ha realizzato la mappa tridimensionale più dettagliata mai prodotta degli edifici presenti sulla Terra: si tratta del progetto GlobalBuildingAtlas, che combina immagini satellitari e intelligenza artificiale per generare modelli 3D del 97% circa del patrimonio edilizio globale. Il progetto è stato presentato sulla rivista Earth System Science Data.
I dati coprono 2,75 miliardi di edifici in tutto il mondo e includono informazioni su impronta a terra e altezza, con una risoluzione spaziale di 3 metri per 3 metri.
Secondo Xiaoxiang Zhu, scienziata dei dati per l’osservazione della Terra alla Technical University of Munich e coautrice dello studio, il nuovo dataset apre prospettive finora inaccessibili per la valutazione dei rischi legati ai disastri naturali, la modellazione climatica e la pianificazione urbana, oltre a poter supportare il monitoraggio degli Obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite legati a città e comunità.
La realizzazione di mappe 3D di tale estensione e dettaglio è una sfida particolarmente complessa poiché di norma si basa sull'impiego di scansioni laser o immagini stereoscopiche ad alta risoluzione. I ricercatori, con GlobalBuildingAtlas, hanno usato un approccio differente con l'integrazione di tecniche di deep learning e dati LiDAR utilizzati per stimare l'altezza degli edifici: questo modello è stato addestrato su dati di rifeimento, provenienti da 168 città situate per lo più in Europa, Nord America e Oceania.

800 mila immagini satellitari raccolte nel 2019 sono state usate come base di partenza per generare le mappe, e un sistema di deep learning ha permesso di stimare altezza, volume e superficie degli edifici. 1,22 miliardi circa degli edifici mappati, cioè circa la metà del totale, si trova sul territorio asiatico, riflettendo la rapida urbanizzazione e l'elevata densità dei grandi centri metropolitani di Paesi come Cina, India e nella zona del Sud-Est asiatico. In Asia si concentra inoltre la maggior densità, con 1,27 mila miliardi di metri cubi di volume totale costruito.
Al secondo posto si trova l'Africa, con 540 milioni di edifici: in questo caso però il volume complessivo è drasticamente inferiore, con circa 117 miliardi di metri cubi a testimonianza di costruzioni di dimensioni più piccole ed edifici con pochi piani.
Dalla mappatura i ricercatori hanno potuto trovare correlazioni tra il volume edilizio, la densità di popolazione e lo sviluppo economico: sul territorio europeo uno stato come la Finlandia ha un volume edilizio pro-capite sei volte superiore a quello della Grecia, mentre in Niger il valore del volume edilizio pro-capite è 27 volte inferiore alla media mondiale. La possibilità di disporre di questi dati permette di compiere passi avanti significativi rispetto alle normali misure bidimensionali della crescita urbana (cioè semplicemente quanto si espande l'urbanizzazione in una data zona) che non sono in grado di cogliere aspetti e dettagli che sono legati in maniera più specifica alla tipologia di infrastrutture e alle condizioni abitative, e di collegare particolari edifici o progetti a gruppi politici o a posizioni geografiche strategiche.
Il sistema consentirà di meglio interpretare lo sviluppo e l'evoluzione urbana nel corso del tempo, consentendo anche una più profonda comprensione dei rischi ambientali e delle dinamiche sociali.










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