Здания

Здания Модель по умолчанию

Полигоны крыш зданий в пригородном районе

Пример результата: один полигон на каждую крышу.

Стоимость

10 кредитов за км² + снимки

Пример: 10 км² на Mapbox с зумом 18 ≈ 130 кредитов. Ваши собственные снимки бесплатны.

Находит крыши зданий на снимках высокого разрешения и возвращает по одному полигону на здание. Объекты меньше 20 м² отбрасываются, чтобы слой оставался чистым. Типы зданий, высоты и более аккуратные формы включаются как опции при запуске.

Что вы получите

Полигональный слой крыш зданий.

Лучше всего работает с

Аэрофото или спутниковые снимки с разрешением 0,6–0,3 м на пиксель (зум 18).

Примеры использования

  • Обновить муниципальный слой зданий перед полевым обследованием

  • Подсчитать строения в населённом пункте для планирования или реагирования на ЧС

  • Найти участки с новыми или отсутствующими зданиями

Версия

06.07.2026

Географический охват

Глобальный

Метод

Сегментация

GSD / зум

0,6–0,3 м / z18

Сценарии с этой моделью

Каждый сценарий — это модель «Здания» с одной включённой опцией. Опции выбираются в форме запуска в Mapflow Web или в плагине QGIS.

Полигоны крыш зданий в пригородном районе
Нанести на карту все здания

Запуск по умолчанию

Контур крыши каждого здания в вашей области в виде редактируемых полигонов.

10 кр./км² + снимки · зум 18

Нанести на карту все здания
Полигоны зданий, окрашенные по типу здания
Разделить здания по типам

+ Типы зданий

Каждый полигон здания получает тип — его можно фильтровать и оформлять.

10 кр./км² + снимки · зум 18

Разделить здания по типам
Контуры зданий, выдавленные по оценённой высоте
Высота зданий и 3D-контуры

+ Высоты (бета)

Высота каждого здания; контур перенесён с крыши на уровень земли.

20 кр./км² + снимки · зум 18

Высота зданий и 3D-контуры

Разделить здания по типам

Здания + Типы зданий

Полигоны зданий, окрашенные по типу здания

Стоимость

10 кредитов за км² + снимки

Пример: 10 км² на Mapbox с зумом 18 ≈ 130 кредитов. Ваши собственные снимки бесплатны.

Запускает модель «Здания» с включённой классификацией, и каждый полигон крыши получает класс здания. Классификация не стоит дополнительно.

Что вы получите

Полигоны зданий с атрибутом класса.

Лучше всего работает с

Аэрофото или спутниковые снимки с разрешением 0,6–0,3 м на пиксель (зум 18).

Примеры использования

  • Сравнить жилой и нежилой фонд по районам

  • Вынести промышленные и коммерческие объекты в отдельный слой

  • Обеспечить свежими данными анализ зонирования и землепользования

Полный список типов — в справочнике классов зданий.

Высота зданий и 3D-контуры

Здания + Высоты (бета)

Контуры зданий, выдавленные по оценённой высоте

Стоимость

20 кредитов за км² + снимки

Пример: 10 км² на Mapbox с зумом 18 ≈ 230 кредитов. Ваши собственные снимки бесплатны.

Добавляет модель высоты, которая анализирует длину теней и видимые стены. Результат — 3D-контур: контур здания, спроецированный на уровень земли вместо контура крыши.

Что вы получите

Полигоны контуров с атрибутом высоты, готовые для 3D-вида карты в QGIS.

Лучше всего работает с

Снимки 0,6–0,3 м (зум 18) с видимыми тенями. Особенно полезно на наклонных снимках, где крыши выглядят смещёнными.

Примеры использования

  • Выдавить здания в 3D-виде карты QGIS

  • Оценить площадь этажей и объём зданий

  • Проверить территорию для анализа затенения и видимости

Модель не видит контуры основания напрямую: на снимке их скрывают стены. Как картограф, она сдвигает контур крыши вниз, к основанию стены.

Все опции

Типы зданий

Присваивает каждому зданию один из основных классов (см. справочник). Без доплаты.

Регуляризация

Исправляет неровные контуры. Формы заменяются прямоугольниками, окружностями или многоугольниками с углами 90°, повторяющими исходную форму. Результат лучше подходит для карты, но часть точности исходной маски может быть потеряна.

Упрощение

Упрощает форму здания, оставаясь близко к исходной маске, включая криволинейные и сложные формы. Прямых углов меньше, чем при регуляризации.

Объединение с OpenStreetMap

Там, где покрытие OpenStreetMap хорошее, каждое здание с подходящим объектом OSM (по индексу Жаккара) заменяется полигоном OSM и поворачивается вдоль ближайшей дороги OSM. Такой результат уже не основан на снимке, поэтому здания могут быть смещены относительно фактического положения.

Оценка высоты (бета)

Регрессионная модель оценивает высоту по визуальным признакам, таким как длина тени и видимые стены, и возвращает 3D-контуры: контур, спроецированный на уровень земли вместо контура крыши. Особенно полезно на наклонных снимках, где крыши выглядят смещёнными. +10 кредитов за км².

Примечание

Здания площадью менее 20 м² удаляются из результата, чтобы не засорять его.

📊 Benchmarks

Buildings v.2026-07-06 (глобальная, сегментация, 0,3 м / z19) оценена по вручную размеченной эталонной разметке. Метрики площадные: IoU — отношение пересечения к объединению предсказанных и эталонных масок зданий; F1, precision и recall рассчитаны по площади перекрытия масок.

АОИ (местоположение)

Прогнозируемые функции

долг

Ф1

Точность

Отзывать

США — Форт Майерс

65

0,907

0,951

0,983

0,921

США — Финикс

47

0,903

0,949

0,944

0,953

Канада — Риго

103

0,870

0,930

0,934

0,927

Австралия — Аделаида

92

0,868

0,929

0,914

0,945

Новая Зеландия — Лоуэр-Хатт

106

0,867

0,929

0,956

0,903

Новая Зеландия — Веллингтон

76

0,838

0,912

0,900

0,924

Великобритания — Лондон

68

0,813

0,897

0,873

0,922

Кот-д’Ивуар — Банголо

102

0,663

0,797

0,844

0,755

ЮАР — Вустер

156

0,592

0,744

0,867

0,651

Аэрофотоснимок (среднее значение 9 AOI)

815

0,813

0,893

0,913

0,878

IoU / F1 / Precision / Recall на основе области измеряется по маскам зданий наземной истины; пробный запуск 13 июня 2026 г.

АОИ (местоположение)

Прогнозируемые функции

долг

Ф1

Точность

Отзывать

Россия — Уфа

426

0,821

0,902

0,897

0,907

Саудовская Аравия — Эр-Рияд

225

0,817

0,899

0,920

0,879

Индия — Бангалор

508

0,779

0,876

0,859

0,894

Индия — Тейн

429

0,768

0,869

0,889

0,849

ОАЭ — Абу-Даби

142

0,751

0,858

0,828

0,890

Спутник (среднее значение 5 AOI)

1730 г.

0,787

0,881

0,879

0,884

IoU / F1 / Precision / Recall на основе области измеряется по маскам зданий наземной истины; пробный запуск 16 июня 2026 г.

См.также

📊 Подробности по каждой локации — в детальных результатах бенчмарка: разбивка по территориям для обоих наборов, сравнение с предыдущей версией и наложения «предсказание / эталон».

Нужен другой объект?

Мы обучаем пользовательские модели на ваших снимках и классах и подключаем их к вашему аккаунту Mapflow.