记录一座城市的历史有几种方式？
可能你会想到文字，图片或者录视频，而谷歌却提供了一种更具『穿越感』的方式—3D重建。
近日，谷歌研究团队利用3D重建了20世纪40年代的曼哈顿切尔西街景，而这一功能的实现利用的是一款名为Kartta Labs工具。
Kartta Labs是一个基于Google Cloud和Kubernetes的可扩展系统，它可以根据历史地图和照片重建过去的城市面貌。
现在这项系统已经被谷歌正式开源，人人皆可使用它来记录生活。
在数字档案馆收集历史地图的尝试一直存在，相比之下，Kartta Labs不仅是简单的数据收集，而是在时空中呈现地图，即利用人工智能创造3D视觉。
具体来说，Kartta Labs系统主要包括三个模块：
时间地图服务器（A Temporal Map Server）：用于显示地图随时间变化的动态过程。
众包平台（ A Crowdsourcing Platform）：允许用户上传城市历史地图，并将其与真实世界的地图坐标相匹配（地图校正和矢量化）。
3D平台（3D Platform）：利用深度学习从相关数据中学习并重建建筑物，以实现3D视觉体验。
众包平台，其切入口是Warper，Warper是基于MapWarper的开源Web应用程序，它允许用户上传地图的历史图像，并通过在历史地图上找到控制点，以及与基础地图相对应的点来进行地理位置校正。
用户上传扫描的历史地图后，Warper会从地图中提取文本信息，并对地图的地理位置做出最佳猜测。（此猜测只是大致确定其位置范围，允许用户进行参考和调整。）
在手动放置历史地图和参考地图上的成对控制点后，应用程序使用地理参考点来调整图像，使其与参考地图对齐。
Warper使用许多开源地理空间库和技术作为Ruby on Rails应用程序运行，包括但不限于PostGIS和GDAL。它可以将生成的地图导出为PNG，GeoTIFF或其他格式。
Warper还运行栅格图块服务器，该服务器在URL处提供每个经过地理校正的地图。该栅格图块服务器用于编辑应用程序中，将地理校正后的地图加载为背景。
时间地图服务器，其核心编辑器是开源Web的另一个应用程序，它是OpenStreetMap编辑器的自定义版本。该程序支持时间维度，并与Kartta Labs套件中其他应用程序的集成。
编辑器允许用户加载经过地理校正后的历史地图，并支持跟踪其地理特征（例如，以矢量格式构造建筑，道路等）。
矢量格式提取的几何图形以及元数据（如：地址，名称以及开始或结束日期）都存储在地理空间数据库中，可以对其进行查询，编辑，样式化并呈现到新地图中。
带时间滑块的曼哈顿切尔西鸟瞰图
最后，时间地图前端Kartta（基于Tegola）可视化矢量图块，可以使用户在时空上浏览历史地图。
3D曼哈顿切尔西街景
Kartta的工作方式与常用的地图应用程序（如，Google Maps）一样，不同的是，它还具有时间滑块，因此，用户可以选择要查看的地图年份，并通过移动时间滑块，查看地图中的建筑或道路等要素如何随时间而变化。
据了解，去年在国际人工智能地理知识发现研讨会上，Kartta Lab系统的研发首次被提出。
需要说明的是，Kartta Lab不仅用于提升个人“时间旅行”的体验，而其初心是为了让世界历史地图更易于使用和呈现。
根据谷歌研究团队介绍，历史地图是一种查看不同时间状态下谷歌地图（Google Earth）图像的方法，它有助于确定文化和社会趋势，不仅是个人研究的宝贵资源，也是规划和推广的重要资源。
十多年前，美国前副总统阿尔·戈尔（Al Gore）曾利用谷歌地图历史图片展示了极地冰川的融化过程。
如前所述，Kartta Lab系统不仅局限于历史地图数据的收集，而是通过3D模型在时空中进行呈现。
接下来，谷歌研究团队即将推出的3D模型将重建历史建筑物更详细、完整地3D结构。该模块将图像与地图数据相关联，并在存储库中进行重组，最后在具有时间维度的历史地图上进行渲染。
不过，Kartta Lab工具也存在很多需要完善的空间，如谷歌团队高级软件工程师雷蒙德·基弗利斯（Raimondas Kiveris）在博客中写道，“我们开发了上述工具，以众包和开源的形式对外呈现，希望可以应对数据不足的挑战”。
https://github.com/kartta-labs（内含安装及使用教程）
最后，对此感兴趣的朋友，可以速戳链接来体验~
引用链接：雷锋网雷锋网雷锋网
https://venturebeat.com/2020/09/15/google-launches-kartta-labs-to-recreate-historical-maps-in-3d/
https://venturebeat.com/2009/02/02/google-earth-now-travels-the-world-and-the-seven-seas-and-beyond/
https://opensource.googleblog.com/2020/09/recreating-historical-streetscapes.html
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朱可轩