建筑数据是我们在各项研究中经常使用到的数据。之前我们能获取到的建筑数据大多没有建筑高度信息，而建筑高度是建筑数据最重要的属性。之前我们给大家分享了我国分城市的含建筑高度的建筑物数据（戳我跳转），本次我们继续给大家分享全球含建筑高度的建筑物数据。
该数据格式为shp矢量格式。数据坐标为WGS1984坐标。数据发布时间是2024年5月。数据本身的日期为2020年。数据发布于Zenodo数据库。与数据配套的论文为《3D-GloBFP: the first global three-dimensional building footprint dataset》。
大家在公众号回复关键词 315 按照转发要求获取数据！以下为数据的详细介绍：
我们以中国上海市的数据为例来预览一下，首先我们看一看二维建筑轮廓数据：
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上海市建筑轮廓数据
下图为数据属性表的预览，表中“Height”为建筑高度数据，数据单位为米。
然后我们来看一看拉伸建筑高度后的三维数据：
上海市主城区建筑三维数据
数据简介：
该数据包括建筑轮廓矢量和建筑高度信息。研究者首先收集到建筑轮廓矢量数据、多源遥感数据 和可获得的建筑高度数据。通过已知建筑高度数据和多源遥感数据训练模型，进而估计得到2020年的建筑高度数据。
建筑轮廓矢量来源于微软建筑物轮廓数据集（Microsoft, 2018）和 Shi 等人（2024）提供的建筑边界数据集。微软建筑物数据集提供了大约 2020 年全球的 13 亿个建筑物轮廓。东亚的一些地区（如中国、朝鲜和韩国）未包含在微软建筑物轮廓数据集中，研究者使用了 Shi 等人（2024）基于2020-2022年谷歌影像使用深度学习方法提取的建筑物轮廓作为替代。
建筑高度信息为研究者通过集成多源遥感特征（SAR 图像、光学图像、地形图像以及反映人口和社会经济活动的图像）和建筑物形态特征，借助 GEE 平台从多源数据集（即雷达、光学、地形、社会经济和矢量）中提取175个模型的输入特征，使用XGBoost机器学习回归方法来估算2020年的建筑物高度。其中遥感影像采用2020年的数据，图像缺失的区域用2019年和 2021年的数据补充。
另外，作为训练数据集的全球已知建筑高度数据来自于ONEGEO Map (https://onegeo.co/data/)、微软建筑物足迹 (Microsoft，2018)、百度地图(https://map.baidu.com/)和 EMU Analytics (https://www.emu-analytics.com/)。
数据详情：
数据来源：Zenodo数据库
https://zenodo.org/records/11397015（亚洲）
https://zenodo.org/records/11391077（欧洲）
https://zenodo.org/records/11319913（美洲、非洲和大洋洲）
数据格式：
Shp
空间范围：
全球（亚洲、欧洲、美洲和大洋洲）
地理坐标系：
WGS 1984
数据大小：
解压后数据大小为88.4GB
Che, Y., Li, X., Liu, X., Wang, Y., Liao, W., Zheng, X., Zhang, X., Xu, X., Shi, Q., Zhu, J., Yuan, H., & Dai, Y. (2024). Building height of Europe in 3D-GloBFP [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11391077Che, Y., Li, X., Liu, X., Wang, Y., Liao, W., Zheng, X., Zhang, X., Xu, X., Shi, Q., Zhu, J., Yuan, H., & Dai, Y. (2024). Building height of Asia in 3D-GloBFP [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11397015Che, Y., Li, X., Liu, X., Wang, Y., Liao, W., Zheng, X., Zhang, X., Xu, X., Shi, Q., Zhu, J., Yuan, H., & Dai, Y. (2024). Building height of the Americas, Africa, and Oceania in 3D-GloBFP [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11319913Che, Y., Li, X., Liu, X., Wang, Y., Liao, W., Zheng, X., Zhang, X., Xu, X., Shi, Q., Zhu, J., Yuan, H., and Dai, Y.: 3D-GloBFP: the first global three-dimensional building footprint dataset, Earth Syst. Sci. Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2024-217, in review, 2024.
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