【数据上新】East_Asian_buildings东亚国家建筑高质量矢量数据_2022中国分省分市

文摘   2024-05-30 19:32   安徽  

建筑作为城市生活的核心载体,在可持续发展、能源建模、城市规划等方面作用显著。精确分析城市空间结构需依赖高质量、全面的建筑矢量数据。随着数字化城市的发展,对建筑屋顶信息的准确性要求日益增加。这些信息对评估城乡发展趋势、维护生态系统至关重要。为提供有效的城市规划建议,细致分析建筑空间分布和发展趋势必不可少。

在东亚地区,复杂的建筑分布和辅助数据的稀缺性限制了建筑数据的获取,从而影响了大规模应用的推进。尽管有研究尝试利用不完整的局部建筑数据模拟大规模建筑分布,但这种方法依赖不准确的数据,导致累积误差和模拟结果的高度不可靠性,限制了在东亚地区进行精确研究的可能性。

为了解决这一难题,数据作者针对东亚地区的建筑复杂性,设计了一个全面的大型建筑制图框架。在东亚5个国家的2,897个城市中,成功提取了建筑足迹,并构建了一个包含281,093,433个建筑物的大型数据集。经过评估,该建筑数据产品展现出高度的有效性,平均整体准确率达到89.63%,F1得分也高达82.55%。

对于该数据,小花生也将原数据提取出中国部分,将文件和文件夹更改为中文,将掺杂的WGS1984_UTM_Zone_49N、WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere、WGS1984等坐标系统一为WGS1984地理坐标系,并按分省分市进行打包上传网站。

原始数据源

利用分辨率为0.5 m的高分辨率Google Earth图像提取建筑物生成,利用全球城市边界(GUB)、本地气候带产品作为训练参考

数据制作方法

基于深度学习的综合性大规模测绘框架(CLSM)

空间分辨率

0.5m

数据日期

2022年

坐标系

WGS1984地理坐标系

数据格式

shp

原始数据下载地址

https://zenodo.org/records/8174931

论文链接

https://spj.science.org/doi/epdf/10.34133/remotesensing.0138

数据引用

Qian Shi, Jiajun Zhu, Zhengyu Liu, Haonan Guo, Mengxi Liu, Zihong Liu, & Xiaoping Liu. (2023). A first high-quality vector data of buildings in East Asian countries based on a comprehensive large-scale mapping framework [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931

数据预览

北京市East_Asian_buildings_2022
合肥市East_Asian_buildings_2022
那么,小花生已经将该份数据整理成了分省、分市的数据并上传至网站上。需要该份数据的小伙伴们请直接登录https://www.ykghs.top或扫描下方二维码进入,搜索:省份/城市 buildings可下载所需数据哦!

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