建筑物足迹(Building footprint)也称为建筑物底部轮廓，是建筑物在俯视图中投影到地面的轮廓数据，通过建筑物足迹可以确定单体建筑物的地理位置、边界空间范围和占地面积等信息。谷歌近期公开了一个包含18亿个建筑物足迹的数据集，支持社会公益应用。该数据集基于0.5米的高分辨率卫星影像提取建筑物轮廓得到，是谷歌发布的全球建筑物足迹的第三个版本，谷歌地球引擎数据目录中该数据集(Open Buildings V3 Polygons)于2023年5月30日发布。
数据集基本情况
该数据集是全球部分区域建筑物足迹(见图1)的数据，覆盖的地理范围包括非洲、南亚、东南亚、拉丁美洲和加勒比地区(见图2)，这些区域总的面积5800万平方公里。当前数据集是谷歌发布的建筑物足迹的第三个版本(V3)，版本1(V1)覆盖了非洲，版本2(V2)覆盖区域扩展到南亚和东南亚，这次新发布的V3新增了拉丁美洲和加勒比地区。
图1 建筑物足迹示意图▼
图2 数据集覆盖区域的建筑物密度图▼
数据集中的建筑物足迹是基于0.5米的卫星遥感图像和训练好的深度学习模型提取得到，该数据集版本1的建筑物足迹生成方法见论文：https://arxiv.org/abs/2107.12283 ，V2和V3版本在此基础上有改进。
对于该数据集中的每栋建筑，谷歌提供的CSV文件描述了其在地面上足迹的多边形、是否为建筑的置信度分数和面积等，没有提供关于建筑类型、街道地址或几何图形以外的任何细节的信息。
谷歌指出该数据集的潜在用途包括：
（1）人口分布制图：建筑物足迹是估算人口密度的关键要素。在快速变化的地区或人口普查信息过时的地方，人口估计对于许多种类型的规划和统计数据至关重要。
图3 世界人口密度(分布)图▼
（2）人道主义响应：为了规划对洪水、干旱或其他自然灾害的响应，能够评估受影响的建筑物或家庭数量是非常有用的。这对于减少灾害风险也很有帮助，例如估算特定灾害区域内的建筑物数量，案例见微软发布基于遥感卫星和人工智能的土耳其建筑损毁评估报告。
（3）环境科学：了解聚居密度有助于理解人类对自然环境的影响。例如，它有助于估算特定地区的能源需求及碳排放或者由于城市化对保护区域和野生动物的压力。
（4）地址解决方案：在许多地区，建筑物没有正式地址，这可能导致人们难以获取社会福利和经济机会。建筑物轮廓数据有助于推出数字寻址系统，例如Plus Codes。
图4 谷歌的Plus Codes地址码示意图▼
（5）疫苗接种规划：了解人口和聚居地的密度有助于预测对疫苗的需求和设施的最佳位置。这些数据对于精确流行病学以及蚊帐分发等根除工作也非常有用。
（6）统计指标：建筑物数据可用于帮助计算国家规划的统计指标，例如学校和卫生中心集水区内的房屋数量；到最近医院的平均旅行距离，或者对交通系统需求的预测。
谷歌指出该数据集中的数据可能存在漏分(omission)和错分(commission)误差，包括以下情况：
（1）图像完整性误差：对于某些区域，可能没有最新的卫星图像可用，或者地面上有建筑物在卫星图像中不可见，或者有云遮挡。
（2）检测误差：例如谷歌的模型有时会错误地将岩石或植被特征误报为建筑物。谷歌的建筑物检测模型在一组预留测试集上估计的精确率(Precision)和召回率(Recall)曲线如下图5所示。
图5 谷歌建筑物足迹数据集的P-R曲线▼
该数据集的精度因不同区域地理背景特征差异、建筑物的密度和高度等因素会有不同。在建筑密集或复杂的地区检测效果不佳，在某些城市、干旱或农村地区，建筑检测的准确性较低。同时谷歌列举了一些问题，如图6所示从上到下：自然特征(冰川和岩石)被错提为建筑物；没有清晰区分相邻的建筑；高层建筑造成的足迹偏移。
图6 建筑物足迹数据集的一些问题展示图▼
谷歌提供了3种方式对数据集进行访问和下载：
（1）通过网页地图手动点击想要下载的区域分块(见图7)或代码批量下载CSV文件(总共178G)；
（2）在谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)中调用和显示；
（3）通过网页地图浏览(见图8)。
图7 数据集下载图▼
图8 数据集浏览图▼
需要注意的是谷歌发布的是建筑物足迹数据集，但因为是基于卫星图像提取的，而且谷歌的方法提取的是建筑物的顶部轮廓，只有在卫星图像正视的情况下，顶部轮廓和底部轮廓才是重合的。不同时相的卫星图像和谷歌的建筑物足迹会有套合差(偏移)，谷歌也指出可以翻阅谷歌地球的历史卫星图像来寻找跟足迹套合最好的底图。
了解谷歌建筑物足迹数据集的更多信息请看本文的参考文献(需要科学上网)。
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参考文献
[1] Open Buildings. https://sites.research.google/open-buildings/#faq .
（全文完）
