🌍全球首个三维建筑物足迹数据集发布：3D-GloBFP
随着城市化进程的加速，城市的垂直结构，尤其是建筑物高度，成为了研究人类与环境相互作用的重要组成部分。尽管全球建筑物高度的数据需求巨大，但现有数据通常受限于区域覆盖和空间分辨率。近日，《Earth System Science Data》 发表了开创性研究，发布了全球首个三维建筑物足迹数据集——3D-GloBFP，为全球城市化进程中的建筑高度与空间分布提供了全面、精准的三维视角。
英文题目：3D-GloBFP: the first global three-dimensional building footprint dataset
中文译名：3D-GloBFP：第一个全球三维建筑物足迹数据集
发布时间：2024年11月25日
发表期刊：Earth System Science Data
第一作者：Yangzi Che et al
第一单位：中山大学
DOI：10.5194/essd-16-5357-2024
全球建筑物高度数据集首次发布
研究团队使用遥感数据和先进的机器学习技术，推出了2020年全球建筑物高度地图。这一数据集通过融合多源遥感特征与建筑物形态特征，成功估算出全球各地建筑物的高度，填补了全球建筑物三维数据的空白。
高精度建筑物高度估算模型
基于极端梯度提升(XGBoost) 回归模型，研究展示了全球范围内建筑物高度的估算效果。模型在33个子区域的R²值高达0.66到0.96，均方根误差(RMSE) 从1.9米到14.6米不等，表现出极高的精度。
揭示全球城市空间格局与基础设施差异
通过该数据集，研究显示全球建筑物高度的空间模式：城市中心建筑物普遍较高，随着距离城市中心的远离，建筑物高度逐渐降低。此外，中国的建筑物总量位居全球第一，占全球总量的23.9%，而美国则排名第二。上海的建筑物体量更是全球代表性城市中最大。
利用XGBoost回归模型，研究成功估算出全球建筑物高度，并与现有参考数据进行对比，显示出较高的一致性和空间分布精度。
3D-GloBFP揭示了全球城市的建筑物高度分布：城市中心建筑物较高，而农村地区则呈现较低的建筑物高度。该空间格局在各国、各城市之间有所不同。
数据显示，中国拥有世界上最大的建筑物体量，占全球总量的23.9%。上海作为代表性城市，建筑物体量最大（2.1×10¹⁰ m³）。这一结果揭示了不同国家和城市之间的基础设施差异，反映了不同发展阶段与城市规划的影响。
【数据获取】
3D-GloBFP 数据集可在
https://doi.org/10.5281/zenodo.11319912（3D-GloBFP 中的美洲、非洲和大洋洲建筑物高度）；
https://doi.org/10.5281/zenodo.11397014（3D-GloBFP 中的亚洲建筑物高度）；
https://doi.org/10.5281/zenodo.11391076（3D-GloBFP 中的欧洲建筑物高度）获取。
数据集以 Shapefile 格式存储，属性表中包含建筑物高度。
3D-GloBFP数据集是全球首个以建筑物足迹为单位的三维建筑物高度数据集，提供了详尽的全球建筑物三维形态信息。该数据集不仅为全球范围内的城市研究提供了强有力的数据支持，也为气候建模、能源消耗分析、人口模拟、灾害评估等领域的研究提供了基础数据。未来，这一数据集将在城市热岛效应、碳足迹计算、建筑物功能分类等研究中发挥重要作用，为可持续城市发展和环境保护提供科学依据。
图1. 开发 3D-GloBFP数据集的总体工作流程。
图2. 子区域分布。
图3.各子区域的模型表现。图4. 使用3D Google Earth 街景图像比较估计和解释的高度。
图5. 全球10个城市的3D-GloBFP地图与多尺度建筑物高度产品的比较。
图6. 参考高度、3D-GloBFP 和其他现有全球产品的比较。
图7. （a）美国、（b）中国和（c）欧洲的参考高度、3D-GloBFP 和其他现有产品的直方图。
图8. 与Microsoft高度数据和Arehart等人的高度数据进行建筑物比例比较。
图9. Huang等和Wu等的中国高度数据比较。
图10. 欧洲建筑高度分布。
图11. 世界不同地区的建筑物高度的空间变化。
图12. 已建成的全球基础设施。
图13. 代表城市建筑规模及面积。
表1. 我们的研究使用了多种数据来源。
表2. 建筑物足迹形状指数。
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