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标题：A global product of 150-m urban building height based on spaceborne lidar
期刊：《Scientific Data》（中科院二区，IF=5.8）
作者：Moskal, et al.
doi：10.1038/s41597-024-04237-5
城市建筑高度作为三维城市结构的基本特征，在科学研究和城市系统管理中具有广泛的应用。然而，创建具有精细空间分辨率和全球覆盖范围的近期城市建筑高度数据集仍是一个挑战。目前，高精度的城市数据主要集中在最发达的大型城市，而全球其他许多城市，尤其是在全球南方国家，数据存在显著缺口。这种差异造成了关键的不平等，阻碍了对城市环境变化影响的准确评估。以往的研究主要集中在提取城市的二维形态及其动态演变，开发了众多数据集（如城市边界和人工不透水表面）。而关于城市垂直信息的数据集相对较少。随着遥感数据和地形数据的日益可用，越来越多的研究尝试基于直接和间接方法在区域或全球尺度上绘制建筑高度。直接方法主要从立体遥感影像（如高分七号）或数字高程模型（DEM）产品（如ALOS DSM和TanDEM-X）生成全球建筑高度图。间接方法则更多地关注探索有效的解释变量和开发各种回归算法。尽管如此，获取全球连续分布的建筑高度样本仍然具有挑战性，因为它们来源于不同的数据源，如DEM数据、开放GIS数据和激光雷达（LiDAR）数据，具有不同的精度和不确定性。空间激光雷达是迄今为止最有望实现接近全球覆盖的建筑高度采样的工具。特别是最近发射的全球生态系统动态调查（GEDI）仪器，基于每个足迹内全波形激光雷达，显示出在区域城市建筑高度测绘方面的巨大潜力。研究收集了五种不同类别的数据，包括空间激光雷达（GEDI L2A）、光学影像（Landsat-8和Sentinel-2）、雷达影像（Sentinel-1）以及地形数据（ASTER GDEM V3），并基于参考建筑高度和辅助数据评估最终地图。所有遥感数据均基于Google Earth Engine（GEE）平台获取和处理。GEDI足迹数据从2019年到2021年通过合成原始GEDI L2A产品的月轨道数据获得。光学影像数据为2020年1月至2021年12月间经过大气校正的地表反射率数据。雷达影像数据为2020年全年的Sentinel-1影像。地形数据用于表示全球地形变化。研究还收集了全球范围内的建筑足迹数据，以选择具有高概率捕获建筑物相对高度的GEDI足迹，并生成建筑高度样本。为了验证GEDI基础的建筑高度样本和全球建筑高度图，研究收集了来自北美、欧洲、中国、巴西和新西兰的39个城市的参考数据。研究使用随机森林（RF）模型将GEDI衍生的建筑高度样本与空间连续遥感影像中的变量相关联，为全球68个子区域分别开发了模型，然后利用这些模型获得全球连续城市建筑高度图。![]()
研究结果表明，GEDI估计的建筑高度样本与参考数据相比是有效的（Pearson’s r = 0.81, RMSE = 3.58 m）。映射产品也显示出良好的性能，与参考数据具有较强的相关性（Pearson’s r = 0.71, RMSE = 4.73 m）。与现有数据集相比，该产品能够提供150米的空间分辨率，并具有使用GEDI样本作为输入更新的灵活性。该产品将促进未来在环境、生态和社会科学等多个领域的城市研究。研究还发现，全球城市建筑高度分布存在显著差异。例如，欧洲、美洲和澳大利亚的大都市通常呈现出从中心向周边逐渐降低的单一峰值三维形态，而一些城市则表现出不同的三维形态，如拉各斯的建筑普遍较低，北京则呈现出U形形态。此外，研究还注意到，亚洲和南美洲城市在垂直景观方面表现出更大的异质性，而非洲城市的发展差异也较为明显。研究还统计了每个分区模型中排名前五的变量，发现与建筑环境相关的特征具有更大的解释力，地形特征也相对重要。雷达特征虽然排名靠前的较少，但对于受云层影响较大的城市，雷达特征可以提供重要的建筑高度信息。纹理特征或增强城市垂直特征变异性的多时相统计特征始终有助于解释建筑高度。研究还发现，对于覆盖高层建筑（>30米）的网格，存在显著的低估效应，这可能是由于样本和独立特征的问题所致。
本研究提供了一个2020年左右全球150米分辨率的城市建筑高度数据集，该数据集具有细分辨率、减少时间滞后和易于更新的优势，为城市研究提供了重要帮助。研究结果揭示了全球城市建筑高度的最新状态，并展示了全球三维城市形态的显著差异。该数据集能够正确执行全球城市的建筑高度空间分布。研究还发现，亚洲和南美洲城市的建筑高度平均值和变异系数均大于北美和欧洲城市，表明这些城市的垂直景观异质性更大。此外，研究还指出，对于高层建筑样本数量有限的问题，测试其他空间激光雷达（如ICESat-2和中国陆地生态系统碳储量卫星）的可用性是值得的。研究还强调了光学或雷达特征的有效像素损失可能导致高层建筑密集区域的低估问题。尽管存在一些局限性，但该数据集在准确估算新开发区域的建筑高度和提供清晰细节方面表现出色。未来需要对当前城市建筑高度有效性详细分析。文章来源 ：
Ma, X., Zheng, G., Xu, C., Moskal, L. M., Gong, P., Guo, Q., ... & Zhou, Y. (2024). A global product of 150-m urban building height based on spaceborne lidar. Scientific Data, 11(1), 1387.
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