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数据介绍
建筑矢量数据是指使用几何矢量表示方法来描述建筑物的空间位置、形状和属性的数据。它是通过坐标点、线和多边形等几何元素以及相关的属性信息来表示建筑物的特征。
了解城市垂直结构，尤其是建筑高度，对于研究人类与环境之间错综复杂的互动至关重要。此类数据集对于各种应用都是必不可少的，包括气候建模、能源消耗分析和社会经济活动。尽管这些信息很重要，但以前的研究主要集中在在网格比例上按区域估计建筑物高度，这通常会导致数据集的覆盖范围或空间分辨率有限。这种限制阻碍了全面的全球分析，也阻碍了在更精细的尺度上生成可操作见解的能力。在这项研究中，利用地球观测（EO）数据集和先进的机器学习技术，在建筑物占地面积尺度上开发了全球建筑物高度图 （3D-GloBFP）。我们的方法集成了多源遥感特征和建筑形态特征，以使用全球不同区域的 eXtreme Gradient Boosting （XGBoost） 回归方法开发高度估计模型。这种方法使我们能够估计全球单个建筑物的高度，最终创建了第一个全球三维 （3-D） 建筑物覆盖区 （3D-GloBFP）。我们的评估结果表明，高度估计模型在全球范围内表现异常出色，在 33 个子区域的 R2 范围为 0.66 至 0.96，均方根误差 （RMSE） 范围为 1.9 m 至 14.6 m。
包括安徽、北京、重庆、福建、甘肃、广东、广西、贵州、海南、河北、黑龙江、河南、湖北、湖南、江苏、江西、吉林、辽宁、内蒙古、宁夏、青海、山西、山东、上海、陕西、四川、台湾、天津、新疆、西藏、云南、浙江
数据坐标：WGS 1984
数据格式：.shp
数据大小：41G（解压后）
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