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数据来源：Zenodo数据库下载
原始网址：https://zenodo.org/records/8174931
数据年份：识别建筑物所采用的Google Earth影像数据的年份为2020至2022年
数据格式：Shp
数据坐标系：投影坐标系，WGS_1984_UTM_Zone_49N
空间分辨率：0.5m
数据简介：
该数据包括建筑轮廓矢量和建筑高度信息。研究者首先收集到建筑轮廓矢量数据、多源遥感数据 和可获得的建筑高度数据。通过已知建筑高度数据和多源遥感数据训练模型，进而估计得到2020年的建筑高度数据。
建筑轮廓矢量来源于微软建筑物轮廓数据集（Microsoft, 2018）和 Shi 等人（2024）提供的建筑边界数据集。微软建筑物数据集提供了大约 2020 年全球的 13 亿个建筑物轮廓。东亚的一些地区（如中国、朝鲜和韩国）未包含在微软建筑物轮廓数据集中，研究者使用了 Shi 等人（2024）基于2020-2022年谷歌影像使用深度学习方法提取的建筑物轮廓作为替代。
建筑高度信息为研究者通过集成多源遥感特征（SAR 图像、光学图像、地形图像以及反映人口和社会经济活动的图像）和建筑物形态特征，借助 GEE 平台从多源数据集（即雷达、光学、地形、社会经济和矢量）中提取175个模型的输入特征，使用XGBoost机器学习回归方法来估算2020年的建筑物高度。其中遥感影像采用2020年的数据，图像缺失的区域用2019年和 2021年的数据补充。
另外，作为训练数据集的全球已知建筑高度数据来自于ONEGEO Map (https://onegeo.co/data/)、微软建筑物足迹 (Microsoft，2018)、百度地图(https://map.baidu.com/)和 EMU Analytics (https://www.emu-analytics.com/)。
数据内容：1570826个，包括建筑轮廓线矢量和建筑高度信息
数据说明：
1.覆盖好，精准差，高层建筑会重复
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