RSE最新前沿|全球高清城市地图分布

文章预览

推荐理由： 数据与代码公开，具有良好的学习价值； 数据精度高，具有良好的应用价值； 3. 方法具有良好的泛化性，可通用于其他类别的研究。 01 论文标题 Zhou, Yuhan , and Qihao Weng. "Building up a data engine  for global urban mapping." Remote Sensing of Environment 311 (2024): 114242. 02 论文摘要 全球高清城市地图绘制对于理解各种环境挑战和支持可持续发展目标至关重要。尽管深度学习模型提供了一种潜在的统一解决方案，但它们的有效性本质上与训练数据的质量和多样性息息相关，而这通常会限制现有的研究。为了克服这些限制，本文介绍了一种专门用于在全球范围内生成高质量和多样化训练样本的数据引擎。这个半自动化程序分两个阶段运行。初始阶段专注于通过协调现有的开源数据集来生成全球分布的精确样本。后续阶段利用已发布的全球数据产品和 OpenStreetMap ………………………………