文献 | RSE | 1.85亿中国建筑轮廓数据: 首个基于深度学习生成的中国亚米级建筑footprints数据

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转自： 遥感与深度学习 题目：China's first sub-meter building footprints derived by deep learning 期刊：Remote Sensing of Enviornment 论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442572400292X 数据：https://zenodo.org/records/10475803 年份：2024 单位：武汉大学 创新点 中国首个亚米级建筑轮廓数据集：文章提出并生成了中国第一个0.5米分辨率的建筑轮廓数据集（CBF），填补了高分辨率建筑数据的空白。 文章创建了一个全球建筑样本数据集（GBD）， 样本覆盖了全球不同地区的多样建筑风格。 深度学习网络BldgNet： 提出了一个名为BldgNet的建筑提取网络，集成了多个技术模块，包括大窗口注意力（LWA）、边缘注意力（EA）和分布对齐模块（DASCI），分别用于处理多尺度建筑提取、建筑边界划分及前景背景不平衡问题。 半监督学习：提出了一种半监督训练方法，利用OpenStreetMap不完 ………………………………