CanadianBuildingFootprints：为加拿大建筑描绘精准地理轮廓

CanadianBuildingFootprints：为加拿大建筑描绘精准地理轮廓

CanadianBuildingFootprints 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CanadianBuildingFootprints

项目介绍

CanadianBuildingFootprints 是一个开源数据集，包含了加拿大各省和地区共计11,842,186个由计算机生成的建筑足迹。这些数据以GeoJSON格式提供，并且可以公开获取和使用。该项目由Microsoft发布，并遵循Open Data Commons Open Database License (ODbL)许可。

项目技术分析

CanadianBuildingFootprints 的构建分为两个主要技术阶段：语义分割和多边形化。

语义分割

这一阶段使用深度神经网络（DNN）从航空影像中识别建筑像素。所使用的网络基础是ResNet34架构，并通过RefineNet上采样层来产生像素预测输出。该模型是全卷积的，可以应用于任何大小的图像（受限于GPU内存，本例中为4096x4096像素）。

多边形化

在完成了建筑像素的识别后，项目开发了一种方法将预测像素近似为多边形，这种方法基于整个预测特征空间进行决策。这与传统的 greedy 方法如Douglas-Peucker算法不同。该方法尝试施加一些先验的建筑属性，这些属性目前是手动定义并自动调整的。

项目及技术应用场景

CanadianBuildingFootprints 的数据集可以被广泛应用于地理信息系统（GIS）、城市规划、环境监测和地图绘制等多个领域。以下是几个具体的应用场景：

1. 城市规划：城市规划者可以使用这些精确的建筑足迹来优化城市布局，进行土地使用规划，以及交通网络的规划。
2. 环境监测：环境保护机构可以利用这些数据来监测城市扩张对自然环境的影响，以及城市规划对生态系统的影响。
3. 地图绘制：地图绘制者可以使用这些数据集来增强地图的精确度，提供更详细的城市和地区信息。

项目特点

1. 数据完整性：数据集包含了加拿大所有省份和地区的建筑足迹，提供了全面的地理覆盖。
2. 高精度：项目采用先进的技术和方法，确保了建筑足迹的高精度，其精确度在一些指标上超过了手工绘制的建筑足迹。
3. 开放性：遵循ODbL许可，任何人都可以自由使用这些数据，促进了开放数据和开源生态的发展。
4. 易于使用：数据以GeoJSON格式提供，这是一种轻量级且易于处理的数据格式，便于用户快速集成和使用。

CanadianBuildingFootprints 通过其高质量的地理数据，不仅为加拿大的地图绘制提供了宝贵资源，也为各类地理信息分析和城市规划工作提供了强有力的支持。无论是专业人士还是普通用户，都可以从中受益，探索更多关于我们居住环境的数据驱动洞察。

CanadianBuildingFootprints 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CanadianBuildingFootprints