通过结合 Sentinel-1 的 SAR 数据、Sentinel-2 的光学数据和建筑物轮廓提供的形状数据，本研究建立了一套空间 - 光谱 - 时间特征数据库，提取这些特征并建立了基于随机森林模型的建筑物高度模型，通过模型集成方法和 Lidar 数据的验证，实现了高分辨率建筑物高度数据的快速生成。
May, 2024
使用地球观测和深度学习方法，该论文旨在充分利用完全卷积神经网络来实现多类建筑物实例分割，以实现相对较高的像素度量分数，进而在缺乏适当城市规划的地区实现密集区域和贫民窟地区的高准确性结果，并以黎巴嫩为案例，成功产生了首个包含约 100 万个单位且准确率达 84% 的综合性国家建筑物足迹地图。
Apr, 2024
本研究基于多元时间城市发展卫星数据集 (MUDS)，利用计算机视觉技术和时间序列分析方法来跟踪建筑物，评估城市化和人造或自然灾害的进程。
Feb, 2021
利用遥感技术的建筑物检测创建人口密度地图，包括数据采集、半监督方法等解决策略。
Jul, 2017
本文使用 50cm 卫星图像，通过建筑检测模型训练管道，对非洲进行了建筑物检测，包括模型体系结构、损失函数、正则化、预训练、自训练和后处理等方法，取得了较好的性能。
Jul, 2021
利用不同数据集和先进的表示学习模型在遥感图像中对建筑物进行识别和分割的研究表明，通过融合各种数据集，我们扩大了学习资源的范围，在多个数据集上取得了可观的性能。我们的创新联合训练过程在城市规划、灾害管理和环境监测等关键领域展示了我们方法的价值，结合数据集融合技术和预训练模型的方法为建筑物分割任务树立了新的先例。此研究的结果为未来的探索奠定了基础，并显示了在建筑物分割领域中创新应用的潜在前景。
Oct, 2023
基于 GEDI 和多源数据，我们提供了一个最新的全球城市建筑高度产品，拥有 150 米的更高空间分辨率和内在细节，对气候、环境、生态和社会科学的城市研究具有推动作用。
本文提出了一种基于卷积神经网络分类个别建筑物功能的方法，该方法利用了遥感图像和街景图像，使用开源地图系统来获取地理信息，并利用创建的基准数据集在加拿大和美国的多个城市进行训练和评估。
Feb, 2018
本文提出了一种半监督框架，利用多模态遥感数据在大规模城市区域中识别每个建筑物的功能。研究结果表明，在中国上海的 1,616,796 座建筑中，所生成的功能地图实现了 82% 的 OA 和 71% 的 Kappa，具有支持大规模城市管理和可持续城市发展的潜力。
通过使用超分辨率和多任务学习的方法，本文提出了一种解决在密集区域中准确提取建筑物轮廓的框架，并通过实验证明该方法在模拟密集区域的区域中显著优于现有的方法。
Sep, 2023