Oct, 2023

基于空间搭载激光雷达的全球细尺度城市建筑高度产品

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Sentinel 数据，以 10 米分辨率估算建筑物高度

    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

  • 利用自我监督学习和视觉转换器，基于航空和 GEDI Lidar 训练的方法生成亩级分辨率的林冠高度地图

    本研究采用高分辨率卫星影像，利用视觉变换技术和自我监督模型，同时生成了加利福尼亚和圣保罗地区的林冠高度图，可以有效观测森林生长和可持续农林业管理，是全球碳循环和应对气候变化的重要研究领域之一。

    Apr, 2023

  • 基于深度集成的 GEDI 激光波形全球树冠高度回归和不确定性估计

    我们使用基于深度卷积神经网络的概率性深度学习方法解释了 GEDI 波形并进行全球树冠顶高度回归，最终得出的估计具有 2.7 m 的预期 RMSE 和低偏差。

    Mar, 2021

  • 逐幢建筑绘制全球人口地图

    利用机器学习的计算机视觉方法可从卫星图像中创建全球范围内的人口地图，该方法精度高，适用于全球部署，能够检测城市化地区，有助于基础设施规划、疫苗接种计划、灾难响应和高精度洪水风险分析等。

    Dec, 2017

  • 通过将语义 LiDAR 点云与设计的 BIM 模型集成，实现城市 GeoBIM 建设

    本研究提出了一种将激光雷达点云与 BIM 模型相匹配的方法，通过深度学习算法与图论相结合，实现了对城市场景的重建，从而解决了 LiDAR 数据质量以及 BIM 模型位置精度不足的问题。该方法在分割和匹配过程中表现出了很好的效果，可以提供一种快速准确的城市 GeoBIM 建设解决方案。

    Apr, 2023

  • 自动化国家城市地图提取

    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

  • 中国建筑楼面积：数据集与学习流程

    本研究运用多类目标分割算法结合 Sentinel-1 和 - 2 卫星数据，测量中国建筑物（即建筑物占地面积和高度）的楼板面积及其演变，旨在构建城市发展时间序列。

    Mar, 2023

  • 多模态深度学习基于 GEDI 与地球观测数据融合的森林主要高度绘制

    我们提出了一种名为多模态注意远程传感网络（MARSNet）的新型深度学习框架，通过将 GEDI、Sentinel-1、ALOS-2 PALSAR-2、Sentinel-2 和辅助数据进行融合，从而估计森林优势高度，提高了高分辨率优势高度的准确性。

    Nov, 2023

  • 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

    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。

    May, 2024

  • Building3D: 从点云中学习屋顶结构的城市级数据集和基准

    这篇论文介绍了一个城市建模的数据集 Building3D，它包括超过 160,000 幢建筑物的点云、网格和线框模型，覆盖爱沙尼亚的 16 个城市，面积约为 998 平方公里。作者通过对先进算法的评估发现 Building3D 存在高内类别差异、数据不平衡和大规模噪声等挑战。这个数据集是首个最大规模的城市建模基准，可以用于监督学习和自监督学习方法的比较。作者认为 Building3D 将促进未来在城市建模、航路规划、网格简化和语义 / 部分分割等领域的研究。

    Jul, 2023