中国第一个10米分辨率的建筑高度
中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例
复旦大学生命科学学院GC3S团队（吴万本博士、赵斌教授等）利用多源地球观测数据和机器学习技术，构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型（CNBH-10m）。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测（雷达、光学和夜光图像），采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估计的影响，利用随机森林（RF）模型构建和优化估计模型，以适应中国全国尺度的复杂城市结构，对比验证得出计算模拟结果与实际建筑观测数据具有很强的相关性（均方根误差为6.1米，平均误差=5.2米，R=0.77）。
中国10m建筑物高度CNBH数据集是一个由中国测绘地理信息局提供的全国覆盖的建筑物高度数据集，其数据更新至2020年。该数据集包含了中国境内所有高度超过10米的建筑物，数据集中每个建筑物都包含了其地理坐标、高度信息和建筑物轮廓等属性。该数据集可以用于城市规划、建筑设计、电信网络规划、环保评估等领域的应用。
此数据集中的建筑物高度信息在研究城市规划、生态环境评价、能源消耗估算、重建城市三维模型等方面具有重要作用，对于理解城市扩张和环境演变至关重要。
波段信息：
分辨率
10
波段
| 名称 | 描述 | 最小值（估计值） | 最大值（估计值） | 单位 |
|---|---|---|---|---|
| Map | 建筑物高度 | 0 | 100 | m |
此数据集由研究生产。有关此数据产品正确引用的更多详细信息，可参阅 。
代码：
import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
#指定检索数据集，可设置检索的时间范围
dataset = aie.ImageCollection('FUDAN_GC3S_China_CNBH_10M') \
.filterDate("2020-01-01", "2020-01-31")
imgs = dataset.select(['Map']);
map = aie.Map(
center=[121.02,31.17],
height=800,
zoom=4
)
vis_params = {
'bands': ['Map'],
'min': 0,
'max': 40,
"palette":["#000084","#0001EE","#0142FF","#00FBFF","#84FF7B","#F6FF07","#FFAF00","#FF2500","#850000"]
}
map.addLayer(
imgs,
vis_params,
'CNBH-10m',
bounds=imgs.getBounds()
)
map
引用方式：
Wan-Ben Wu,Jun Ma,Ellen Banzhaf,Michael E.Meadows,Zhao-Wu Yu,Feng-Xiang Guo,Dhritiraj Sengupta,Xing-Xing Cai,Bin Zhao. A first Chinese building height estimate at 10 m resolution (CNBH-10m) using multi-source earth observations and machine learning.Remote Sensing of Environment,291,2023(113578)0034-4257. .
单景影像代码：
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