该数据集包含中国90座城市（根据城市行政等级及区域分布综合选取，城市名录详见附件1）建筑物屋顶矢量数据。主要基于深度学习语义分割模型和多源遥感影像进行制作。首先，对原始影像进行预处理，并根据城市等级及其区域分布情况进行分层采样以及目视解译，制作训练和测试数据。然后将训练数据输入深度学习语义分割模型进行训练，使其适用于建筑物屋顶提取任务，并基于测试数据，采用深度学习领域结果评价一般性指标对建筑物屋顶提取模型性能进行评价。最后，将此模型应用于中国90座城市建筑屋顶提取任务中，自动提取建筑物屋顶并进行矢量化。该数据集可以为城市乃至全国尺度以建筑物屋顶为基础的相关研究（如屋顶太阳能潜力评估、城市规划等）提供重要数据支撑。

数据文件命名方式和使用方法

China_90Cities_Rooftop_Data / Tiers X / YYY / YYY.shp
该数据集文件格式为ESRI Shapefile 格式，Arcgis等专业软件均可直接打开

本数据要求的引用方式查看数据引用帮助  数据引用必读

数据的引用

南师大智慧城市感知与模拟实验室. (2021). 中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集（2020）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Geogra.tpdc.271702. CSTR: 18406.11.Geogra.tpdc.271702.
[NANJING NORMAL UNIVERSITY Lab of smart city sensing and simulation. (2021). Vectorized rooftop area data for 90 cities in China (2020). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Geogra.tpdc.271702. CSTR: 18406.11.Geogra.tpdc.271702. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Zhang, Z., Qian, Z., Zhong, T., et al. (2022). Vectorized rooftop area data for 90 cities in China. Scientific Data,9(1): 1-12.( 查看 | Bibtex格式)

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献，并进行数据的引用

数据使用声明

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），明确注明数据来源和数据作者。对于转载（二次或多次发布）的数据，作者还须注明原始数据来源。

License： This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

数据评论

当前页面默认显示中文评论显示所有语种的评论

下载关注

关键词

学科：其他
主题：居民点土地资源区划
地点：中国90座城市
时间： 2020

空间位置

East: 135.05	West: 73.66
South: 3.86	North: 53.55

数据细节

文件列表
时间分辨率： 1 year < x < 10 year
空间分辨率： <= 1 m
大小： 143,360 MB
浏览： 9918 次
下载量： 2081 次
共享方式：开放获取
数据时间描述：制作于2021年9月
元数据更新时间： 2022-10-21

联系信息

：南师大智慧城市感知与模拟实验室

分发方：时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

附件信息

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集说明文档.docx

时空三极环境大数据平台

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集（2020）

数据文件命名方式和使用方法

本数据要求的引用方式查看数据引用帮助  数据引用必读

数据使用声明

相关资源

数据评论

关键词

空间位置

数据细节

联系信息

附件信息

导出元数据

时空三极环境大数据平台

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集（2020）

数据文件命名方式和使用方法

本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读

数据使用声明

相关资源

数据评论

关键词

空间位置

数据细节

联系信息

附件信息

导出元数据

本数据要求的引用方式查看数据引用帮助数据引用必读