数据集概述
本数据集为支持SHAFTS深度学习Python包开发的建筑高度与足迹参考数据，包含全球46个城市的相关信息，2022年5月新增8个来自ArcGIS Hub的城市数据，以压缩文件形式提供，总计9个文件。
文件详解
- 核心数据文件
- 文件名称：BuildingFootprint_1000m.zip、BuildingHeight_1000m.zip、BuildingFootprint_500m.zip、BuildingHeight_100m.zip、BuildingHeight_250m.zip、BuildingFootprint_250m.zip、BuildingHeight_500m.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：按不同空间分辨率（100m、250m、500m、1000m）分类的建筑足迹与高度参考数据压缩包
- 快照文件
- 文件名称：SHAFTS_220527_snapshot.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含46个城市原始参考数据集快照及相关GitHub仓库内容的压缩包
数据来源
SHAFTS (v2022.3) 项目（GitHub仓库：https://github.com/LllC-mmd/3DBuildingInfoMap）
适用场景
- 遥感影像建筑信息提取模型训练: 为基于Sentinel影像的建筑高度与足迹同步提取算法提供标注数据
- 深度学习工具开发支持: 支撑SHAFTS等建筑信息提取Python包的功能测试与优化
- 全球城市三维建筑数据集构建: 整合多分辨率建筑参考数据，辅助城市三维模型创建
- 空间分辨率影响分析: 对比不同分辨率（100m-1000m）数据对建筑提取精度的影响
- 城市规划数据补充: 为区域城市扩张、基础设施布局等规划工作提供建筑空间分布参考
