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摘要：建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。高精度建筑物轮廓自动提取往往依赖于大规模的建筑物标注样本。为了丰富中国地区建筑物提取数据集，本文研究以高分辨率遥感影像为数据源，采用人工标注与交互式标注相结合的方式构建形成中国典型城市建筑物实例数据集。
62个城市建筑物矢量数据，电子地图、城市研究、数据研究、城市建模数据展示数据获取方式本次资料需参与转发活动领取，Ai尚研修会员无需转发可直接领取1、转发推文，附文“强烈推荐这个科研技术资源公众号”2、关注公众号，转此文章到朋友圈公开可见3小时,集赞10个或转发相关科研微信...
行政边界与路网、建筑轮廓、POI、基站数据下载网站整理5行政区边界与建筑轮廓、POI、基站数据5.1行政区边界数据5.1.1DIVA-GIS5.1.2GADM5.1.3OSM5.2路网数据5.2.1DIVA-GIS5.2.2OSM5.3建筑轮廓数据5.3.1博文测绘62城市建筑轮廓数据5...
其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时，点击左上角“Export”按钮即可。同样的，在这一网站获取国外数据比较靠谱，国内数据一定需要注意边界问题。5.3建筑轮廓数据5.3.1博文测绘62城市建筑轮廓数据
百度地图城市建筑轮廓和路网数据的获取及矢量化1.数据获取：数据可以从百度、高德地图获取，具体获取方法可以参考MapCapturer（地图截获器）这篇文章。本文以上海五角场道路交叉口为中心，窗口设置为2000×2000，缩放级别为18，获得如下
全国62个城市建筑物轮廓矢量数据2019-07-0122:29来源:博文测绘GIS服务中心免费分析收藏的62个城市建筑物矢量数据，电子地图、城市研究、数据研究、城市建模必备资料有没有你想要的数据...
ArcGIS是一个收集、组织、管理、分析、交流和发布地理信息的综合平台，已被应用于诸多领域，建筑轮廓为建筑的外沿线投影轮廓线，这里介绍一下如何借助ArcGIS提取天地图的建筑轮廓，希望能够对大家有所帮助。1.下…
1.2基础数据目前，对三维城市形态的研究主要基于带有建筑物高度或层数的三维建筑物数据，而三维建筑物数据主要来源于利用建筑物阴影从高分辨率遥感影像中提取出的建筑轮廓和高度信息。本文所利用的建筑物数据抓取于某互联网地图平台。
表2:Inria数据集上多边形提取方法的IoU和平均最大切线角误差。结论本文通过学习分割模型的帧场，产生更规则的轮廓（具有锐角的轮廓），提高了建筑物提取的任务的性能。同时帧场几乎不增加推理时间的成本，并且消除了复杂的多边形化情况的歧义。
该数据是由“博文测绘GIS服务中心”帐号发布的我国100+个一二线城市的建筑物矢量数据。据知友评论反馈，可能是由于知乎中无法插入推文外链，最后一个100+城市建筑轮廓数据无法下载。大家可以在这个网页中搜索“100+城市建筑轮廓数据”即可找到对应推文。
摘要：建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。高精度建筑物轮廓自动提取往往依赖于大规模的建筑物标注样本。为了丰富中国地区建筑物提取数据集，本文研究以高分辨率遥感影像为数据源，采用人工标注与交互式标注相结合的方式构建形成中国典型城市建筑物实例数据集。
62个城市建筑物矢量数据，电子地图、城市研究、数据研究、城市建模数据展示数据获取方式本次资料需参与转发活动领取，Ai尚研修会员无需转发可直接领取1、转发推文，附文“强烈推荐这个科研技术资源公众号”2、关注公众号，转此文章到朋友圈公开可见3小时,集赞10个或转发相关科研微信...
行政边界与路网、建筑轮廓、POI、基站数据下载网站整理5行政区边界与建筑轮廓、POI、基站数据5.1行政区边界数据5.1.1DIVA-GIS5.1.2GADM5.1.3OSM5.2路网数据5.2.1DIVA-GIS5.2.2OSM5.3建筑轮廓数据5.3.1博文测绘62城市建筑轮廓数据5...
其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时，点击左上角“Export”按钮即可。同样的，在这一网站获取国外数据比较靠谱，国内数据一定需要注意边界问题。5.3建筑轮廓数据5.3.1博文测绘62城市建筑轮廓数据
百度地图城市建筑轮廓和路网数据的获取及矢量化1.数据获取：数据可以从百度、高德地图获取，具体获取方法可以参考MapCapturer（地图截获器）这篇文章。本文以上海五角场道路交叉口为中心，窗口设置为2000×2000，缩放级别为18，获得如下
全国62个城市建筑物轮廓矢量数据2019-07-0122:29来源:博文测绘GIS服务中心免费分析收藏的62个城市建筑物矢量数据，电子地图、城市研究、数据研究、城市建模必备资料有没有你想要的数据...
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1.2基础数据目前，对三维城市形态的研究主要基于带有建筑物高度或层数的三维建筑物数据，而三维建筑物数据主要来源于利用建筑物阴影从高分辨率遥感影像中提取出的建筑轮廓和高度信息。本文所利用的建筑物数据抓取于某互联网地图平台。
表2:Inria数据集上多边形提取方法的IoU和平均最大切线角误差。结论本文通过学习分割模型的帧场，产生更规则的轮廓（具有锐角的轮廓），提高了建筑物提取的任务的性能。同时帧场几乎不增加推理时间的成本，并且消除了复杂的多边形化情况的歧义。
该数据是由“博文测绘GIS服务中心”帐号发布的我国100+个一二线城市的建筑物矢量数据。据知友评论反馈，可能是由于知乎中无法插入推文外链，最后一个100+城市建筑轮廓数据无法下载。大家可以在这个网页中搜索“100+城市建筑轮廓数据”即可找到对应推文。
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