論文の概要: CMAB: A First National-Scale Multi-Attribute Building Dataset Derived from Open Source Data and GeoAI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05891v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 02:09:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 14:55:41.240003
- Title: CMAB: A First National-Scale Multi-Attribute Building Dataset Derived from Open Source Data and GeoAI
- Title（参考訳）: CMAB: オープンソースデータとGeoAIから派生した,初の全国規模のマルチ属性ビルディングデータセット
- Authors: Yecheng Zhang, Huimin Zhao, Ying Long,
- Abstract要約: 本稿では,中国初のマルチ属性ビルディングデータセット(CMAB)を全国規模で紹介する。
このデータセットは3,667の自然都市をカバーし、総屋上面積は213億平方メートルである。
私たちは、高解像度のGoogle Earth画像を使って、屋上、高さ、機能、年齢、品質特性を建物ごとに生成しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3586572110652484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rapidly acquiring three-dimensional (3D) building data, including geometric attributes like rooftop, height, and structure, as well as indicative attributes like function, quality, and age, is essential for accurate urban analysis, simulations, and policy updates. Existing large-scale building datasets lack accuracy, extensibility and indicative attributes. This paper presents a geospatial artificial intelligence (GeoAI) framework for large-scale building modeling, introducing the first Multi-Attribute Building dataset (CMAB) in China at a national scale. The dataset covers 3,667 natural cities with a total rooftop area of 21.3 billion square meters with an F1-Score of 89.93% in rooftop extraction through the OCRNet. We trained bootstrap aggregated XGBoost models with city administrative classifications, incorporating building features such as morphology, location, and function. Using multi-source data, including billions of high-resolution Google Earth imagery and 60 million street view images (SVI), we generated rooftop, height, function, age, and quality attributes for each building. Accuracy was validated through model benchmarks, existing similar products, and manual SVI validation. The results support urban planning and sustainable development.
- Abstract（参考訳）: 屋上、高さ、構造などの幾何学的属性や、機能、品質、年齢などの指示的属性を含む3次元ビルデータの迅速な取得は、正確な都市分析、シミュレーション、政策更新に不可欠である。
既存の大規模なビルディングデータセットには、正確性、拡張性、表示属性が欠けている。
本稿では,中国初の多属性建築データセット(CMAB)を全国規模で導入し,大規模建築モデリングのための地理空間人工知能(GeoAI)フレームワークを提案する。
データセットは3,667の自然都市をカバーし、総屋上面積は21.3億平方メートル、F1スコアは89.93%である。
都市の行政区分を用いて, ブートストラップを集約したXGBoostモデルを訓練し, 形態, 位置, 機能などの建築特徴を取り入れた。
数十億もの高解像度のGoogle Earth画像と6000万のストリートビュー画像(SVI)を含むマルチソースデータを使用して、各ビルの屋上、高さ、機能、年齢、品質特性を生成しました。
精度は、モデルベンチマーク、既存の類似製品、手動SVI検証を通じて検証された。
結果は都市計画と持続可能な開発に寄与する。
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