🏠 建筑物
从高分辨率图像中提取建筑物的屋顶。训练高性能深度学习模型来检测建筑物屋顶。
型号标签 |:标签:|
- 版本
2026-07-06
- 地理域
全球的
- 模型法
分割
- GSD / 地图缩放
0.3 m/z19
该模型不会直接提取足迹，因为它们在图像中不清晰可见，但它可以像人类制图师一样，通过将屋顶移动到墙的底部来获取它们（请参阅其他选项）。
附加选项：
按建筑物类型分类 – 建筑物的类型由主要类别表示（参见：ref:参考<buildings_classes>）。
正则化 - 该算法纠正模型轮廓的不规则性。不规则的几何形状被替换为矩形、圆形或90度角的任意多边形，更适合原始形状。此选项会生成更加适合地图的形状，看起来更好，但可能会丢失一些原始蒙版精度。
简化 - 简化建筑形状，保持接近原始蒙版，针对曲线和复杂形状进行调整。形状更近似，但直角更少。
与 OSM 合并 - 某些区域的 OpenStreetMap 数据覆盖率很高，如果您更喜欢人工注释的数据，则可以选择此选项。在这种情况下，我们检查每个建筑物在 OSM（Jaccard 索引）中是否有良好的对应对象，如果有，我们将结果替换为 OSM 多边形。这使得结果不基于图像，因此建筑物可以从实际位置移动。此外，校正后的建筑物也会旋转，以与从 OSM 下载的最近的道路对齐。
高度估计（测试版） – 功能利用专用的基于回归的模型，该模型使用阴影长度和可见墙段等视觉指标来推断高度。结果就是所谓的 3D 建筑足迹，其中建筑物的轮廓被投影到地面而不是屋顶轮廓。这对于屋顶经常出现移位的倾斜图像特别有用。
基准 - 细分
航拍图像
最新更新 — **🏠 Buildings v.2026-07-06**（全局，分段，0.3 m / z19）。该模型在 7 个感兴趣区域 (AOI) 的全局验证集上根据手动注释的基本事实进行评估。指标是基于区域的：IoU 是预测和真实建筑掩模的交并，并且 F1 / 精度 / 召回率是在重叠掩模区域上计算的。
AOI（位置） |
预测特征 |
IOU |
F1 |
精确 |
记起 |
|---|---|---|---|---|---|
美国 — 迈尔斯堡 |
65 |
0.907 |
0.951 |
0.983 |
0.921 |
美国 — 菲尼克斯 |
47 |
0.903 |
0.949 |
0.944 |
0.953 |
加拿大 — 里戈 |
103 |
0.870 |
0.930 |
0.934 |
0.927 |
澳大利亚 — 阿德莱德 |
92 |
0.868 |
0.929 |
0.914 |
0.945 |
新西兰 — 下赫特 |
106 |
0.867 |
0.929 |
0.956 |
0.903 |
新西兰 — 惠灵顿 |
76 |
0.838 |
0.912 |
0.900 |
0.924 |
英国 — 伦敦 |
68 |
0.813 |
0.897 |
0.873 |
0.922 |
科特迪瓦 — 班戈洛 |
102 |
0.663 |
0.797 |
0.844 |
0.755 |
南非 — 伍斯特 |
156 |
0.592 |
0.744 |
0.867 |
0.651 |
航拍（9 个 AOI 的平均值） |
815 |
0.813 |
0.893 |
0.913 |
0.878 |
根据地面真实建筑掩模测量的基于区域的 IoU / F1 / 精度 / 召回率；评估运行 2026-06-13.
卫星图像
在 5 个密集城市感兴趣区域的卫星图像上对 🏠 Buildings v.2026-07-06 进行额外验证。
AOI（位置） |
预测特征 |
IOU |
F1 |
精确 |
记起 |
|---|---|---|---|---|---|
俄罗斯 — 乌法 |
第426章 |
0.821 |
0.902 |
0.897 |
0.907 |
沙特阿拉伯 — 利雅得 |
225 |
0.817 |
0.899 |
0.920 |
0.879 |
印度 — 班加罗尔 |
508 |
0.779 |
0.876 |
0.859 |
0.894 |
印度 — 塔恩 |
第429章 |
0.768 |
0.869 |
0.889 |
0.849 |
阿拉伯联合酋长国 — 阿布扎比 |
142 |
0.751 |
0.858 |
0.828 |
0.890 |
卫星（5 个 AOI 的平均值） |
1730 |
0.787 |
0.881 |
0.879 |
0.884 |
根据地面真实建筑掩模测量的基于区域的 IoU / F1 / 精度 / 召回率；评估运行 2026-06-16.
参见
📊 请参阅:doc:每个位置基准详细信息 <buildings_benchmark_07-06>，了解全球和卫星集的逐个区域细分，包括与先前版本的比较以及预测与地面实况叠加。