Zhou, Q.*, Zhang, Y., Chang, K., and Brovelli, M. A. (2022). Assessing OSM building completeness for almost 13,000 cities globally. International Journal of Digital Earth, 15(1), 2400-2421.
作者简介：
周琪（通讯作者）：博士，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院副教授，博士生导师。研究兴趣包括：自发地理信息、空间数据分析与挖掘，服务于联合国可持续发展目标评估、国土空间规划等应用领域。（联系方式：zhouqi@cug.edu.cn）
张宇恒：硕士研究生，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院。
常可：硕士研究生，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院。
Maria Antonia Brovelli：博士，米兰理工大学教授。主要从事开源地理信息系统、公众科学和地理大数据等方面的研究。
亮点
（1）提出基于人口数据定量评估城市尺度OSM建筑数据完整性的指标与方法。
（2）揭示了全球12,975个城市的OSM建筑数据完整性。
01
概述
OpenStreetMap（OSM）数据是获取建筑数据的重要来源，由全球志愿者提供，因此不可避免地存在数据质量问题。由于缺少参考数据，当前仍缺少全球范围OSM建筑数据质量评估的研究。因此，本研究以人口数据作为参考数据的“代理”，提出定量估计城市尺度OSM建筑数据完整性的指标与方法，并揭示了全球12,975个城市OSM建筑数据的完整性。本研究不仅估计了各个城市的完整性，还估计了各个城市内部100米分辨率格网的完整性，并以全球8个不同的国家和10,000个随机采样点定量验证了结果的有效性。
02
评估方法
以格网尺度和城市尺度分别估计OSM建筑数据的完整性。方法原理如图1所示。
2.1 格网尺度
首先，叠加OSM建筑数据和人口格网数据；然后，统计每个格网内的OSM建筑数量和人口数量，并划分为以下四种类型之一。
•类型I：无OSM建筑且无人口；
•类型II：无OSM建筑但有人口；
•类型III：有OSM建筑但无人口；
•类型IV：有OSM建筑且有人口。
2.2 城市尺度
各个城市OSM建筑数据完整性的估计值（Cestimated）计算如下：
其中，NType II，NType III和NType IV分别表示类型II，类型III和类型IV的格网单元数量。其中，类型II表示OSM建筑数据缺失。Cestimated的取值范围介于0%至100%之间。0%表示该城市中没有任何OSM建筑数据，100%表示没有缺失的OSM建筑数据。
03
方法验证
3.1 格网尺度的验证
类似地，根据OSM建筑数量和参考建筑数量，确定每个格网的类型。
•类型I'：无OSM建筑且无参考建筑；
•类型II'：有OSM建筑但无参考建筑；
•类型III'：无OSM建筑但有参考建筑；
•类型IV'：有OSM建筑且有参考建筑。
统计混淆矩阵，并计算总体精度（OA）、生产者精度（PA）和用户精度（UA）等指标评估本研究方法的有效性。
3.2 城市尺度的验证
基于参考建筑数据，计算各个城市OSM建筑数据的完整性（Creference），公式如下：
其中，NType II'，NType III'和NType IV'分别表示类型II'，类型III'和类型IV'的格网单元数量。Creference的取值范围也介于0% 至100%之间。另外，建立Cestimated与Creference的线性回归模型，并依据斜率和拟合优度（R2）评估结果的有效性。
04
实验与结果
实验数据包括：
（1）OSM建筑数据。
（2）参考建筑数据。英国、法国和新西兰的参考数据分别获取于英国地形测量局、法国国家地理与林业信息研究所和新西兰土地局；澳大利亚、美国、加拿大、乌干达和坦桑尼亚的参考数据获取于微软基于AI技术发布的开放建筑数据。
（3）全球100米分辨率人口格网数据WorldPop。
（4）全球1公里分辨率城市中心数据GHS-UCDB。
4.1 评估结果
由图2和图3可知，OSM建筑数据完整性值较高（＞60%）的城市主要位于欧洲和非洲。75%的城市的OSM建筑数据完整性介于0%到20%之间。表明全球多数城市仍缺乏OSM建筑数据。
4.2 评估结果的验证
（1）8个不同国家的城市OSM建筑数据完整性的估计值与参考值高度相关（R2介于0.98至0.99），且斜率接近1（图4）。
（2）基于100米分辨率格网计算混淆矩阵，8个不同国家的总体精度介于78.1%至90.9%（图5）；全球10,000个随机采用点的总体精度为81.6%（表1）。
上述结果验证了全球城市OSM建筑数据完整性估计值的准确性。
05
主要发现或结论
（1）全球多数城市仍缺乏OSM建筑数据，但是欧洲和非洲城市的OSM建筑数据完整性相对较高。
（2）基于高分辨率人口数据估计全球城市OSM建筑数据的完整性是有效的。
来源： 高性能空间计算智能实验室
https://mp.weixin.qq.com/s/DAwxAbSV1R7I3bNwS3FLhg
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
