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
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