中国道路噪音屏障矢量数据集

Vectorized dataset of roadside noise barriers in China


道路噪音屏障(RNBs)是建设宜居城市的重要城市基础设施。然而,缺乏关于RNBs的大规模、准确的地理空间数据,阻碍了城市的合理规划、城市可持续发展和城市环境的不断改善。为了解决这个问题,本研究提出了一个地理空间人工智能框架,使用街景图像在中国创建矢量化RNB数据集。首先,基于OpenStreetMap对每个城市的路网进行密集采样,作为下载 560 万张百度街景 (BSV) 图像的地理参考。此外,还开发了基于集成学习策略的包含图像背景信息 (IC-CNN) 的卷积神经网络,以从BSV图像中检测RNB。随后,基于识别出的RNB位置生成以折线形式呈现的RNB数据集,总长度为2227公里,分布于215个城市。最后从两个角度评价RNB数据集的质量:一是检测精度;二是完整性和定位精度。基于一组随机选择的包含 10,000 张 BSV 图像的样本,计算了四个量化指标:总体准确率为 98.61%,召回率为 87.14%,准确率为 76.44%,F1-score 为 81.44%。此外,使用BSV图像对不同城市总长度254公里的道路进行人工调查,以评估生成的和调查的RNB之间的里程偏差和交并比:里程偏差的均方根误差为0.08公里,交并比为88.08 % ± 2.95 %。评估结果表明,生成的 RNB 数据集质量高,可作为准确可靠的数据集用于各种大规模城市研究。

数据使用方法

China_road_noise_barrier_dataset.shp
该数据集文件格式为ESRI Shapefile 格式,Arcgis等专业软件均可直接打开


本数据要求的引用方式
数据的引用

陈旻. (2021). 中国道路噪音屏障矢量数据集. 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Others.tpdc.271914.
[Chen, M. (2021). Vectorized dataset of roadside noise barriers in China. National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

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License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)



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