{"id":"d4d21768-011b-4a86-a8fd-1fd3e3075427","title":"中国道路噪音屏障矢量数据集","title_en":"Vectorized dataset of roadside noise barriers in China","serial":"","user_limit":"为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），明确注明数据来源和数据作者。对于转载（二次或多次发布）的数据，作者还须注明原始数据来源。","instructions":"China_road_noise_barrier_dataset.shp\n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","description":"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。","doi":"10.11888/Others.tpdc.271914","projection":"WGS84","language":"zh","share_type":"online","east":73.66,"west":135.05,"south":3.86,"north":53.55,"scale":null,"crs":null,"filesize":4024.0,"share_policy":"a","ts_created":"2021-12-21T11:14:25.551162+08:00","doi_type":"拥有自主知识产权","ts_updated":"2022-01-10T16:44:18.302722+08:00","time_description":"2015-2020","datas_group":3,"time_description_en":"","data_format":null,"project":[11],"specials":[],"cite":null,"review_status":5,"review_invite":[],"review_editor":{"id":42023,"last_login":"2022-03-24T09:37:33.507049+08:00","username":"yanmh","email":"yanmh@itpcas.ac.cn","is_active":true,"is_staff":true,"user_name":"闫梦还"},"data_sources":null,"temporal_resolution":"1 year < x < 10 year","spatial_resolution":"<= 1 m","license":"Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)","fund":[],"subtopics":{"metadata":"d4d21768-011b-4a86-a8fd-1fd3e3075427","three_pole":null,"third_pole":null},"username":"张锴","review_time":null,"protected_duration":null,"protected_describe":null,"is_important":false,"hit_count":3267}