深度学习提取的中国北方乡村庭院和屋顶的高分辨率数据集

《Scientific Data》：Deep learning-extracted high-resolution dataset of rural courtyards and rooftops in northern China

高分辨率中国北方农村宅院与屋顶数据集基于深度学习提取自亚米级遥感影像，涵盖庭院边界和屋顶轮廓，经实地验证精度可靠，可用于太阳能评估、基础设施规划及农业管理研究。

　　

摘要

我们提供了一个高分辨率的空间数据集，该数据集详细描绘了中国北方一个代表性地区的农村家庭庭院和建筑屋顶的分布情况。这些信息是通过深度学习技术从亚米级遥感图像中提取出来的。该数据集能够精确地捕捉农村住宅区的细微布局，包括庭院边界和屋顶轮廓，并通过实地观察进行了验证。数据生成过程采用了卷积神经网络模型对高分辨率航拍图像进行处理，从而实现了大范围内住宅庭院及相关结构的自动化识别。这一数据集为研究农村居住结构提供了前所未有的详细信息，有助于分析食物-能源-水系统并支持可持续的农村发展。例如，屋顶层的数据可用于评估太阳能光伏发电潜力及基础设施规划；而庭院层的数据则能揭示家庭层面的农业活动及土地管理情况。通过填补微观尺度农村数据方面的空白，这个公开可用的数据集为致力于农村振兴、资源管理和环境规划的研究人员及政策制定者提供了重要价值。