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建筑物高度估计算法
利用语义分割算法对高分辨卫星影像中建筑物进行智能提取并进行高度估计
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产品概述
针对建筑物屋顶在光学影像中的辨识难题和高度分布不均的特点，采用了20万张覆盖全国各地的多源高分影像作为自监督训练数据，基于深度学习全卷积架构双主干特征提取技术，构建了基于亚米级影像自监督训练的建筑物高度估计模型。基于该算法，用户可以快速准确地提取出城市大范围建筑物的轮廓、高度和地理位置等关键信息，生成基于层次细节（Levels of Detail，LOD）技术的精细建筑物白模产品，助力大规模的城市级三维建模，推动城市实现更精准、更高效的管理与发展。
产品优势
数据资源丰富
提供覆盖全国范围的高分辨率影像
低成本大范围
相较于立体像对和激光雷达等传统的建筑物高度估计方法，本方法能以较低成本实现大范围大场景的建筑物高度估计
全自动高时效
全自动、高时效的建筑物高度提取技术
结果精细化
快速准确地提取出城市大范围建筑物的轮廓、高度和地理位置等关键信息，生成基于LOD技术的精细建筑物白模产品，影像最优分辨率0.2-1m，准确率优于85%
应用案例
服务模式
在线接口服务
私有云部署
数据服务
产品价格
应用场景
城市规划
服务测绘院、设计院、城市规划等用户对城市建设、城市规划等提供宏观决策。
数字孪生
利用提取的建筑物数据实现数字化管理、监测及分析，通过建筑物高度构建⼀个真实、全面、直观的虚拟环境，提供大面积范围的三维位置信息。
灾害预警
通过高度估计算法，可以预测风灾对建筑物的影响范围和程度，以及评估城市地震风险，指导建筑物的抗震设计和加固。
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