建筑物轮廓矢量数据是一种描述建筑物边界形状、面积和高度等信息的二维矢量数据。这些数据通常在地理信息系统（GIS）和数字地图制作中使用，可以用于建筑物高程分析、视域分析和规划分析等方面。 建筑物轮廓采用SHP数据，包括了全国主要的77个大城市，属性表里有高度字段，WGS84坐标系，可用于城市建模。 直辖市：北京、上海、天津、重庆 广东省：广州、深圳、东莞、佛山、珠海、惠州、江门、汕头、中山 江苏省：南京、无锡、苏州、常州、南通、泰州、徐州、扬州、镇江 山东：济南、青岛、烟台、威海、潍坊、临沂、泰安、枣庄 浙江：杭州、宁波、温州、嘉兴、金华、绍兴、台州 河北省：石家庄、唐山、秦皇岛、保定、沧州、廊坊 辽宁省：沈阳、大连、盘锦 福建省：福州、厦门、泉州 内蒙古省：呼和浩特、包头 海南省：海口、三亚 四川省：成都、广元 吉林省：长春、吉林 广西省：南宁、桂林 安徽省：合肥、芜湖 河南省：郑州、洛阳 贵州省：贵阳 黑龙江省：哈尔滨 云南省：昆明 甘肃：兰州 江西：南昌 山西：太原 陕西：西安 新疆：乌鲁木齐 西藏：拉萨 湖北：武汉 宁夏：银川 湖南：长沙 特别行政区：香港、澳门

【标题】：“上海市建筑物轮廓数据（shapefile）” 在GIS（地理信息系统）领域，建筑物轮廓数据是极其重要的组成部分，它们提供了城市空间结构的详细信息。本资源提供的“上海市建筑物轮廓数据”是一个专为地理分析和深度学习设计的shapefile文件。Shapefile是一种流行的矢量数据格式，由Esri公司开发，广泛应用于地理空间数据存储和交换。 【描述】：“该资源是杭州市建筑物轮廓数据，采用shapefile格式进行标注，适合进行深度学习样本资源的选择。” 这里可能存在一个小的误解，描述中提到的是“杭州市”，而标题是“上海市”。假设描述中的“杭州市”是笔误，应为“上海市”，则这组数据集包含了上海市的建筑物几何形状、位置和可能的相关属性。Shapefile的标注通常包括多个组成部分，如.shp（几何数据），.dbf（属性数据），.shx（索引文件）等。这些数据可以用于深度学习模型的训练，比如在图像分割、目标检测或语义理解任务中，建筑物轮廓可以作为关键特征。 在深度学习中，建筑物轮廓数据可以被转化为像素级别的标注，帮助模型学习区分不同的建筑物和非建筑物区域。这样的数据对于遥感影像分析、城市规划、灾害风险评估等应用具有巨大价值。通过选择合适的数据集，可以提高模型的准确性和泛化能力。 【标签】：“建筑物轮廓 上海” 这两个标签明确了数据的核心内容。"建筑物轮廓"是指数据包含的是建筑物的边界和形状信息，而"上海"则指明了数据覆盖的地理位置是中国的上海市。这为使用者提供了关键的上下文信息，帮助他们了解数据的适用范围和潜在用途。 这个“上海市建筑物轮廓数据”shapefile是GIS和机器学习专家的重要资源，可以用于城市规划研究、环境影响评估、交通网络分析以及各种基于位置的应用。通过深入理解和处理这些数据，我们可以揭示城市的结构模式，辅助决策者制定更加科学的城市发展策略。同时，对于AI开发者而言，这是一个宝贵的训练和测试数据集，有助于提升深度学习模型在识别和理解城市空间特征方面的性能。

武汉建筑物轮廓

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江苏省南通市主城区建筑物轮廓数据，坐标系统为WGS84。 文件格式为shp格式，包括属性数据，可直接用ArcGIS、MapGIS、Supermap、QGIS、Skyline等软件打开。 本数据来源于互联网地图数据抽取，可作为科研、学习使用。

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建筑物轮廓自动提取 图像预处理 中值滤波算法：一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。 候选边缘生成 边缘线段检测、建筑物主方向确定、线段方向调整、线段合并与删除等几个子步骤。 线段检测：LSD Ref: V. GioiL,et al.LSD: A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control.IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE,2010,32(4):722-732.

【主要内容】北京市_北京市_朝阳区_主要建筑物轮廓(shp格式，包含建筑名) 【适合人群】科学研究 【质量保障】任何问题私信我

【主要内容】广东省_深圳市_南山区_主要建筑物轮廓(shp格式，包含建筑名) 【适合人群】科学研究 【质量保障】任何问题私信我

主要二线城市如：石家庄、苏州、天津、杭州、合肥、济南、昆明、南昌、南京、厦门、西安、武汉、宁波、青岛、三亚、成都、福州、常州、贵阳、郑州、重庆共21个城市的建筑物轮廓和楼层矢量数据，shp格式